데이터를 분석해 그 중 패턴을 인식하고, 그것을 바탕으로 예측한다. 딥러닝은 컴퓨터의 지능을 한 차원 더 올려놓는 역할을 한다. 대량의 데이터와 컴퓨팅 기술을 활용해 심층신경망(Deep Neural Networks)을 구현한다. 심층신경망의 기본 원리는 인간 두뇌의 연결성을 모방해 데이터 세트를 분류하고, 데이
데이터마이닝을 간단하게 말하다면 데이터 분석이라고 할 수 있을 것이다. 굳이 데이터마이닝이라는 개념이 알려지기 전의 데이터 분석과는 구분을 하고 의미를 찾고자 한다면, “복잡성이 높은 데이터 분석에 인공지능(artificial intelligence)이나 패턴인식(pattern recognition) 등에서 연구되어 오고 있는 기
2011년 해닝 카거만(H. Kagermann)이 메르켈 총리에게 제조업에 사물인터넷(IoT)과 같은 ICT를 접목시켜 생산성을 혁신하는 ‘산업 4.0’을 제안하면서 이에 대한 논의가 본격적으로 시작되었다. 카거만의 제안 이후 독일 정부는 2011년 4월 하노버 박람회(Cebit)에서 산업 4.0을 국가적 프로젝트로 공식화하였고,
빅데이터를 활용하는 사례가 개인뿐만 아니라 각 기업과 마트 등에서 폭넓게 진행되고 있다. 빅터이터를 활용하면 소비자의 소비성향을 파악할 수 있어 맞춤형 제품생산판매가 가능할 것이다. 그러나 빅데이터를 활용한 다양한 개인의 정보가 저장되어 있어 개인프라이버시를 침해할 수 있는 소지도
2014) 박형근?김영훈, Industry 4.0, 독일의 미래 제조업 청사진, 포스코경영연구소, 2014.
에 따르면 1차 산업혁명은 증기기관 발명에 따른 기계 혁명이며, 2차 산업혁명은 전기 등의 에너지 자원을 활용해 대량생산 체계가 구축된 에너지 혁명에 해당하고, 3차 산업혁명은 정보기술 혁명을 의미한다. 이러한 1
Ⅰ. 서론
현재 인류는 1차, 2차, 3차 산업혁명을 거쳐 4차 산업혁명을 직면하고 있다. 각 산업혁명을 간단히 정의하자면 1차 산업혁명은 대략 제임스 와트가 증기엔진을 발명한 1775년부터 시작된 산업혁명이다. 증기 엔진의 등장으로 생산성의 제고가 있었다. 약 1800년대 후반에 시작된 2차 산업혁명 때
데이터와 네트워크를 바탕으로 국제적이면서도 즉각적인 연결을 통하여 주변의 자원을 분석, 활용, 제어 하여 새로운 비즈니스 모델이 창출 될 수 있음을 의미한다.
현재 경제 연구원과 Kotra에 따르면 1차 산업혁명은 수력 및 증기기관과 기계식 생산 설비를 특징으로 하는 기계화 혁명이었고, 2차 산업
모델로 이른바 ‘다이렉트 커머스’라고 하는 것이다. 이는 생산자와 소비자 사이의 단계를 최소한으로 줄이는 것을 지향한다. 궁극적으로는 판매자와 최종 소비자 사이에서 오직 쿠팡만을 거치도록 하는 것이 목표이다.
일부 품목에서는 쿠팡이 직접 물건을 매입하기도 한다. 이른바 사입이라 일컫
2) 빅데이터 분석 사례 211; GS25와 ’아이스컵’ 마케팅 전략 사례
외식 부분에서도 ‘커피 전문점’에 관한 빅데이터 분석을 통해서 의외로 커피 전문점에서 남성의 이용 현황이 여성보다 높다는 것을 도출해 내었다. 뿐만 아니라 ‘고객이 점심시간 이후에 커피를 많이 마신다’는 데이터 결과에 주
빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧고, 형태도 수치 데이터 뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근에는 우리 사회의 모든 곳에서 사람들의 데이터들이 형성되는데 이러한 데이터들을 종합하여 활용할 수 있는 것이