Susan's World

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IBM이 인공지능(AI) 시대에 최적화된 차세대 엔터프라이즈 서버 'IBM 파워11'을 공식 발표했다. 새롭게 설계된 프로세서와 하드웨어 아키텍처를 바탕으로 하이브리드 클라우드 구축을지원하며, 높은 가용성과 복원력, 성능, 확장성을 제공한다고 밝혔다. 특히 금융, 의료, 제조, 공공 분야의 기업들이 데이터 집약적인 워크로드를 운영하는 데 있어 성능이 입증되고 있다. 새로운 프로세서 아키텍처 IBM 파워11의 핵심은 바로 새롭게 설계된 프로세서 아키텍처이다. 이 아키텍처는 데이터 처리 성능을 극대화하기 위한 최신 기술을 적용하고 있으며, 특히 머신러닝과 빅데이터 분석 작업에 최적화되어 있다. IBM 관계자에 따르면, 이 새로운 프로세서는 이전 세대 모델에 비해 연산 속도가 상당히 향상되었으며, 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있도록 설계되었다고 한다. 또한, 하드웨어와 소프트웨어의 통합이 용이하여, 기업들이 시스템을 보다 쉽게 구축하고 관리할 수 있는 장점이 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어 스택이 도입됨으로써 기업은 서버의 자원을 효과적으로 활용할 수 있게 되었다. 이렇게 향상된 프로세서 아키텍처는 다양한 산업 분야에서 필수적인 데이터 집약적인 애플리케이션을 지원하는 데 도움을 줄 것이다. 하이브리드 클라우드 구축 지원 IBM 파워11은 하이브리드 클라우드 환경 구축을 위한 최적의 솔루션으로 주목받고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 증가함에 따라 많은 기업들이 데이터 저장 및 처리 방식의 전환을 고민하고 있다. 파워11은 이러한 요구에 부응하기 위해 유연성과 확장성을 보장하는 구조로 설계되었다. 특히 IBM의 하이브리드 클라우드 전략과 연계되어 다양한 클라우드 서비스 제공업체와의 통합이 가능하다. 이로 인해 기업들은 자신들의 필요에 따라 온프레미스와 클라우드 간의 데이터 이동을 원활하게 수행할 수 있다. 이는 각종 규제와 데이터 보안 요구 사항을 준수하는 동시에, 비용 효율적인 운영을 지원하는 데 중요한 역할을 할 ...

일본의 리워드 마케팅 파트너, 스카이폴이 한국 시장에 본격 진출한다. 스카이폴 코리아 주식회사는 사용자 경험 중심의 리워드 마케팅 플랫폼 ‘스카이플래그(SKYFLAG)’를 한국에서 공식 론칭한다고 발표하였다. 이를 통해 파트너 기업의 비즈니스 성장을 지원하겠다는 목표를 내세우고 있다. 스카이폴 코리아의 목표와 비전 스카이폴 코리아는 일본 도쿄와 니가타에 본사를 둔 스카이폴 코퍼레이션의 자회사로, 2017년에 설립된 이후 독창적인 사용자 보상 모델을 통해 시장에서 주목받아왔다. 한국에서의 목표는 보상 수익화를 극대화하고 파트너 기업의 비즈니스를 지원하는 것인데, 이는 특히 사용자 경험을 중심으로 한 맞춤형 리워드 시스템을 통해 이루어질 예정이다. 스카이폴 코리아는 한국 시장에 적합한 다양한 리워드 마케팅 전략을 개발하고 있으며, 주요 산업에 대한 인사이트를 바탕으로 맞춤형 솔루션을 제공할 계획이다. 특히, 온라인 플랫폼의 증가와 디지털 경제의 발전에 발맞춰 한국 소비자들에게 더 매력적이고 혁신적인 리워드 프로그램을 선보일 예정이다. 회사는 이를 위해 국내외 전문가들을 포함한 팀을 구성하여 리워드 생태계를 더욱 강화하고 파트너사와의 긴밀한 협력을 통해 시장 점유율을 높여 나갈 전망이다. 이로써 스카이폴은 계속해서 사용자 만족도를 높임과 동시에, 파트너 기업들에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 지속 가능한 모델을 만들어 갈 계획이다. SKYFLAG 플랫폼의 특징과 장점 ‘스카이플래그(SKYFLAG)’는 스카이폴이 개발한 사용자 경험 중심의 리워드 마케팅 플랫폼으로, 기업과 소비자 간의 연결을 보다 효율적으로 만들어주는 솔루션이다. SKYFLAG는 독특한 보상 구조를 통해 사용자가 플랫폼을 통해 쉽게 보상을 받을 수 있도록 설계되어 있으며, 사용자 유지율을 높이는 데 주요한 역할을 할 것으로 기대된다. 주요 특징으로는 사용자의 행동에 따른 맞춤형 리워드를 제공하는 점이 있다. 이는 소비자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 개인화된 혜택을 제공...

