01 오늘의 아티클 동맹 아닌 경쟁? 오픈AI와 MS의 미묘한 관계 | 요즘IT냉정한 비즈니스 세계에서 영원한 내 편이란 없습니다. 이해관계에 따라 오늘의 내 편이 내일의 적이 될 수 있고, 그 반대가 될 수도 있죠. 지난 몇 년 동안 가장 크게 주목받은 비즈니스 협업 사yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약해당 아티클 내용은 둘로 나눌 수 있는데, 절반은 오픈AI와 마이크로소프트의 동맹관계이며 나머지는 앞으로의 경쟁 구도 기대에 관한 내용이다. 여태 생성형 AI 시장의 발전은 MS와 오픈AI의 협력을 시작으로 빠르게 발전해왔다. 오픈AI에게 필요한 엄처난 컴퓨팅 파워는 MS가, 그리고 MS는 생성형AI 모델 판매 라이선스를 얻는 식으로 긴밀하게 협력하여 윈윈전략을 완성했다. 현재 수익의 ..

01 오늘의 아티클 앞으로 마케팅의 미래는 어떻게 될까? | 요즘IT최근 AI를 마케팅 분야에서 활용하는 사례가 급격히 증가하고 있습니다. 2023년 삼성생명의 AI 광고와 올해 초 롯데그룹의 신년 기업 광고가 대표적인 예시입니다. 또한 던킨에서는 30주년 기념 프yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약우리는 마케팅하기 위해 AI기술을 사용하는데만 급급해서는 안된다. 마케팅의 본질은 결국 우리의 '메시지'를 전달하는 것이며, 그 과정에서 많은 이용자들의 '공감'을 이끌어낼 수 있어야 한다는 것이다. AI가 실현 속도를 높일 수는 있지만, 그 본질이 변하지 않았다는 점을 항상 인식해야 할 것이다. 03 인사이트'달'을 가리켜야 하는데 마케터부터 가리키는 '손'을 바라보고 있으면 안된다. 본문의..

01 첫 번째 문제문제 URL: Queries Quality and Percentage tip. 전체 결괏값을 나타내는 서브쿼리를 쓰면 안돼, IF문으로 query_name마다의 다른 결괏값을 출력할 수 있어야 한다.SELECT query_name, ROUND((SUM(rating/position))/COUNT(query_name),2) AS quality, ROUND((COUNT(IF(rating다음과 같은 output처럼 Dog과 Cat 각각의 결괏값이 필요하면 IF문을 사용하라. 02 두 번째 문제문제 URL: Monthly Transactions I tip. 위에서 언급한 내용은 다음 연습 문제에서 확실하게 적용해볼 수 있었다.SELECT DATE_FORMAT(trans_da..

01 알파벳으로 이루어진 리스트 생성하기문제 URL: 둘만의 암호 tip. chr()함수로 알파벳 리스트를 간단하게 생성한다.def solution(s, skip, index): # 1. 알파벳 리스트(a-z) 생성 search = [chr(i) for i in range(97, 123)] result = [] # 2. skip에 해당하는 알파벳 제거 for i in skip: if i in search: search.remove(i) # 3. 각 문자에 대해 새로운 문자 계산: 인덱스 갱신 for e in s: # % len(search)로 최대 인덱스 초과 처리 포함 new_index = (search.index..

01 오늘의 아티클 데이터 콘텐츠로 살펴보는 최신 트렌드, 트렌디 현대현대자동차는 현대닷컴을 통해 다양한 트렌드 리포트를 제공하고 있다. | 현대자동차는 디지털 기술을 차량과 서비스, 생산에 그치지 않고 시장 분석, 마케팅 등의 영역에서도 폭넓게 활용하brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 트렌디 현대의 콘텐츠는 단순히 정보 전달을 위한 리포트가 아니다. 데이터를 분석하고 이를 정리한 정보 집약 콘텐츠로, "고객의 고민을 덜어주는 것"을 지향하는 것이 포인트이다.2. 데이터 기반 콘텐츠 외에도 다채로운 볼거리를 제공한다.3. 고객의 피드백을 수용하고 이를 반영한 신규 콘텐츠를 제공한다. 여기에서 고객과의 소통도 놓치지 않으려는 노력이 엿보였다.4. 데이터 분석 결과물을 텍스트보다 시각 자료로 ..

