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대덕전자, ‘빅데이터 시각화’를 통해 제조 품질 극대화
최근 금융, 통신, 자동차, 공공, 리테일, 교육 등 모든 산업을 관통하고 있는 한 단어가 있습니다. 바로 4차 산업혁명인데요. 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능(머신러닝), 로봇 등 첨단 ICT 기술의 융합으로 완성되는 4차 산업혁명은 미래 산업의 필수 성장 동력으로 자리잡았습니다. 그 중에서도 특히 제조업은 이른바 ‘인더스트리 4.0’의 촉발과 함께 그 새로운 혁명의 시작을 알렸는데요.
자금세탁방지(AML) 경보 효율성을 높이기 위한 통계적 위험 기반 접근법(Statistical Risk-Based Approach)
지난 4월, 미국 재무부 산하의 금융범죄단속반 ‘FinCEN(Financial Crime Enforcement Network)’이 북한을 자금세탁 및 테러자금조달 위험 국가로 지정하고, 금융 기관에 주의보를 발령했습니다. 트럼프 행정부가 들어선 이후 첫 발령인데요. 미국 우선주의를 제창하는 트럼프 정부와 고조되는 반테러 정서에 따라 미국 금융 당국의 AML 규제는 더욱 심화될 것이란 업계 전망입니다. 실제 최근 스탠다드 차타드
데이터 프로파일링, 빅데이터를 이해하는 쉬운 방법
여러분은 ‘프로파일링(profiling)’하면 뭐가 제일 먼저 생각나나요? 아마 많은 분들이 범인을 추적하는 범죄 프로파일러(profiler)를 떠올릴 것 같은데요. 맞습니다. 프로파일링은 범죄 현장과 증거를 분석해 용의자의 범행 수법은 물론 성별, 나이, 습관, 성격, 직업 등을 추론하고 범인을 찾아내는 범죄 수사 기법 중 하나인데요. 최근 범죄 심리학을 다룬 드라마와 영화가 큰 인기를 끌며 대중에