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엑셈, 3분기 당기순이익 전년대비 약 58억원 증가

뉴스룸 2018.11.14 09:44

보도자료

 

셈, 3분기 당기순이익 전년대비 약 58억원 증가


 

 

- ‘173분기 약 23억원 손실에서 ‘18 3분기 약 355천만원 이익으로 전환(당기순이익)

- 강력해진 IT 성능 관리와 AI 기술 융합을 통한 실적 개선 기대

- 우정사업본부 빅데이터 사업 계약 체결을 통한 빅데이터 사업 확장 가능성 전망

 

 

인공지능, 빅데이터 및 데이터베이스, 애플리케이션 성능 관리 전문 기업 엑셈이 2018 3분기 실적을 14일 공시했다.

 

엑셈에 따르면 연결실적 기준 올해 3분기 매출액은 218 5천만원, 영업이익은 10 7천만원, 당기순이익은 35 49백만원이다. 전년 동기 대비 매출액은 2 19백만원 감소했으나, 영업이익은 84천만원 증가하며 상승 흐름이 이어졌다. 또한 ‘17 3분기 당기순손실이 22 99백만원이었던데 반해, 18 3분기는 기존 사업의 호실적에 힘입어 3549백만원 당기순이익으로 약 58억원 증가하며 큰 폭으로 흑자 전환했다.

 

내수시장의 침체 흐름에도 불구하고, 엑셈은 견조한 실적을 달성하였다. 특히 엑셈은 지난 한국전력공사 ‘KEPCO 빅데이터 플랫폼 구축’ 사업 경험을 바탕으로, 올해 우정사업본부의 ‘데이터 현황 진단 및 빅데이터 시범과제 수행’ 사업 계약을 체결하였다. 이로 인해 우정사업본부의 기타 빅데이터 사업, 그 외 공공기관 및 일반 기업에서 진행하는 빅데이터 사업 수주로의 연결이 예상된다. 엑셈은 데이터 기반 행정을 선언한 정부 기조에 발 맞추어 빅데이터 사업 확장에 박차를 가할 예정이다.

 

주요 사업 부문인 DB 성능 관리 시장과 APM 시장에서도 꾸준한 성장세를 유지할 전망이다. 엑셈의 주력 제품인 DB 성능 관리 솔루션 ‘MaxGauge(맥스게이지)’와 End-To-End 모니터링 솔루션 ‘InterMax(인터맥스)’는 전사 이익 향상에 크게 기여하고 있다. 특히 ‘InterMax’는 매출액이 전년 동기 대비 2배 이상 규모로 증가하였다. 데이터 분석가들이 요구하는 기능이 더욱 강화된 빅데이터 통합 분석 및 성능 관리 솔루션 ‘Flamingo(플라밍고)’도 사업이 지속적으로 진행되고 있다. 자회사인 신시웨이 또한 신규 거래처에 SW 납품 매출이 증가하면서, 전년대비 매출액이 증가하였다는 호재를 전했다. AI 부문에서는 빅데이터 기반 AI 플랫폼으로의 진화, 공공부문에 있어서 교통, 보안 등의 AI 솔루션 제공, 스마트팩토리 솔루션 고도화 등의 목표를 가지고 사업을 확장시켜 나가고 있다.

 

엑셈은 올 , 기존 전문 기술과 인공지능 핵심 기술을 융합시키는 '엑셈 4.0' 전략 추진을 선언하였다. 실제로 AI와 빅데이터 등 차세대 성장 근간 확보를 위한 적극적인 투자를 보였고, AI 기술을 활용하여 스마트팩토리 등 제조업 분야에서의 다양한 과제를 수행하며 AI 분야의 핵심적인 기술력을 확보하였다. 또한 엑셈은 AI와 빅데이터 등 4차 산업혁명 전문 지식을 나누는 온라인 세미나인 ‘웨비나(Webinar)’를 진행하며 지식 공유에도 앞장 서고 있다.

 

조종암 엑셈 대표는 “주요 사업 군에서 지속적인 성장을 보이고 있는 엑셈은, 빅데이터 사업에서도 한전 빅데이터 플랫폼 사업에 이어 우정사업본부 빅데이터 사업 수주를 통해 안정적인 성장 가능성을 증명했다.”라며, AI와 빅데이터 사업이 순조롭게 진행되고 있으며, ‘184분기와 ‘19년 초 의미 있는 성과가 기대된다.”라고 밝혔다.

 


 

(참조: ‘183분기 연결실적 요약)

 

엑셈, 해외 엔지니어 양성과 현지 파트너사 확대로 아시아 지역 공략 박차

뉴스룸 2018.11.01 09:23

보도자료

 

엑셈, 해외 엔지니어 양성과 현지 파트너사 확대로 아시아 지역 공략 박차


 

 

- 해외 법인 및 파트너사 대상 ‘EXEM Global Partner Training Day’ 성료

- 해외 엔지니어 및 고객들을 위한 맞춤형 IT, 컨설팅, 세일즈 전문 지식 교육 제공

- 수준 높은 기술 지원, 전문화된 전략을 통해 아시아 시장 적극 공략 예정

 

 

데이터베이스, 애플리케이션 성능 관리 및 빅데이터, 인공지능 전문 기업 엑셈(대표 조종암)은 지난 1015()부터 19() 한 주간, 엑셈 해외 법인 및 파트너를 대상으로 제품 교육, 최신 IT 기술을 공유하는 정기 교육 프로그램인 ‘EXEM Global Partner Training Day’(EXEM Training Day, 이하 ETD)를 진행하였다.