오픈AI와 구글은 교육 시장에서 AI 기술을 적용한 새로운 기능을 도입하며 학습 보조 도구로서의 역할을 강화하고 있다. 오픈AI는 챗GPT에 '공부 모드'를 추가하였고, 구글은 제미나이에 '가이드 러닝' 기능을 새롭게 선보였다. 두 기능 모두 소크라테스 문답법을 활용하여 학습자가 스스로 답을 찾아가는 과정을 지원한다. AI 교육 혁신: 오픈AI의 ‘공부 모드’와 그 특징 오픈AI에서 출시한 ‘공부 모드’는 챗GPT의 기존 기능을 보완하는 형태로 학생들이 좀 더 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 다양한 기능들을 포함하고 있다. 이 모드는 기존의 단순한 질문 및 답변 방식에서 벗어나, 학습자가 스스로 문제를 해결할 수 있게 유도하는 방식으로 진행된다. 즉, 사용자가 질문을 던지면 오픈AI는 직접적인 답변을 제공하기보다는 학습자가 스스로 그 답을 찾을 수 있도록 단계별 질문을 제시한다. 이 과정에서 사용자는 문제를 명확하게 이해하고, 다양한 접근 방법을 고민하며, 결국에는 그 문제의 답에 도달하는 경험을 하게 된다. 이를 통해 학습자는 단순히 정답을 알아내는 것을 넘어, 문제 해결 능력을 키우고 비판적으로 사고하는 능력을 배양할 수 있다. 이와 같은 점은 오픈AI의 교육 혁신이 단순한 응용 도구를 넘어, 학습의 질과 깊이를 향상시키는 데 큰 기여를 하고 있음을 보여준다. 또한, ‘공부 모드’는 특정 과목이나 주제에 맞춰 커스터마이징이 가능하여 개인화된 학습 경험을 제공한다. 사용자는 자신의 수준이나 필요에 맞는 문제를 선택할 수 있고, 여러 단계의 질문을 통해 학습을 진행하게 된다. 이렇게 함으로써 오픈AI는 AI 기술을 활용하여 교육 현장에서의 역할을 재정의하고 있다. AI 교육 혁신: 구글의 ‘가이드 러닝’ 기능의 도입 구글이 제미나이에 도입한 ‘가이드 러닝’ 기능도 학습자들에게 맞춤형 교육 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이 기능은 소크라테스 문답법을 기반으로 하여, 학생들이 지식을 습득하는 과정에서 자...

