CS 72

[빅데이터] 빅데이터의 역할과 활용

빅데이터의 역할 빅데이터는 새로운 기회를 창출하고 위험을 해결하는 엔진 통찰력, 대응력, 경쟁력, 창조력을 향사시켜 국가의 지속적 발전을 성취할 수 있는 전략 수립이 필요 미래사회의 특성 미래사회 특성 빅데이터 역할 불확실성 통찰력 제공 ( 패턴 분석 및 미래 전망 ) 리스크 대응력 제공 ( 빠른 의사결정과 실시간 대응 지원 ) 스마트 경쟁력 제공 ( 개인화, 지능화 서비스 제공 ) 융합 창조력 제공 ( 타분야와 결합을 통한 새로운 가치 창출 ) 성공적인 빅데이터 활용조건 ( 맥아피와 브린욜프손이 제시 ) 1) 리더십 분명한 목표설정과 추친력을 가진 리더가 필요 2) 역량관리 데이터의 정제(Cleanin)와 조직화(Organizing)하는 처리과정이 필요 3) 기술 도입 조직의 내외부 데이터를 통합하고 ..

CS/빅데이터 2021.10.29

[빅데이터] 빅데이터의 가치

비정형 데이터의 가치가 증가하면서 데이터 처리 복잡도가 날이 갈수록 증가하고 있다. Gartner 사의 2021년 9대 전략 기술 트렌드 ▷ 개인정보보호 강화 컴퓨팅 ( Privacy-Enhancing Computing ) : 안전한 데이터 처리 및 분석 지원 1) 민감한 데이터 처리 및 분석을 위한 환경 제공 2) 페더레이티드 머신러닝을 비롯한 탈중앙화 방식 처리 3) 데이터와 알고리즘을 변환한 후 처리 및 분석 기반 데이터에 직접 액세스를 막고 데이터를 모아 공동 분석할 수 환경을 제공 ▷ 행동인터넷( IOB; Internet of Behavior ) 전략 수집한 데이터를 분석해 원하는 행동을 유도하도록 동기 유발에 사용, 행동을 물리적 디지털로 표현 ▷ 토털 경험(Total Experinece) 전..

CS/빅데이터 2021.10.29

[빅데이터] 비지니스 모델

비지니스 모델 빅데이터를 이용하여 경제적 수익을 창출 할 수 있는 모든 사업의 형태 ▷ 교육 및 컨설팅 모델 빅데이터 관련 전문가 양성을 위한 교육 비지니스 모델 개인에게는 금융컨설팅과 건강관리 컨설팅 등이 있고 기업에게는 고객 결제 정보 분석 및 상권 분석 컨설팅이 있다. ▷ 솔루션 및 도구 공급 관련 비즈니스 모델 1) H/W 부분 빅데이터 수집, 저장, 분석을 위한 하드웨어 장비 2) S/W 부분 빅데이터용 수집, 저장 , 분석툴들을 개발하여 공급하는 실정 Oracle : 세계적인 DB업체 하이페이론사를 인수하여 분석 기술 확보 Microsoft : Hadoop on Window, Hadoop on Azure 출시 예정 ▷ 빅데이터 판매 비지니스 모델 다양성, 대용량, 빠른 데이터 생성에 따라 다량..

CS/빅데이터 2021.10.29

[빅데이터] 빅데이터의 이해

빅데이터가 이슈화 이유 1) 모바일 스마트 기기 보급 활성화 ( 센서, 원결 감지 기술, 카메라, RFID ) 2) 클라우드 서비스 3) 소셜 미더의 활용의 일상화 ( 상호작용 데이터 증가 ) 빅데이터 특징 1) 규모(Volumn) : 디지털 정보량 기하급수적 증가 2) 다양성(Variety) : 비정형화된 데이터 유형의 다양화 3) 속도(Velocity) : 사물정보나 스트리밍 같은 실시간 정보 증가 4) 정확성(Veracity) : 방대한 데이터들을 기반으로 분석 수행▷ 5) 가치(Value) : 통찰력 있는 유용한 정보 제공 기존 데이터 방식과 현재 데이터 방식의 차이 기존 데이터 처리방식 빅데이터 처리방식 테라바이트 수중 페타바이트 수준 정형데이터 비정형데이터 원인결과 규모 중심 상관관계 규명 중..

CS/빅데이터 2021.10.29

[인공지능] 게임트리 ( 알파베타 가지치기 )

[인공지능] 게임트리 ( MiniMax 알고리즘 ) 인공지능에게 게임이란? 게임은 추상적으로 정의가능하며 비교적 적은 연산자를 가진다. 게임의 인공지능 구현은 지적 능력과 관련있다고 여겨진다. 게임 조건 - 경기자는 두 명 - 제로썸 게임 ( lordofkangs.tistory.com 지난 포스팅에서 MiniMax 알고리즘을 다루었다. MiniMax 알고리즘은 게임트리의 모든 노드를 탐색하여 결과를 예측한다. 그러나 모든 노드를 탐색할 필요는 없다. 게임트리의 노드는 동적으로 생성되기에 적절한 조건문을 부여하면 필요없는 탐색을 줄일 수 있다. 이를 구현한 알고리즘이 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning)이다. 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning) 알파-베타 가지치기는 M..