 

올해로 2회째를 맞게 된 ETD 행사에는 일본, 중국, 미국 현지 법인과 인도네시아, 대만 파트너사의 엔지니어와 세일즈 인력들이 참여하였으며, 엑셈의 ‘MaxGauge/InterMax 설치 실습 및 신규 기능 교육 ‘SQL 튜닝등의 기술 이전 세션과 마케팅에 관련된 세션 등이 진행되었다. 특히 신규 파트너들에게는 컨설팅, 세일즈 노하우 등 맞춤형 강의를 제공하여 많은 참석자들이 만족스러운 행사였다는 평을 주었으며, ETD 참석자는 다음과 같은 소감을 밝혔다.

 

이번 ETD 행사를 통해 DB 모니터링에 대한 심도 있는 기술 교육을 받을 수 있었고, 컨설팅부터 세일즈까지 다양한 영역을 아우르는 전문화된 교육을 받을 수 있어서 매우 만족스러웠다. 또한 해외 현지에서도 필요가 늘어나고 있는 빅데이터, AI 4차 산업혁명과 관련된 지식도 넓힐 수 있어 뜻깊었다. 이후에도 ETD가 진행될 경우 초대해준다면 꼭 참석하고 싶다.”

 

엑셈은 해외에 법인을 설립한지 10주년을 맞이하였으며, 현재 해외 고객사는 미국 AT&T, LA County, 중국 차이나 유니콤, 차이나 텔레콤, 대만 모바일, 텔콤셀 인도네시아 등이 있다. 지속적으로 늘어나는 고객의 수만큼 현지 고객을 위한 수준 높은 기술 지원을 통해 해외 고객 유지관리를 공고히 하고 있다. 더 나아가 각 해외법인의 기술 지원 인력을 지속적으로 충원하여 규모를 확대하고, 다양한 거점에서 영업활동을 하기 위해 현지 파트너사를 확대할 계획이다.

 

특히 엑셈은 한국 제품에 대한 호감도가 높은 중국, 일본, 인도네시아 등 아시아 시장에 대한 공략에 박차를 가할 계획이다. 그렇기에 해당 현지 법인 및 파트너사 임직원들이 참석했던 이번 행사는 아시아 시장 공략에 큰 효과가 있을 것으로 전망되며, 추후 엑셈은 해외 시장 공략을 위한 전술로 ETD 행사를 더욱 효과적으로 활용할 예정이다.

 

엑셈의 해외 시장을 위한 노력은 이뿐만이 아니다. 지난 8, 한국데이터진흥원에서 해외 대학과 기관들을 대상으로 주최한 글로벌 리더십 프로그램에서 몽골, 태국, 인도네시아 등 다양한 해외 전문 인력들이 엑셈을 탐방하는 시간을 가지기도 하였다.

 

조종암 엑셈 대표는 국내 DBMS 모니터링 시장 1위인 엑셈은, 더 나아가 인공지능과 빅데이터 전문 기업으로서의 연구를 쉬지 않고 있다. 그렇기에 갈수록 다양하고 거대한 데이터를 다뤄야 하는 해외 엔지니어 고객들에게 더욱 인사이트 있는 전문 지식을 교육할 수 있었다.”라며, “4차 산업혁명의 영향으로 전 세계가 초연결화되고 있는 지금 시기에 글로벌 비즈니스는 더욱 중요한 의미를 띠며, 엑셈은 해외 사업 부문에 더욱 전문화된 전략으로 임할 예정이다.”라고 밝혔다.

 



엑셈, 우정사업본부 빅데이터 사업 계약 체결

뉴스룸 2018.10.25 16:03

보도자료

 

엑셈, 우정사업본부 빅데이터 사업 계약 체결

 

 

- 130년 역사의 초대용량 데이터를 보유한 우정사업본부의 첫 빅데이터 사업 

- 우편 · 금융 · 사무 · 경영 전 분야 데이터 현황 진단, 빅데이터 전략 수립 진행

- 향후 빅데이터를 활용한 우정사업 혁신 및 데이터 기반 행정 구현 사업 기회 가속화 기대   

 

 

빅데이터, 인공지능 및 데이터베이스, 애플리케이션 성능 관리 전문 기업 엑셈(대표 조종암)이 우정사업본부의 '데이터 현황 진단 및 빅데이터 시범과제 수행' 사업 계약을 체결했다고 25일 밝혔다.  

 

해당 사업은 올해 3월 우정사업본부가 나주시 우정사업정보센터에 개소한 '우정사업 빅데이터센터'의 첫 빅데이터 사업으로, 기존의 경험과 직관에 의한 의사결정 방식을 탈피하여 '데이터 중심의 과학적 행정체계'를 구현하는 것을 목표로 한다. 

 

이에 따라 엑셈은 우편, 금융, 우정사무, 경영정보 전 분야의 초대용량 데이터에 대한 현황을 진단하고, 빅데이터 기술 적용이 가능한 데이터 발굴 및 과제화를 통해 분석체계 수립의 기반을 확보하는 동시에 데이터 공개 방안을 수립할 예정이다. 이와 더불어 전국 우체국 대상 원천 데이터를 분석하여 배달 성공률 제공 방안을 도출하는 시범과제를 수행하여 해결안 및 정책 수립을 지원한다. 

 

또한 데이터 현황 진단을 통해 데이터 품질 강화 방안과 다양한 빅데이터 분석 과제를 발굴하고 현실성 있는 분석 환경을 구축하기 위해 확장성과 안정성을 겸비한 빅데이터 플랫폼 구축 방안 제시 등을 통해 우정사업본부의 빅데이터 추진 로드맵에 따른 중장기 전략 목표 달성에 기여한다는 계획이다. 

 

엑셈은 이번 사업을 계기로 우정사업본부의 130년 역사가 있는 우편 데이터에 대한 빅데이터 기반 분석을 시작으로 향후 일 평균 2,400만 건의 트랜잭션이 발생하는 예금, 보험, 인터넷뱅킹 등 금융 전 분야와 연간 45만 건이 처리되는 우정사무 VoC 분야 등에 대한 빅데이터 플랫폼 구축과 분석과제 수행 확장을 기대하고 있다. 