인공지능(AI)의 발전으로 인해 인간의 일자리가 점점 사라지고 있는 현실이 드러나고 있다. 구글은 2023년부터 생성형 AI 도입을 통해 3만 명의 직원을 해고하였으며, 마이크로소프트 또한 대규모 감원을 진행 중이다. 이러한 흐름 속에서 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 단순 직업 소멸이 아닌 직무 재편의 필요성을 강조하며 대응 전략을 제시하고 있다. AI 시대의 일자리 재편 AI 기술의 발전은 전 세계 여러 산업에서 일자리의 본질을 변화시키고 있다. 많은 기업들이 AI를 도입함으로써 생산성을 높이고 비용을 절감하고 있으며, 이는 근본적으로 기존의 일자리를 줄이는 결과로 나타나고 있다. 특히, 반복적이고 규칙 기반의 작업은 AI에 의해 대체될 가능성이 높아지고 있으며, 이로 인해 많은 근로자들이 직업을 잃게 될 위험에 처해 있다. 또한, AI의 도입은 특정 산업에 국한되지 않고 다양한 분야로 확산되고 있다. 예를 들어, 제조업, 서비스업, 심지어 금융 및 법률 분야에서도 AI는 이미 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 미래의 노동 시장은 보다 기술 중심으로 변모할 것이며, 이는 일자리의 재편을 초래할 것으로 예상된다. 이러한 변화는 근로자들뿐만 아니라 기업, 정부, 교육 현장 등 사회 전반에 큰 영향을 미칠 것이다. 결국, 기업들이 AI 기술을 받아들이면서 기존 직무의 성격 또한 변화할 것이므로, 이러한 변화에 맞춰 직무 재편이 필요하다. 따라서 근로자들은 새로운 기술을 배워야 하며, 기업들은 직무 형태에 대한 재정의를 해야 하는 상황에 직면하고 있다. 직무 재편을 위한 준비 직무 재편에 있어 가장 중요한 것은 변화에 대한 적극적인 준비이다. 기업과 근로자 모두가 AI 시대에 맞는 새로운 기술과 지식을 습득해야 하며, 이는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. AI 기술을 기반으로 한 직무 변화는 예측할 수 없는 속도로 진행될 것이므로, 기업에서는 유연한 조직 구조를 갖추고 지속적인 교육 프로그램을 운영하는 것이 필수적이다. 또한, 정부 ...

최근 UNIST 이슬기 컴퓨터공학과 교수팀이 딥러닝 인공지능(AI) 모델의 실행 시간을 절반 이상 줄일 수 있는 혁신적인 기술을 개발했다. 이 오토튜닝 기술은 실행 시간이 최대 2.5배 빠르게 줄어들 수 있도록 하며, 컴퓨터 시스템 분야 권위의 학회인 'OSDI'에 채택되었다. 이번 연구는 한국인 주저자의 사례로는 20여 년 동안 12건에 불과한 귀중한 성과다. 딥러닝 모델의 실행 시간 단축을 위한 혁신적 접근 딥러닝 모델을 실용화하기 위한 연구는 지속적으로 진행되고 있으며, 그 중에서도 실행 시간을 단축시키는 기술이 큰 주목을 받고 있다. 오토튜닝 기법은 기존의 모델이 각기 다른 환경에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 자동으로 조정하는 과정을 말한다. 기존의 튜닝 과정은 시간이 많이 소모되고 복잡하여 실제 실행 가능성을 높이는 데 제한적인 효과를 가지고 있었다. 그러나 UNIST 연구팀은 이 과정에서 발생하는 시간을 대폭 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 개발함으로써, 딥러닝 모델의 훈련 및 실행 시 발생하는 부담을 획기적으로 경감시킬 수 있게 되었다. 이번 연구에서 개발된 기술은 특히 대규모 데이터셋에서 더욱 그 효과를 발휘한다. 예를 들어, 고성능의 AI 모델을 훈련하는 경우, 기존 방법에서는 수일이 걸릴 수 있는 작업이 새로운 기술을 적용함으로써 수시간으로 단축될 수 있다는 점이 강조되었다. 이는 연구자들에게 실시간 성과를 즉시 확인할 수 있는 기반을 마련해 준다. 효율적인 컴퓨팅 자원 활용으로 얻는 시간 절약 딥러닝 모델의 최적화를 위한 신기술은 단순히 시간 단축에 그치지 않고, 효율적인 컴퓨팅 자원의 활용 또한 가능하게 한다. 대부분의 딥러닝 작업은 막대한 연산 자원과 시간 소모를 필요로 하고, 이로 인해 독창적인 모델 개발이 저해되는 경우가 많았다. UNIST 연구팀이 제시한 오토튜닝 방법은 모델이 필요로 하는 자원을 정확하게 평가하고, 그에 맞춰 적절한 자원 분배를 통해 실행 시간을 최소화...