01 오늘의 아티클 왜 AI 금융 챗봇은 엉뚱한 답변만 하는 걸까? | 요즘IT최근에 한 언론에서 ‘뺑뺑이 AI콜센터’라는 기획 기사를 본 적이 있습니다. 고객센터에 전화하면 인내심의 한계에 도달할 때쯤 상담사와 연결되거나, 기다림에 지쳐 챗봇에 물어봤자 이내 엉yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약기존에 있던 1. 학습시키지 않은 내용에 대해서는 답변하기 어려움, 2. 미리 준비된 답변만 할 수 있는 챗봇의 한계점을 LLM 기반의 생성형 AI와 RAG로 타파하고 있다. - RAG(Retrieval-Augmented Generation, 지식 검색 증강) 방식: LLM이 답변을 생성하기 전에 회사 상담 지식 데이터베이스에서 실시간으로 관련된 정보를 검색해 답변을 생성하도록 하기에 최신 정보..

01 오늘의 아티클 AI 시대의 ‘마켓플레이스’ 잘 될 수 있을까? | 요즘ITAI 시장은 2027년까지 4,070억 달러의 성장을 예상할 만큼 큰 잠재력을 지니고 있다. 그러나 2024년 8월, 구글이 실적 발표에서 엄청난 투자를 한 것에 대비해, 아직 비즈니스화되지 않았다는 점을 이yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약1. 아직 시간이 더 필요하지만 AI로 수익화를 이룰 수 있는 'AI 마켓플레이스'라고 아는가?2. 2024년 1월 오픈AI는 GPT 마켓플레이스를 발표하면서 챗봇을 사고팔 수 있도록 장을 만들었다.3. AI 마켓플레이스란 기업과 개발자, 사용자가 AI 서비스에 접근하여 구매, 판매, 배포할 수 있는 온라인 플랫폼이다.4. AI 도구뿐만 아니라 다양한 산업에서 사용할 수 ..

01 오늘의 아티클 챗GPT보다 좋다고? ‘클로드’로 업무 생산성 높이기 | 요즘IT챗GPT(ChatGPT)로도 해결되지 않는 복잡한 코딩 문제나 깊이 있는 글쓰기에 답답함을 느끼신 적 있나요? 그렇다면 오픈AI(OpenAI) 출신 전문가들이 설립한 앤트로픽(Anthropic)의 최신 모델 ‘클로드 3.5yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약최근 공개된 ‘Claude 3.5 Sonnet’은 기존 모델들의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여준다. 최신 버전은 (GPT처럼) 가입한다면 무료로 어느 정도 사용할 수 있다. GPT와의 차이점 3가지는 다음과 같다. 1. 첫 번째는 ‘아티팩트(Artifacts)’ 기능이다. 클로드의 답변 중 “복잡한 코드나 긴 문서”를 별도의 창에서 분리해 볼 수 있..

01 오늘의 아티클 신뢰할 수 있는 실험 분석을 위해 데이터 퀄리티 챙기기A/B 테스트와 같은 제품 실험을 자주 실행하는 조직일수록, 실험 분석 결과에 따라 다음 액션이 빠르게 결…playinpap.github.io 02 아티클 정보 요약A/B 테스트 결과는 완전하고 정확한 데이터를 기반으로 하는 경우에만 신뢰할 수 있고 실행 가능하다. 데이터 퀄리티를 높이기 위한 체크리스트를 살펴보자면 일반적으로 Completeness(완전성), Uniqueness(고유성), Timeliness(적시성), Validity(유효성), Integrity(무결성), Consistency(일관성), Relevance(관련성), Compliance(규정 준수) 및 Retention(보존)이 포함된다. 이를 바탕으로 데이터 퀄리..

01 오늘의 아티클 넷플릭스에서 A/B 테스트를 해석하는 법: 거짓 양성 오류 알아보기A/B 테스트 결과 해석하기 개요 최근에 인과 추론을 공부하면서 관련된 글을 찾아보게 되었습니다. 그러다 …playinpap.github.io 02 아티클 정보 요약'동전 던지기' 라는 가상실험 예시를 통해 거짓 양성 오류, 통계적 유의성, p-value, 기각역 및 신뢰 구간에 대해 알아보는 내용으로 아래에 스터디하며 정리한 내용을 참고하면 이해에 도움이 될 것이다. 03 인사이트1. 가설검정 statistics/04_Hypothesis_Testing.ipynb at main · dataosean/statisticsstatistics study. Contribute to dataosean/statistics devel..