 

아울러 정부가 혁신의 일환으로 데이터 기반의 과학적 행정을 구현하고 빅데이터 가치를 공유하고자 하는 노력이 확산되고 있는 만큼, 한국전력공사를 비롯해 다양한 기관과 기업의 빅데이터 플랫폼 및 분석 사업을 담당해 온 엑셈의 사업 기회가 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

 

조종암 엑셈 대표는 "이번 사업 수주는 엑셈이 초대용량 데이터 품질 진단 및 거버넌스 영역까지 포함된 빅데이터 라이프사이클 전 영역을 수행 가능한 진정한 메이저 플레이어임을 보여주는 것으로써 좋은 성공 사례로 만들 것"이라며 "앞으로도 데이터 가치의 극대화 실현을 위한 역할을 다하여 빅데이터 활용 생태계 조성을 지원하고, 빅데이터 시장을 선도하겠다"라고 포부를 밝혔다.

 

 

▲'우정사업 빅데이터센터'가 위치한 나주 우정사업정보센터

 

 

엑셈, 데이터브릭과 인공지능(AI)·빅데이터 사업 부문 MOU 체결

뉴스룸 2018.10.17 17:59

보도자료

 

엑셈, 데이터브릭과 인공지능(AI)·빅데이터 사업 부문 MOU 체결

 

 

 - AI 및 빅데이터 사업 발굴, 공동 수행 및 개발 협력을 위한 MOU 체결

- 엑셈 빅데이터 사업 노하우, AI 기술력과 데이터브릭 데이터 전처리 전문성 결합

- 정부 '데이터 경제 육성 방안'에 따른 다양한 데이터 사업 기회 창출 기대   

 

 

빅데이터, 인공지능 및 데이터베이스, 애플리케이션 성능 관리 전문 기업 엑셈(대표 조종암)이 지난 16일 데이터 큐레이션 전문 기업인 데이터브릭(대표 김태정)과 인공지능(AI) · 빅데이터 사업 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 

 

(사진 설명 : (좌) 엑셈 조종암 대표이사 - (우) 데이터브릭 김태정 대표이사)

  

이번 협약으로 두 회사는 인공지능 및 빅데이터 사업을 발굴, 교환하고 공동 수행하는데 협력한다. 또한 인공지능과 빅데이터 분야의 제품, 솔루션, 서비스 개발을 위한 상호 자문 및 공동 협력을 추진한다.

 

한국전력공사를 비롯하여 공공과 기업금융 부문의 다양한 빅데이터 사업 수행 노하우와 인공지능 전문 기술력을 갖춘 엑셈은 데이터 전처리 분야 전문 솔루션을 보유한 데이터브릭과의 업무 협력을 통해 빅데이터 및 인공지능 사업에서 새로운 가치를 창출하는 데 주력할 계획이다.

 

특히 엑셈은 이번 협력을 통해 한 차원 높아진 데이터 기술의 전문성으로 최근 정부가 발표한 데이터 경제 육성 방안과 맞물려 데이터 사업의 다양한 사업 기회를 모색할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정부가 '데이터 고속도로' 구축을 선언하며 발표한 데이터 경제 육성 방안에 따르면, 과감한 데이터 규제 혁신과 함께 2019년까지 데이터 산업을 육성하는 데 약 1조 원을 투자하여 전폭적으로 지원한다. 또한 중소기업과 스타트업의 데이터 가공 및 관리를 돕기 위해 데이터 구매·가공 바우처를 제공하는 등의 데이터 경제 활성화를 위한 내용이 포함되어 있다.

 

조종암 엑셈 대표는 "4차 산업혁명 시대 핵심 자원인 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 데이터의 신속한 수집과 정확한 분석을 통해 적기에 정확한 비즈니스 인사이트를 제공하는 것이 중요하다"하며 "국내 다양한 사업을 수행하며 쌓아온 엑셈의 빅데이터 역량과 인공지능 기술력에 데이터브릭의 데이터 전처리 전문성을 더함으로써, 정부의 데이터 개방·공유 확대 정책과 더불어 향후 높은 수요 증가가 예상되는 데이터 산업 분야에서 폭넓은 사업 기회를 창출할 수 있는 계기가 될 것"이라고 말했다. 라고 말했다.

 

 

엑셈 사람들 | 신사업본부 연구콘텐츠팀

엑셈 사람들 2018.10.05 10:05


엑셈 아카데미는 엑셈이 그간 쌓아온 독자적인 콘텐츠를 정리해서 공유하기 위해 만든 IT 지식 허브 입니다. 엑셈 도서, 엑셈 TV, 세미나 등 다양한 방법으로 IT 교육 서비스를 제공하였는데요, 그 중심에는 연구콘텐츠팀이 있습니다.

그렇다면, 연구콘텐츠팀에 대해서 먼저 무엇을 알아야 할까요? 바로 직무! 흔히 알려진 개발자들만 있는 것이 아니라 다양한 직무가 존재합니다. 이번시간에는 구체적으로 연구콘텐츠팀에서 어떤 일을 하는지 자세히 살펴보겠습니다 :)



 연구콘텐츠팀이란? 

 엑셈 신사업본부 소속으로, 주로 기술 콘텐츠를 생산하는 업무를 담당합니다. 이전에는 이론적인 학습을 바탕으로 교육용 콘텐츠를 생산해왔으나, 현재는 이론에 실무를 더한 수준 높은 콘텐츠 생산을 위해 준비하고 있습니다. 그래서 본부에서 진행하는 GCP, AI 등 전반적인 교육에 참여하고 있고, 책, 논문 등 참고 자료들을 통한 공부를 병행하고 있습니다.


