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“AI 시대 필수, 머신러닝(ML)·딥러닝(DL)” 개념부터 알고리즘, 프레임워크, 응용, 학습 방법, 전망1. 서론: AI 시대의 토대, ML·DL인공지능(AI)은 이제 우리 일상과 산업 전반에 깊숙이 스며들었습니다.AI의 핵심 엔진 역할을 하는 것이 바로 **머신러닝(ML)**과 **딥러닝(DL)**입니다.이 둘을 이해하지 못하면, “왜 AI가 이토록 빠르게 발전하는가?”라는 질문에 답하기 어렵습니다.본 글에서는 ML·DL의 기초 개념부터 최신 기술 동향, 실제 적용 사례, 그리고 AI 시대를 살아가는 여러분이 반드시 알아야 할 핵심 포인트를 차근차근 설명드리겠습니다.2. 머신러닝(ML)의 기본 개념2.1 정의머신러닝은 기계(컴퓨터)가 데이터로부터 학습하여 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측·분류·..

1. 디지털 트윈 & 시뮬레이션이란?디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 자산·시스템·프로세스의 가상 복제본을 만들어, 실시간 데이터와 연동해 상태를 모니터링·분석·시뮬레이션하는 기술입니다.센서·IoT 디바이스로부터 수집된 데이터를 가상 모델에 실시간 반영가상 공간에서 시나리오 테스트 → 실제 운영에 즉시 피드백시뮬레이션(Simulation)은 이러한 디지털 트윈 위에 다양한 운용 조건을 가정해 “What-If” 분석을 수행하는 것장비 고장, 부하 변화, 공정 개선안 등을 가상으로 실험실제 설비·공장에 영향을 주지 않고 최적화 가능2. 생산성 2배 달성 사례미국 패션 브랜드 GUESS는 매장 인테리어·비주얼머천다이징의 디지털 트윈을 도입하여브랜드 일관성 강화생산성 200% 향상종이·인쇄 비용 9..

1. 서론: 엣지 컴퓨팅과 IoT의 만남엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 사물인터넷(IoT)은 각기 별개의 기술로 발전해 왔지만, 이 두 기술이 결합되면서 실시간 데이터 처리, 네트워크 효율성 강화, 비용 절감, 그리고 새로운 비즈니스 모델 창출이 가능해졌습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성지점에 가깝게 처리해 지연 시간을 최소화하고, IoT는 다양한 센서와 디바이스를 통해 방대한 데이터를 생성합니다. 이들이 융합되어야만 “진짜” 스마트 시스템이 완성됩니다.2. 엣지 컴퓨팅과 IoT의 개념엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드가 아닌 사용자나 디바이스에 가까운 ‘엣지 노드’에서 처리하는 방식입니다. 이를 통해 네트워크 대역폭 사용을 줄이고, 응답 시간을 수 밀리초(ms) 단위로 단축할 수 있습니다..

1. 클라우드 네이티브란 무엇인가?클라우드 네이티브(Cloud Native)란 클라우드 환경을 최대한 활용할 수 있도록 설계된 애플리케이션 개발 방식 또는 철학을 의미합니다. 전통적인 온프레미스 환경과 달리, 클라우드 네이티브는 컨테이너, 마이크로서비스, 서버리스, 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 등 현대적인 기술을 활용해 애플리케이션을 보다 빠르고 유연하게 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다.2. 클라우드 네이티브 AI 플랫폼이란?클라우드 네이티브 AI 플랫폼은 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 관리하는 데 필요한 기능들을 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 제공하는 시스템입니다. 이는 다양한 AI 도구와 라이브러리를 클라우드 인프라에 최적화된 방식으로 통합하고, 학습·추론 작업을 효율적으로 분산..

2025 로보틱 프로세스 자동화(RPA)” 개념, 최신 동향, 활용법, 도입 시 유의사항 및 향후 전망1. RPA란 무엇인가?로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 사람이 반복적으로 수행하던 규칙 기반 디지털 업무를“소프트웨어 로봇(봇)”에게 맡겨 자동화하는 기술입니다.구성 요소:봇 설계·관리 플랫폼 (UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism 등)작업 기록·스크립트화 도구실행·모니터링 엔진주요 활용: 데이터 입력, 문서 처리, 시스템 간 데이터 연계, 보고서 생성 등2. 2025년 최신 RPA 트렌드① 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)RPA에 AI·머신러닝·프로세스 마이닝을 결합해, 단일 업무가 아니라 전체 워크플로우를 자동화하는 개념입니다.Gartner는 2025년..