from sklearn.cluster import KMeansmodel = KMeans(init='random', n_clusters=6, random_state=0) KMeans 클래스에서 init 파라미터의 기본값은 'k-means++'로 설정되어 있다. 그렇기에 Kmeans 초기화 방법을 사용하기 위해서는 init='random' 파라미터를 추가해야 한다. init='random': 무작위로 클러스터 중심을 초기화한다.init='k-means++': 클러스터 중심을 멀리 떨어뜨려서 초기화하여 수렴 속도를 높이고 결과 품질을 향상시킨다. 기존의 K-means 알고리즘의 문제점은 다음과 같다. [인공지능][개념] K-Means 알고리즘의 문제점과 'K-Means++ 클러스터링'을 통해 개선하기K-평균(..

01 오늘의 아티클 넷플릭스에서 A/B 테스트를 해석하는 법: 거짓 양성 오류 알아보기A/B 테스트 결과 해석하기 개요 최근에 인과 추론을 공부하면서 관련된 글을 찾아보게 되었습니다. 그러다 …playinpap.github.io 02 아티클 정보 요약ㅇㅇ 03 인사이트ㅇㅇ

01 오늘의 아티클 AI보다 더 중요한 데이터뜬구름 같던 AI 기술이 챗GPT의 출시를 기점으로 우리 삶에 구체적으로 등장하기 시작했습니다. 제 주변의 동료들도 벌써 개발할 때 copilot을 적극적으로 활용하고 있으며, 기획, 제안, 계획서를brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1.  AI 기술이 발전할수록 정제된 데이터 수집이 중요한 과제로 떠오르고 있다.2. 더욱 개인화된 맞춤형 식품을 개발하는 것이 현재 식품 산업의 주요 트렌드 중 하나이다. 03 인사이트헬스케어 분야를 다루고 있는 아티클이라 마지막은 식품 분야 현황에 대해 이야기하다 끝맺었다. 전반부를 읽으면서 AI기술이 발전할 수록 상상 이상의 토큰을 필요로 하는데 이들이 다음 단계로 넘어가기 위해서는 고품질의 정제된 데이터를 어디서 ..

01 시간 복잡도를 비교 점검하라.문제URL: 대충 만든 자판  문제 발견: target 단어에서 'AABB'와 같이 중복된 단어가 나오면 해당 과정을 반복하는 문제가 있음.해결 방법: targets리스트를 한번에 dict형식으로 정리해두면 중복단어에 대해 빨리 처리할 수 있음.  단, 입력 문자열의 길이와 호출 빈도에 따라 두 방법의 효율성이 달라질 수 있음. 짧은 문자열을 자주 사용하는 경우 첫 번째 방법이 유리할 수 있지만, 여러 번의 입력 문자열에 대해 반복적으로 조회해야 할 경우 두 번째 방법이 더 효율적일 것이라 생각되니 상황에 따라 판단한다. ▶ 코드를 완성했을 때 어떻게하면 불필요한 반복 = 중복 체크를 줄일 수 있을지 고민해보자. 02 인사이트1. 제너레이터 표현식을 정확히 알고 사용해야..

01 오늘의 아티클 ‘OpenAI o1’에 대한 흥미로운 사실 7가지 | 요즘IT지난 12일(현지 시각) OpenAI에서 새로운 AI 모델 ‘o1’을 공개했습니다. o1은 과학 분야에서 박사급 수준의 능력을 갖췄다거나, IQ 테스트에서 약 120으로 평가받는 등 이번에도 역시 성능 면에서 크yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약1. o1은 음성이나 비디오 입력을 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 지원하지 않으며 첨부파일 업로드와 인터넷 검색도 불가능하다.2. o1은 수학, 코딩과 같은 복잡한 추론 및 문제 해결에 특화된 모델이다.3. o1은 GPT-4o를 대체하는 모델이 아니며, 상호보완적인 모델로 목적에 맞게 사용하는 것이 더 효과적이다.4. o1 모델은 스스로 생각하고, 효율적인 답변을 ..