<온통 책에 둘러 쌓여 있는 연구콘텐츠팀>


 담당 업무 

 몇 달 전 엑셈이 교육부 주관 매치업(Match業) 프로그램의 대표기관/교육기관으로 선정되었기에, 빅데이터와 인공지능 관련 콘텐츠를 제작 중입니다. 이 중 교안 제작에 중점을 두고 있습니다. 콘텐츠 생산을 위한 주요 과정 중 하나로, 교육이 원활하게 진행되도록 어떻게 하면 수강자의 흥미와 관심을 끌어낼 지 생각하며 제작합니다. 충분한 스터디가 되어 있어야 교안 제작이 가능한 만큼, 많은 학습이 필요합니다. 학습을 할 때 자신이 배움으로써 성장한다는 마음가짐으로 임하면 본인의 지식을 쌓는 일이기도 하니 일석이조라고 할 수 있습니다. 

 엑셈에서 진행중인 스마트팩토리 정부 과제 관련해서도 협업 중인데, 실제 과제를 수행하는 것은 아니지만, 작게나마 참여하며 실무 경험을 쌓을 수 있어서 좋습니다. 다른 팀들을 서포트 하며 그에 필요한 기술들을 연구 할 수 있으니까요.

 또한, MaxGauge on AWS 관련 지원을 담당하고 있습니다. 팀의 주업무는 아니지만, 관련 이슈가 있을 때 지원을 하고 있어서 기존 DB경험에 클라우드 경험까지 쌓을 수 있습니다.


<열일하는 그대들, 파이팅!>


 전공분야 & 필요역량 

 프로그래밍을 어느정도 할 수 있다면 물론 좋고, 이 외에도 여러가지 분야를 필요로 합니다. 통계학을 전공한다면 자연스레 관련된 일을 할 수 있는데, 딥러닝과 머신러닝의 기반이 통계이니 많은 도움이 됩니다. 수학적 지식이 있으면 수식을 보고 알고리즘을 이해하기 수월하겠지요. 또한 연구 관련 아이디어가 많거나 IT쪽에 대한 흥미가 있다면 다양하고 지속적인 연구가 가능할 것 이고요. 마지막으로 연구위주의 팀이기 때문에 체력과 집중력을 필요로 하며, 맡은 업무에 열의를 가지고 즐길 수 있다면 좋을 것 같습니다. 한가지 팁을 드리자면, 학부생 때 동아리 활동 등을 통한 프로젝트 경험이 많은 도움이 될 것 같습니다. 경험이 최고의 자산이라는 말 처럼!


 앞으로의 계획/기대 

 이전과는 다르게 앞으로 스마트팩토리 등 정부과제나 다양한 사업에 참여하며 실무 경험을 쌓을 텐데, 실제 프로젝트에 참여함으로써 이론에 실전까지 겸비할 것이 기대됩니다. 이를 통해 실전 경험을 바탕으로 조금 더 높은 수준의 콘텐츠와 강의도 생산할 수 있을 것입니다. 

 또한, 연구콘텐츠팀이 가지고 있는 DBMS나 블록체인 등 기술적인 부분이 향후에 어떤 식으로 팀과 회사에 활용될지 기대됩니다. AI라는 큰 틀 안에서 블록체인 기술을 활용할 수도 있고요, 여러가지 방법이 있겠지요. 팀원 모두 목표를 위해 한 계단씩 올라가는 단계라고 생각합니다. 


<즐거운 연구콘텐츠팀^^>


엑셈콘텐츠 생산의 전반을 책임지는 연구콘텐츠팀, 어떻게 보셨나요? 

엑셈의 부서 중 인턴의 비율이 가장 높은 팀이었는데요, 각자 맡은 분야에 최선을 다하며 지속적으로 발전을 도모하는 모습이 인상적이었습니다. 개인의 성장이 곧 회사의 성장이라는 전개일여 원칙과도 잘 맞아떨어지는 듯 하네요.^^ 자신의 전문 분야를 기반으로, IT 지식 나눔을 향한 연구콘텐츠팀의 행보는 계속됩니다. 관심으로 지켜봐 주세요!


다음 달에는 어느 팀 이야기를 담을지 벌써 기대와 우려, 설렘이 교차되네요. 혹시 궁금하신 팀이 있다면 댓글로 남겨주세요. 반영하겠습니다.^^

엑셈 팀 소개 시리즈, 많은 기대 부탁드립니다 :)




기획 및 인터뷰 | 사업기획팀 박예영

편집 및 사진 | 사업기획팀 박예영

이벤트 | 할로윈 특별 이벤트

유머/이벤트 2018.10.01 14:33



* 당첨자를 발표합니다 *

박주영 / 정영식 / 이규승 / 지수환 / 유나은

모두 즐거운 할로윈 보내셨길 바라며~~ 다음 달 이벤트에도 많이 참여해주세요^-^




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

  • 김민수 2018.10.29 08:32 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    할로윈데이에 기념 비누를 만드는 데이트를 할 예정입니다. 만들어 보면 추억도 생기고 사용할때도 기분이 좋습니다. ~

    • 2018.10.29 09:41 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이종필 2018.10.29 08:37 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    홍대에서 좀비때들을 보면서 데이트를 할 계획입니다.

    • 2018.10.29 08:38 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 프로댓글러 2018.10.29 09:20 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    이태원에서 친구들과 할로윈 코스프레를 구경 하고 재밌게 돌아다닐 예정입니다. 매년 사람들이 북적이는데 사람들 구경도 하고 즐거운 경험이 될 것 같습니다. (맛집도 많이 있어서)

    • 2018.10.29 09:21 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 송송 2018.10.29 09:43 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    이번 할로윈데이때 좀 특별하게 지인에게 부탁해서 특수분장을 해보려고 합니다. 가족모두! 뱀파이어, 헐크(헐크는 특별주문이네요.--; 헐크를 사랑하는 아들의 위시리스트ㅠ.ㅠ), 시체(좀비)로 분장 예정인데 엄청 기대됩니다!!