CS/인공지능 2021.10.27

[인공지능] 게임트리 ( MiniMax 알고리즘 )

인공지능에게 게임이란? 게임은 추상적으로 정의가능하며 비교적 적은 연산자를 가진다. 게임의 인공지능 구현은 지적 능력과 관련있다고 여겨진다. 게임 조건 - 경기자는 두 명 - 제로썸 게임 ( 승자와 패자가 나뉨 ) - 차례대로 수를 둠 MiniMax 알고리즘 경기자는 최상의 수를 선택한다는 가정 하에 결과를 예측하는 알고리즘이다. - 경기자 Max : 항상 큰 값을 선택한다. Min : 항상 작은 값을 선택한다. - 알고리즘 1) 경우의 수 펼치기 ( Top-down ) 위 그림은 depth가 4인 게임트리이다. 게임 참여자가 둘 수 있는 경우를 모두 노드로 표현한다. 그리고 상대가 최적의 수를 둔다는 판단하에 게임결과를 예측하는 것이다. A 경우부터 보자. A 경우에서 Max는 B 경우와 C 경우를 선..

CS/인공지능 2021.10.26

[운영체제] 메모리 분할 ( Memory Partioning ) [ 연속 메모리 할당 ]

연속 메모리 할당이란? 프로세스의 구성요소가 메모리에 연속된 주소로 저장되는 방식을 연속 메모리 할당이라 부른다. 연속 메모리 할당에는 두 가지 메모리 분할 방식이 존재한다. 1. 고정 분할 2. 동적 분할 고정 분할 고정분할은 시스템 생성시 주기억장치가 이미 특정 크기로 고정된 파티션들로 분할되는 방식이다. ▷ 균등분할 : 모든 파티션의 크기가 일정 1. 프로세스 크기 > 파티션 고정 크기 프로세스가 파티션보다 크면 프로세스를 모듈 단위로 나누어 디스크와 주기억장치 사이에서 할당을 제어하는 오버레이(Overlay) 기법이 사용되어야 한다. 그만큼 오버헤드가 증가한다. 2. 프로세스 크기 < 파티션 고정 크기 파티션을 프로세스가 효율적으로 사용못하고 공간이 남는 내부단편화 문제가 생긴다. ▷ 비균등분할 ..

CS/OS 2021.10.26

[인공지능] A* 알고리즘

[인공지능] 언덕 등반 기법 (Hill-Climbing) 경험적인 탐색 방법 정보를 기반으로 탐색하는 알고리즘이다. 휴리스틱 정보(Heuristic Information)를 이용하여 휴리스틱 탐색 방법으로도 불린다. * 휴리스틱 정보 : 사람이 유용할거라 판단한 정보 lordofkangs.tistory.com 언덕 등반 기법은 지역 최대-최소 문제가 발생했다. 오로지 현재노드의 휴리스틱 정보만을 기준으로 DFS 탐색이 이루어졌기 때문이다. 지역 최대-최소 문제를 해결하기 위한 기법이 A* 알고리즘이다. A* 알고리즘 언덕 등반 기법의 단점은 시작노드에서 목표노드까지 가는 '비용'을 고려하지 않는 것이다. 그러므로 A* 알고리즘의 평가함수는 '비용'을 추가한다. F(N) = G(N) + H(N)(휴리스틱 ..

CS/인공지능 2021.10.25

[운영체제] 메모리 관리 요구조건

다수의 프로그램을 운용하려면 메모리를 적절히 분할하고 프로그램을 적절히 배치해야한다. 이같은 작업을 '메모리 관리'라고 하고 운영체제에 의해서 동적으로 이루어진다. 메모리 관리 요구조건 1) 재배치 ( Relocation ) 2) 보호 ( Protection ) 3) 공유 ( Sharing ) 4) 논리적 구성 ( Logical Organization ) 5) 물리적 구성 ( Physical Organization ) 1) 재배치 ( Relocation ) 특정 주소에서 수행 중인 프로세스를 다른 주소로 옮기는 작업 주기억장치 공간은 한정되기에 스와핑(swapping)이 일어난다. 스와핑이란, 불필요한 프로세스를 디스크로 옮기고(스왑아웃, 보류상태) 다른 프로세스를 메모리에 적재시키는(스왑인, 준비상태)..

CS/OS 2021.10.24

[인공지능] 언덕 등반 기법 (Hill-Climbing)

경험적인 탐색 방법 정보를 기반으로 탐색하는 알고리즘이다. 휴리스틱 정보(Heuristic Information)를 이용하여 휴리스틱 탐색 방법으로도 불린다. ( * 휴리스틱 정보 : 사람이 유용할거라 판단한 정보 ) 휴리스틱 정보(Heuristic Information) 현재상태와 목표상태가 주어졌다. 여기서 휴리스틱 정보를 뽑아보자. h1(N) : 현재상태를 목표 상태와 비교했을 때, 목표상태와 일치하지 않은 현재상태의 타일의 개수 2, 1, 8, 4 타일은 목표상태와 위치가 다른 타일이다. 그러므로 h1(N)은 4가 된다. h2(N) : 각 타일의 목표 위치간 거리 2, 1, 8, 4 타일이 목표 위치와 얼마나 떨어져 있는지 계산해야 한다. 2 와 1은 한 칸, 8 과 4는 두 칸이므로 h2(N)은..

CS/인공지능 2021.10.24