01 오늘의 아티클 25 아들이 줄넘기 반대표가 되지 못한 이유편차와 표준편차의 차이점 | 아빠, 나 줄넘기 반대표에서 떨어졌어 아들이 시무룩합니다. "어, 아들 뭔 일 있어?" "아니, 우리 학교에서 줄넘기 대회하거든. 근데 오늘 반대표를 뽑았는데 결승전brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약①평균 → ②편차 → ③(편차) ²의 총합→ ④분산 → ⑤표준편차 데이터로 거짓말을 하는지 하지 않는지 판단하기 위해서는 화려한 수식 이전에 적확한 이해가 우선되어야 한다. 흩어진 데이터 포인트들을 하나로 설명할 수 있는 '평균'이라는 값은 데이터의 다양성을 나타내진 못한다. 하지만 '평균'값을 알고 있다면 우리는 데이터의 다양성을 설명할 수 있다. 여러 데이터 포인트를 그래프로 시각화하면 전체적으로 확인할 ..

01 오늘의 아티클 3. 데이터에서 인사이트를 찾아라.데이터 분석 리포트 작성방법 -『 2023 부동산 전망 리포트 』 | 데이터 분석 책 냈다고? 그럼 지금 집을 사야 돼? 말아야 돼? 출간 소식 이후, 축하한다는 말과 함께 가족 중에 한 명으로부터 "부brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약 03 인사이트1. 위의 표를 보고 데이터마다 시각화에 정답이 있다고 착각할 수 있다. 하지만 정답은 없음을 인지해야 한다. “이 데이터에서 어떠한 결과를 도출할 수 있을까, 무슨 말을 하지?”라고 생각해 보고, 분석 방법을 결정해 주기 바란다. 라는 본문의 말을 인용하며 내가 분석할 데이터를 보고 판단할 수 있어야겠다. 2. '①평균 → ②편차 → ③(편차) ²의 총합→ ④분산 → ⑤표준편차' 에 첨부된 관..

01 오늘의 아티클 2. 데이터에서 결론까지데이터 분석 리포트 작성방법 -『 증권사 리포트 』리뷰 | 글의 순서가 바뀌었지만 데이터 분석 리포트 작성 프로젝트(4부작)를 계속 이어나갑니다. 조금 Academic 하지만 목적이 있는 글쓰기의 또brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 바바라 민토의 피라미드: 데이터 → 결과 → 결론2. 연구자가 데이터를 근거로 말하고자 하는 바는 '결론'이다.3. 시각화 된 데이터 분석 결과물이 나타내는 바를 '객관적'으로 기술하는 것이 '결과'이다.4. 데이터와 결론은 일치해야 한다.5. 결과는 데이터와 결론을 이어주는 징검다리이다.6. 징검다리가 없다면 청자에게 불친절한 발표가 될 것이며, 지식의 저주 위험도 있다.7. 리포트는 데이터 → 시각화 → 결과 → ..

01 오늘의 아티클 알고리즘이란 무엇인가?K-NN과 K-means 알고리즘 차이점에서부터 인간관계까지 | # 1. 얼마나 가까운가? 를 계산하는 방법 두 편의점 중에서 어디가 집에서 더 가까울까요? 초등학교 시절 수학 문제를 떠올려 보세요. 집에brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 거리를 측정하는 방법: 맨해튼 거리 측정법 vs 유클리디안 거리 측정법2. 새로운 데이터 포인트 근처의 K개 이웃을 뽑아서 어떤 집단과 가까운지 확인: K-NN 최근접이웃3. 정답은 없다. K개의 유사한 집단으로 구분하기: K-means 알고리즘4. 군집분석(K-Means)과 분류분석(K-NN) 알고리즘의 핵심은 바로 데이터의 “유사성”이다.5. 데이터에 이미 분류된 라벨이 있는지 없는지에 따라 지도/비지도학습을 ..

01 COALESCESELECT COALESCE(NULL, NULL, 'Hello', 'World') AS result;-- 결과: 'Hello'1. COALESCE 함수는 인자로 받은 여러 값들 중에서 첫 번째로 NULL이 아닌 값을 반환한다.2. 여러 개의 인자를 받을 수 있다. 02 NULLIF, IFNULLSELECT NULLIF(10, 10) AS result1, NULLIF(10, 20) AS result2;-- 결과: result1은 NULL, result2는 101. NULLIF 함수는 두 인자가 같으면 NULL을 반환하고, 그렇지 않으면 첫 번째 인자를 반환한다.2. 주로 특정 조건에서 값을 NULL로 만들고 싶을 때 사용한다. SELECT IFNULL(NULL, 'Default Valu..