    • 2018.10.29 09:43 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 덜덜이 2018.10.29 09:47 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    가족과 함께 강원도 여행을 가려합니다. 강원도의 맛집 투어와 늦은 단풍을 보려합니다.

    • 2018.10.29 09:48 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 제프 2018.10.29 10:12 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    데이트 좀 하고싶다

    • 2018.10.29 10:13 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 하루 2018.10.29 10:22 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    가게봐요....그래서 애인불러서 같이 가게 보고 저녁에 맛난거 먹으러 가요 : )

    • Favicon of http://exem.tistory.com EXEM 2018.10.29 13:06 신고 수정/삭제

      이벤트 참여를 위해 성함과 휴대폰번호를 비밀댓글로 남겨주세요 ^.^

  • 빡빡 2018.10.29 11:35 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    할로윈 데이에 애버랜드에 놀러갈 예정입니다. 축제도 구경하고 공포 처험도 하구 꿀잼! 또 재밌는 놀이기구도 탈 예정이에요~

    • 2018.10.29 11:36 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 밥밥 2018.10.29 12:37 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    친구들이랑 할로윈축제 즐기러 놀이공원 갈거에요~

    • 2018.10.29 12:38 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 열정아 2018.10.29 13:11 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    여의도 한강공원 할로윈 마라톤 참석여!!!!!!!!
    비록 짧은 5km에 도전하지만.....멋지게 .........

    • 2018.10.29 13:11 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이원규 2018.10.29 23:41 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    이번 할로윈 기간에 여친이랑 할로윈데이 이벤트를 여는 카페나 행사를 하는 특정장소를 가볼예정입니다 홍대나 가로수길 같은 곳의 음식점이나 카페에 가볼 예정입니다
    좋은 장소들이 많거든요

    • 2018.10.29 23:42 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 추블리 2018.10.30 09:46 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    남편과 이태원에 분장하고 고고~~~!!!
    사람들과 재밌게 놀고 저녁엔 맥주 한잔하고 싶어요ㅎㅎ
    영화티켓이 생긴다면 영화도 오붓하게 한편~!?

    • 2018.10.30 09:47 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 홍성우 2018.10.30 14:29 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    친구가 영화분장사입니다 ㅋㅋ 설명안해도 아시죠? 이제 4살 깍쟁이 딸과 요 몇일 자기생일 선물 안해줬다고 퉁명해진 마눌님을 위해 살짝 놀래켜줄려고요 ㅋㅋ 그리고 깜짝선물 와인과 치즈, 케익까지 오붓하게 보낼려구요^^

  • 2018.10.30 14:29 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

  • 이규승 2018.10.31 07:23 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    아이 유치원 할로윈 가족 행사에 초대받았어요. 가족 모두 원하는 분장하고 참석할 예정이고 현재 돌아다니면서 뭘로 분장할지 고민하고 있습니다. ^^~
    추억에 남을 것 같습니다.

    • 2018.10.31 07:23 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2018.10.31 22:39 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2018.10.31 22:40 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이지원 2018.11.01 10:57 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    어제 할로윈데이라고 집근처 카페에 이벤크가 있어 갔더니 직원들이 여러가지 분장을 하고 있고 원하는 사람들은 페이스페인팅 같은 간단한 분장을 해주더군요. 재밌었고 즐거웠습니다.

    • 2018.11.01 10:57 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 유나은 2018.11.01 16:48 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    주말에 캠핑카타고 아이들이랑 할로윈데이 축제 즐겨볼라구요. 가서 요리도 해먹고 빈팝콘통으로 잭오랜턴 호박유령을 만들어 근처 캠핑 이웃에게 '트릭오어트릿' 하고 바구니들고가면 사탕주지 않을까요?ㅋㅋ 물론 사탕이 없거나 무슨말인지잘못알아 들을지도 모르지만 모두 살짜기 미소짓지 않을까요?

  • 2018.11.01 16:49 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

엑세머의 서재 | 부는 어디에서 오는가?



저자: 에릭 바인하커(Eric D. Beinhocker)



전통 경제학은 틀렸다. 

경제는 끊임없이 진화하는 불안정하고 불균형한 생태계다.  

복잡계 경제학의 메시지는 진화가 우리보다 실제로 더 영리할 수 있다는 점이다. 


빌 게이츠 마이크로소프트(MS)의 성공 전략 

빌 게이츠는 미래를 예측하려고 애쓰지 않았다. 

MS 밖에서 진행 중인 진화적 경쟁을 반영해 회사 내부에서 서로 경쟁을 벌이게 했다. 

총 6개의 전략적 실험을 추진했다. 한 판의 도박이 아니라 전략적 대안들로 이루어진 포트폴리오를 선택했다.

(MS-DOS에 투자, IBM 현실적 위협 간주, 유닉스도 위협 간주, 윈도우에 대규모 투자 등)

당시에는 MS가 아무 전략도 없다고 비난을 받았으나 결국 변덕스러운 진화를 받아들이고 견고한 적응 전략을 세운 빌 게이츠가 승리하였다. 

MS는 지금도 이 전략을 채택하여 서로 경쟁하는 실험들로 구성된 포트폴리오를 가지고 있다. 





서평 | 경영기획본부 고평석 상무

작성 | 사업기획팀 박예영





월간기술동향 | AI와 대화를? 소오-름


아이언맨의 인공지능 비서 ‘자비스’를 아시나요? 아이언맨이 자비스에게 지시를 하면, 자비스는 그의 말을 정확히 인지하고 지시를 수행합니다. 자비스가 실제로 나의 비서가 된다면 얼마나 좋을까요? 현실에서도 자비스와 같은 인공지능 비서를 사용하게 될 날이 멀지 않은 것 같습니다. 

지난 5월, 구글 I/O 컨퍼런스에서는 놀라운 시연이 펼쳐졌습니다. 인공지능 비서 구글 어시스턴트가 직접 미용실에 전화해 직원과 대화하여 예약을 해주고 쉬는 날을 확인하는 시연을 보였습니다. 아마 아래 영상을 보시면 깜짝 놀라실 겁니다.