01 오늘의 아티클 데이터는 어떻게 돈이 되는가?시간과 공간의 디지털화 기술 시장 | #1. 시간의 디지털화 1. 당신의 시간은 돈이다. "Your time is my money." 시간이 화폐인 세계 영화 인 타임(IN TIME)에서는 사람들이 커피와 같은 물건을 사고파는 대brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 현재 공간 플랫폼 시장의 가장 큰 파이는 호텔 예약 비즈니스가 차지하고 있다. 그리고 이 시장은 '야놀자'와 '여기 어때'가 장악하고 있다.2. 그런데 왜 시장에서는 야놀자만이 유니콘 기업으로 가치를 인정받고 있는 것일까?3. 정답은 공간 비즈니스를 통합할 수 있는 '디지털 기술'에 있다. - 클라우드 솔루션 기술을 바탕으로 더욱 효율적인 새로운 요금제 도입도 가능해졌다.- 새로운 ..

01 count 메서드로 특정 요소의 수 세기문제 URL: 로또의 최고 순위와 최저 순위  1. 최대로 정답을 맞췄을 때 등수, 최소로 정답을 맞췄을 때 등수를 출력해야 한다.2. (i in win_nums): 괄호(불리언)식을 활용해서 True를 1로 치환하여 계산함을 이번에 활용했다.3. count(0): 0이 몇개 있는지 계산한다.4. len(set(lottos)&set(win_nums)): set과 &로 중복제거와 교집합을 동시에 산출했다. (유용)5. get(same+zero): 난 인덱스로 value값을 불러왔고, 여긴 get으로 key에 해당하는 값을 불렀다. 02 공백화 시키고 strip()으로 공백을 제거하기문제 URL: 옹알이 (2) 1. 저번에 배운 items()를 활용해서 대치된 문..

01 오늘의 아티클 건강한 데이터 말하기 3요소상처 난데 침 꽂지 마세요 | # 01. 건강한 데이터 말하기를 위해 갖춰야 할  3가지 요소 건강한 몸을 위한 3가지 요소가 있습니다. 1. 근골격(근육과 뼈), 2. 장기기관(오장육부), 3. 혈액과 신경(피와brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 로직 트리를 활용해서 결론 및 목적에 해당하는 근거 데이터를 나열해 본다.2. 근거로 든 데이터들이 결론과 얼마나 관련이 있는지(상관성), 전체를 얼마나 잘 설명하는지(대표성)이 있는지 확인한다.3. 다양한 소스에서 도출한 소스인지, 시간상 빠진 데이터는 없는지, 충분히 수집되었는지 확인한다. 03 인사이트상관관계, 인과관계를 보니 선행지표와 후행지표를 잘 구분해서 근거를 들어야 한다는 것이 생각났다..

01 오늘의 아티클 데이터 오류의 늪에 빠지지 않는 기술샴의 법칙(Sahm rule)으로 알아본 데이터의 기능과 한계 | # 1. 데이터의 한계점과 샴의 법칙 오늘은 '데이터는 항상 옳을까?'라는 질문을 중심으로, 우리가 흔히 믿고 따르는 데이터의 신뢰성, 나아brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 과거 데이터 편향: 과거 데이터만으로 미래를 예측함을 주의한다.2. 데이터 편승 효과: 유명인의 추천 데이터를 그대로 따르는 편향으로, 집단적 편향 사고의 한 형태.3. 데이터 특징 효과: 데이터를 접할 때 눈에 뜨는 부분을 발견하고 거기에만 집중하는 현상. 특히, 특정 수치를 만들어서 법칙화 시키는 것을 주의해야 한다. 샴의 법칙처럼 0.5%는 이상이고 0.49는 정상이다와 같이 일반화하는 것을 ..

01 오늘의 아티클 개발자는 정말로 사라질까? | 요즘IT추석을 맞아 요즘IT가 글 모음 선물을 준비했습니다. 이번 주제는 “개발자의 미래”입니다. 빠르게 성장하는 AI 도구가 개발의 영역을 침범하고 있습니다. 누군가는 개발자란 직업의 종말을, 누yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약1. 개발자의 본질은 문제를 해결하는 사람이다.2. 문제 해결 영역을 확장시켜서 '프로덕트' 자체를 더 발전시킬 수 있어야 한다.3. 여전히 인간만이 해결할 수 있는 영역이 있다고 본다.4. 프로덕트 엔지니어가 되는 것은 그 영역에 발을 내딛는 것이라고 생각한다.5. 개발자는 비즈니스, 기술, 사용자를 모두 이해해야 한다.6. 훌륭한 개발자는 서비스를 이해하고, 가치를 창출할 수 있어야 하기 때문이다.7. 현실..