<영상 출처: YouTube, Jeffrey Grubb>


첫 번째 시연 중 미용실 직원의 기다려 달라는 말에 사람처럼 ‘으-흠’하고 반응하는 인공지능의 모습. 정말 놀랍지 않나요? 이 놀라운 광경은 구글 어시스턴트가 실제로 대화의 뉘앙스를 이해한다는 것이며, 이 기술을 “구글 듀플렉스”라 부른다고 구글 순다 피차이 CEO가 말했습니다. 


그래서 이번 시간에는 구글 듀플렉스와 그 중심 기술에 대해 알아보도록 하겠습니다.


Google Duplex

구글 듀플렉스는 기존 대화형 AI보다 더 진화된 모습을 보여줍니다. 사람을 대하는 것처럼 자연스러운 대화 경험을 제공하며, 대화가 예상대로 흘러가지 않을 때도 지능적으로 반응할 수 있습니다. 음성도 아주 자연스럽고요.

듀플렉스의 중심에는 TFX(TensorFlow Extended)를 사용하여 설계된 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)가 있습니다. 높은 정밀도를 얻기 위해 구글에서는 익명 처리된 수십만 건의 온라인 예약 음성 녹음 데이터를 반복 학습시켰다고 합니다. 

<출처: Google AI Blog, Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone>


RNN이란?

그렇다면, 위에서 언급한 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)에 대해 간단하게 알아봅시다. 음악, 동영상, 에세이, 시... 이것들의 공통점은 무엇일까요? 바로 시퀀스라는 점입니다. 음악은 음계들의 시퀀스, 동영상은 이미지의 시퀀스, 에세이는 단어들의 시퀀스로 볼 수 있습니다. 시퀀스의 길이는 가변적입니다. 소설에는 단편소설도 있고 장편소설도 있는 것과 같죠. 

RNN은 시퀀스 데이터를 모델링 하기 위해 등장했습니다. RNN이 기존의 뉴럴 네트워크와 다른 점은 ‘기억’을 갖고 있다는 점입니다. 네트워크의 기억은 지금까지의 입력 데이터를 요약한 정보라고 볼 수 있습니다. 새로운 입력이 들어올 때마다 네트워크는 자신의 기억을 조금씩 수정합니다. 결국 입력을 모두 처리하고 난 후 네트워크에게 남겨진 기억은 시퀀스 전체를 요약하는 정보가 됩니다. 이는 사람이 시퀀스를 처리하는 방식과 비슷합니다. 이 글을 읽을 때도 우리는 이전까지의 단어에 대한 기억을 바탕으로 새로운 단어를 이해합니다. 이 과정은 새로운 단어마다 계속해서 반복되기 때문에 RNN에는 Recurrent, 즉 순환적이라는 이름이 붙습니다. RNN은 이런 반복을 통해 아무리 긴 시퀀스라도 처리할 수 있는 것입니다.

<출처: Dreamgonfly’s github, RNN 다이어그램 >


위 다이어그램에서 빨간색 사각형은 입력, 노란색 사각형은 기억, 파란색 사각형은 출력을 나타냅니다. 첫번째 입력이 들어오면 첫번째 기억이 만들어집니다. 두번째 입력이 들어오면 기존의 기억과 새로운 입력을 참고하여 새 기억을 만듭니다. 입력의 길이만큼 이 과정을 얼마든지 반복할 수 있습니다. 각각의 기억은 그때까지의 입력을 요약해서 갖고 있는 정보입니다. RNN은 이 요약된 정보를 바탕으로 출력을 만들어 냅니다.


RNN의 활용
이젠 RNN을 활용한 쉬운 예들을 보여 드릴게요. 한번에 이해하실 수 있을 것 같습니다.

1.연관 검색어
우리가 단어를 입력하면 다음 단어를 예상해서 연관 검색어를 알려주죠.

<구글에서 엑셈을 검색하면..?>


2.자동 번역
구글 번역기와 네이버 파파고는 RNN을 응용한 모델로 만들어 졌다는 사실! 



이번 시간에 구글 듀플렉스를 통해 구글의 자연어 처리 기술이 얼마나 향상되었는지 알 수 있었고, RNN에 대해서도 간단하게 알아보았습니다. 구글은 스타벅스ㆍ도미노피자ㆍ파네라브레드 등과 파트너십 계약을 맺고 듀플렉스를 통한 주문 기능을 활용할 예정이라고 하며, 올해 안에 인공지능 비서 서비스 ‘구글 어시스턴트’에 듀플렉스가 추가될 것이라고 밝혔습니다.
인공지능 기술의 가능성과 잠재력에 대해 더욱 기대가 되는데요, 다음 시간에도 흥미로운 내용으로 찾아 뵙도록 하겠습니다.

Reference
https://youtu.be/D5VN56jQMWM 
https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html 
https://dreamgonfly.github.io/rnn/2017/09/04/understanding-rnn.html
http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ 



기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


엑기스 | 새로운 시도, Auto ML

기술이야기/엑.기.스 2018.10.01 14:32


인공지능(Artificial intelligence, AI)의 역할 

 오늘날 인공지능(Artificial intelligence, AI)이라는 용어가 학술적, 기술적 측면을 넘어서 이제 다양한 산업과 비즈니스, 실생활에 영역까지 그 범위가 확대되었고, 많은 사람들이 AI 기술에 빠져 열광하고 있다. 즉 4차 산업혁명 시대의 핵심기술이 AI라는 사실은 누구도 부정하지 않을 것이다. L사의 인공지능 플랫폼은 어떻게 우리 일상생활에서 인공지능을 통한 편리함을 제공받을 수 있는지 보여주고 있다. 예를 들면 “하이 공기청정기 켜줘”라고 말하면 IoT 홈네트워크로 연결된 공기청정기가 작동하기 시작한다.