01 문제: COUNT()와 SUM() 작동 방식의 차이를 이해한다.문제 URL: Confirmation Rate ▶ 작성 코드SELECT SI.user_id -- INFULL 없으면 NULL 떠서 추가 -- , IFNULL(ROUND(SUM(CO.action = 'confirmed') / COUNT(CO.action),2),0) AS confirmation_rateFROM Signups AS SILEFT JOIN Confirmations AS CO ON SI.user_id = CO.user_id -- 매칭되지 않으면 NULL --GROUP BY SI.user_id▶ 참고 코드SELECT s.user_id, ROUND( CASE -- NULL을 0으로 ..

01 오늘의 아티클 AI 시장은 클라우드와 같은 길을 걷게 될까? | 요즘ITIT 업계에서 2010년대 초중반 가장 핫한 키워드가 클라우드였다면, (메타버스가 잠시 득세했던 코로나 시대를 지나) 최근에는 인공지능(AI)이 그 자리를 이어받은 것으로 보인다. 클라우드와 달리yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약중심 내용: 클라우드와 AI 사이에는 흥미로운 유사성이 시차를 두고 관찰되며, 만약 클라우드 업계가 걸어간 길을 AI가 뒤따르는 것이라면, 클라우드 시장 현황을 바탕으로 다가올 AI 시장을 예측해 볼 수 있다. 1. 클라우드 기업이 공공 부문을 기반으로 성장했다면, AI는 경쟁력이 있는 ‘한국어’에 기댈 수 있다. → 높은 공공의존도는 바람직하지 않다. 공공 시장과 별개로 경쟁력을 강화..

01 오늘의 아티클 왜 제조업의 데이터 분석은 어려울까? | 요즘IT최근 제조업에서는 전산 시스템 수가 늘어나며 데이터 역시 복잡해지고 있다. 그에 맞춰 제조업 분야 고객의 데이터 분석 의뢰도 그만큼 많아졌다. 이런 관점에서 IT 제조실행시스템인 MES와 데yozm.wishket.com 02 아티클 정보 요약- MES(Manufacturing Execution System): IT 제조 실행 시스템- 미국 제조업 시스템 단체 MESA(Manufacturing Enterprise Solutions Association International)에서는 MES의 11가지 기능을 제시한다.- 핵심 기능 4가지: 작업 스케줄링, 제품 추적성, 품질 관리, 공정 라우팅- 데이터는 가공될 수 있다: 최근 들어 엔지니..

01 오늘의 아티클 08화 전자책은 종이책을 대체할 수 있을까생며미 긴 종이책의 반격 | 전자책이 종이책의 종말? 전자책(eBook) 많이들 사용하시나요? 저는 개인적으로 선호도 하지 않고, 습관도 들이기 힘들고, 읽은 "티"내기도 힘들어 아직 사용하고 있지brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약1. 실제로 하드디스크의 수명은 10년 안팎으로 생각보다, 알고 있는 것보다 짧다.2. 기업 내 백업 시스템의 가장 마지막 단계는 "마스네틱 테이프" 저장장치이다.3. 마그네틱 테이프의 저장 기한은 30~50년이나, 종이는 수 천년이다.4. 기술이란 인간의 창작물이며, 기술이 인간을 능가하기란 어렵지 않을까.5. 일자리 위협은 기술의 발전이 아니라 "효율화"라는 인간의 이기심이 더 위험하다. 03 인사이트전..

01 오늘의 아티클 07화 "형"이 거기서 또 나와?-"한국형"은 늘 등장해"국산화"의 명과 암 | 툭하면 나오는 '한국형' IT업계에서 커리어 마지막은 KISTI(한국과학기술연구원)와 진행한 슈퍼컴퓨터 SMS(시스템 관리 모듈)의 국산화 프로젝트였다. 말이 국산화이지 모듈의brunch.co.kr 02 아티클 정보 요약해당 아티클은 "이제 기술산업계는 기술과 자본, 그리고 다층적 시장이 얽힌 고차 방정식이 된 지 오래이다. 조심스럽고 치밀한 Go To Market전략이 튼실해야 한다."라고 이야기한다. 한국형이라고 하지만 실상을 가까이 들여다 보면 다른 나라의 기술을 가져온 경우가 많았고, 스스로의 기술력을 높이는 전략적 접근과 K-생태계 자체의 발전에 대해 생각해 보는 계기가 되었다. 03 인사이트팀원..