<그림1 L사 인공지능 플랫폼의 예>

출처 LG전자 공식 블로그


 AI(Artificial intelligence)의 개념부터 다시 정의해 보자. 누군가는 “인공지능이란 이거야!“라고 쉽게 정의할 수도 있다. 실제로 어떤 사람들은 공장에 MRP(자재소요계획), ERP(전사적 자원관리) 등과 같은 IT 프로그램이나 솔루션을 전사적 차원으로 일괄적으로 적용했던 것처럼 인공지능 기술도 가능하지 않겠냐고 반문하시는 분도 있다. 또한 데이터 분석이라는 개념과 경험이 없는 상태에서 인공지능이 단순한 컴퓨터 프로그램 개발 영역인 것처럼 인식하는 경우도 많다.

  ERP(전사적 자원관리)와 같이 업무나 공정 프로세스를 처리하는 소프트웨어는 과거의 데이터가 없어도 현재부터 처리되는 결과를 저장해도 업무를 처리하는 데 문제가 없다. 하지만 인공지능 기술과 같은 데이터 분석은 과거의 데이터가 없으면 시작 자체가 불가능하다.

  인공지능 기술이 로봇을 만드는 것이라고 생각하는 사람도 있다. 로봇의 핵심이 인간과 같이 생각하는 지능이라는 점에서 일부 맞지만, 인공지능 기술이 로봇 기술은 아니다. 최근에는 가상 비서 개념으로 일정을 알려주거나, 내게 필요한 날씨, 뉴스, 쇼핑, 영화, 뮤직 등의 정보를 제공해주는 기능까지 인공지능 기술은 일상생활 속으로 더 정밀한 서비스로 진화하고 있다. 그래서 인공지능 기술이 활용 목적에 따라 전문가가 아닌 사람들이 보기에는 그 정의가 혼란스러울 것이다.

 실제 인공지능 기술이 현장에 적용되는 과정을 살펴보면, 사람들이 하던 일들이 인공지능 기술로 대체되고 있다. 센스나 장비, 기기 등의 현 상태를 모니터링하는 단순한 영역부터, 복잡하고 불확실한 미래상황을 추론하는 영역까지 인공지능 기술이 적용되고 있다. 데이터 과학자의 관점에서 기계학습(machine learning)이나 딥러닝(deep learning) 모두 인간의 지능을 대체한다는 점에서 인공지능(Artificial intelligence, AI)이라고 정의할 수 있으며, 궁극적으로 인공지능이란 데이터를 기반으로 학습된 분석모델을 통하여 위험을 줄이고 효율성을 증대하고 비용을 감소하는 목표를 사람 대신 기계의 판단에 맡기는 것이다.

 “인공지능이 왜 필요한 것인가?”라는 질문의 답은 어찌보면 명백하다. 사람 대신 기계가 일을 대신하는 것이다. 예를 들면 은행에서 자금세탁과 같은 범죄를 찾기 위해 얼마나 많은 사람들이 일일이 거래내역을 살펴보아야 하겠는가? 사람들이 수작업으로 많은 시간과 비용을 들여 불법 자금 내역을 찾는 것이 정말 효율적인 작업인가? 은행에서 어떻게 인공지능이 활용되는 지를 살펴보면, 왜 인공지능이 필요한 지 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 매년 은행에서는 잠재적인 자금세탁방지(Anti-money laundering, AML)를 위해 탐지, 조사 및 모니터링 등에 수백만 달러의 예산을 투입하고 있다. 금융 규제 당국에서는 부적절하거나 의심스러운 수많은 자금세탁 경우의 수를 수시로 수작업으로 조사할 수는 없다. 결과적으로, 은행에서 잘 설계된 시스템을 통해 이를 걸러서 조사해야 하며, 조사를 통해 자금세탁이 의심되는 사람과 증거를 찾아 금융 규제당국에 보고하면, 금융 규제당국은 의심스러운 사람을 조사하고 자금세탁에 따른 징벌적 세금을 부과할 것이다. 실제 글로벌은행 C사의 경우, 이와 같은 시스템을 구축하여 잠재적인 자금세탁 혐의자를 찾고, 이상 거래를 모니터링하고 있다.

<그림2 C사 자금세탁방지 고객 세분화 모델링 예>


 자금세탁 뿐만 아니라 금융사기로 인한 손실이 매년 증가하여 2017년 기준, 전 세계적으로 금융사기로 인한 손실이 200억 달러에 이른다고 한다. 그럼에도 불구하고 많은 은행들이 다양하고 새로운 형태의 불법을 저지르는 지능화된 조직이나 기업을 고비용의 구식 규칙 기반 금융사기 시스템과 금융사기 방지 솔루션 공급 업체에서 제공하는 블랙박스 모델로 아직까지도 감사(Audit)하고 있다.

 매번 새로운 규칙을 적용하고 변화에 빠르게 대응하기 위해서는 몸값이 높고 능력이 많은 데이터 분석가와 과학자가 필요하다. 모델 갱신의 시간과 물리적인 한계가 있어 학습을 통한 새로운 규칙을 찾고 적용할 수 있는 새로운 접근이 반드시 필요하다. 분석 전문가의 수작업이 아니더라도 효과적이고, 비용측면에서도 효율적인 방법을 찾아야 하는 시점이다.



Auto machine learning(ML)이라는 새로운 시도와 필요성

 새로운 금융사기 패턴과 복잡한 거래 내역 속에서 사람보다 정확하게 불확실한 정보만으로 빠른 추론을 가능한 시스템이 있을까? 새로운 패턴의 정보에 대해 실시간으로 학습하고 모델을 자동으로 갱신할 수 있는 방법은 없을까? 

 최근 Auto Machine Learning(ML)이라는 새로운 개념이 이슈가 되고 있다. 개념을 살펴보면, 데이터 과학자, 머신러닝 전문가가 아닌 분석 전문 지식이 없는 일반 사용자일 지라도 쉽게 머신러닝 분석을 자동으로 생성하고 활용 가능하게 하는 방법이다. 수집·정제된 데이터만 있다면 자동으로 분석 모델을 학습하고 갱신하여 최적의 분석 알고리즘을 추천받아 업무에 적용할 수 있다. Auto ML 서비스는 버튼 클릭만으로 기계 학습 서비스를 제공받으며, 일반사람들이 전문적으로 알고리즘 구현, 데이터 파이프 라인, 코딩 등을 모르더라도 최적의 분석 모델을 생성할 수 있다. 그래서 처음 이런 서비스나 솔루션을 접한 일부 사람들은 ‘만세!’라며 환호하고 이제 분석을 몰라도 되겠다고 말할 수도 있다. 

 그러나 결론만 먼저 말하면 일부는 맞고 일부는 틀리다. 다만 ‘오호’라는 표현이 가장 적절하다고 생각한다. 왜냐하면 Auto ML 서비스가 없는 이전 보다 확실히 시간적, 비용적 측면에서 효과적이고 효율적이기 때문이다. 사람들이 다 검토해야만 했던 모델 최적화를 기계가 대신해준다는 측면에서만 봐도 정말 ‘오호’라는 말로 표현하는 것이 맞다.


대표적인 Auto ML인 데이터로봇의 기능을 살펴보면 다음과 같다.

 ❑ 데이터 사전 처리 → 30여개 기법 중 최적 모델 선택 → 모델 하이퍼 매개 변수 최적화 후 처리 분석 모델 배포

 ❑ 로지스틱, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, Lasso, 베이지안, 신경망 모델 등 30여개의 분석 모델 중 최적 모델 선정

 ❑ 사람이 아닌 기계를 통한 최적화로 모델 구현 공수 70% 감소 효과

<그림3 대표적인 Auto ML 소프트웨어 'DataRobot'>


 기계학습(machine learning) 이나 딥러닝(deep learning) 프로그램 등의 인공지능을 개발하기 위해서는 절대적으로 인공지능 전문가, 데이터 사이언티스트 확보가 필요하다. 그리고 그 중 가장 어려운 부분인 모델을 배포하고, 자동으로 학습하고 갱신하는 자동화 프로세스를 Auto ML 서비스나 솔루션이 있다면 쉽게 분석모델을 시스템에 적용시킬 수 있다. 굉장히 고무적인 일이기에 분명하다. 왜냐하면 분석가나 데이터 과학자의 경우, 분석 모델을 시스템 적용하는 개발 영역을 분석가가 본인이 직접해본 경험이 거의 전무하고, 분석가의 IT지식으로는 개발자의 역할을 대신할 수 없기 때문이다.

 앞으로는 전체 분석 프로세스의 범위에서 보다 중요하고 집중적인 부분에서 전문 분석가와 데이터 사이언티스트의 역할이 강조될 것이다. 버튼 클릭을 하더라도 원리와 개념을 이해하지 못하는 사람이 한다면, 잘못된 부분을 나중에 판단할 수 있겠는가? 누구도 보장할 수 없다. 그래서 Auto ML 서비스가 있다고 해서 인공지능 전문가, 데이터 사이언티스트가 필요 없다고 단정 지어서는 안 된다. 여기서 접근을 잘해야 하는데, Auto ML 솔루션이나 서비스가 부족한 인공지능 전문가의 수요를 어느 정도 충족시키면서, 잠재적인 머신러닝 개발자의 수를 늘리는 효과를 낼 수 있다는 가능성에 무게를 더 실어주는 것이 맞다고 생각한다. 왜냐하면 전문가는 비록 아니지만, 서비스나 솔루션을 활용하면서 분석의 이해와 원리를 학습함으로써 데이터만 마련한다면 실제 업무에 분석모델을 적용할 수 있기 때문이다. 


 현재 구글과 아마존, 마이크로소프트에서 클라우드에 Auto machine learning(ML) 서비스를 확대하고 위해 지속적인 아키텍처 연구과 테스트가 진행 중이며, 앞으로 많은 기업과 사람들이 인공지능 활용에 적합하지 않다고 여겼던 분야에서 Auto machine learning(ML)을 통해 새로운 비즈니스와 가치 창출을 위해 시도하게 될 것이라고 예상된다. 앞으로 더 인공지능은 빠른 속도로 일상 속 깊숙이 자리 잡게 될 것이다. 머신러닝 모델과 알고리즘을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출하고, 우리 삶이 더욱 편해지는 날이 멀지 않은 것 같다. 




기고 | 빅데이터사업본부 조치선

편집 | 사업기획팀 박예영

IT 만평 | 미리 보는 미래, 수능편

기술이야기/IT만평 2018.10.01 14:32




에듀테크 [Edutech]


- 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성어로 교육과 정보통신기술을 결합한 산업


교육에 미디어, 디자인, 소프트웨어(SW), 가상현실(VR), 증강현실(AR), 3D 등 정보통신기술(ICT)를 접목해 학습자의 교육 효과를 높이는 산업으로 에드테크(Ed-Tech)라고도 한다. 단순히 교육을 온라인으로 제공하는 이러닝(e-learning) 단계를 넘어 개개인의 수준에 따른 맞춤 교육까지 가능해 새로운 학습 경험을 제공한다는 점에서 기존 교육 현장을 변화시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. 특히 에듀테크는 1990년대 후반 이후 출생해 TV보다는 스마트폰 등 모바일 기기에 익숙한 모모세대(More Mobile Generation)를 대상으로 한다.   


출처 : [네이버 지식백과] 에듀테크 (시사상식사전, 박문각)



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기술자문 | 사업기획팀 윤효근

기획 및 글 | 디자인기획팀 이단비

그림 | 디자인기획팀 김보명