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이슈리포트  

[IS-106] 대기업참여제한제도 관련 이슈 분석

대기업참여제한제도

정부와 민간이 지원・운영하는 AI・SW 인재양성 교육 프로그램은 4차 산업 분야의 인재를 양성하는 견인차 역할을 하고 있다. 해당 프로그램은 새로운 일자리를 찾는 사람에게 일자리 전환 교육(re-skilling)의 기회를 주고 기존 종사자에게 직무역량을 높여주는 다양한 교육 프로그램(up-skilling)을 제공한다.(후략)

교육

코로나 19로 불가피하게 시작했던 초기의 원격수업이 ‘접속’에 중점을 두었다면, 이제는 ‘학습효과’를 높일 수 있도록 교사와 학생에게 장기적인 인프라를 제공해야 한다.(후략)

원격교육

인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신 성장 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 연구 역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이다. 이에 본고에서는(후략)

인공지능

협업(collaboration)은 기민한 의사결정과 어려운 문제 해결을 위해 반드시 필요한 업무방식임에 불구하고 코로나19의 장기화로 팀원 간의 근접성(proximity)이 낮아지면서 협업에 어려움을 겪고있다.(후략)

실감협업 실감기술

국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다. 특히 새로운 국가통계를 생산하기 위해서는 반드시 통계청의 통계작성 승인을 득해야 하므로 승인 기준과 품질 척도의 변화는 통계 생산자 모두에게 중요한 사안으로 볼 수 있다.

AI 국가통계

코로나 펜더믹 상황으로 인해 디지털 전환과 인공지능이 다시 조명을 받고 있다. 그간 인공지능을 중심으로 한 테크 기업들의 거품 논란과 인공지능의 세 번째 겨울이 다시 도래한다는 비관적 견해도 일부 존재해 왔다. 하지만 머신러닝을 중심으로 한 인공지능의 사업적 가치가 이미 현실화되기 시작했다. 제한적인 응용 분야에서 작은 성과들을 내고 있지만(후략)

인공지능 스타트업

코로나19의 사회·경제적 파급효과가 기존의 외부 충격보다 매우 커서, 이에 따른 불확실성이 장기 간 지속될 것으로 전망된다. IMF는 코로나19의 불확실성을 에볼라 바이러스의 20배 수준으로 분석하 였다. 불확실성 증대와 함께, 개인의 불안 심리 관리가 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 코로나19 확 산이 지속되면서 심리적 피로도가 깊어지고(후략)

코로나19 감성분석 월간SW중심사회 2020년 6월호

□ 코로나19의 장기화가 예상되고, 또 다른 감염병과 환경변화 위험이 언제든 재현될 수 있는 상황임

□ 20.5월 스승의날 대통령 메시지에서 ‘전국 학교 원격교육 설비 도입’ 언급

□ 초기의 원격수업이 ‘접속’에 중점을 두었다면, 이제는 ‘학습효과’를 높일 수 있도록 학교•학생•학부모에 대한 장기적인 인프라 제공을 검토해야 함

원격교육

코로나 19로 사회·경제 전반의 구조적 변화가 불가피하고, 향후, 의사소통하고, 일하고, 여가를 즐기는 방식이 비대면 중심으로 급속히 변화할 전망이다. 다가올 비대면 시대에 XR이 산업과 사회를 혁신하는 게임 체인저(Game Changer)로 주목받고 있다. 게임 체인저(Game Changer)란(후략)

XR 비대면 월간SW중심사회 2020년 6월호

코로나-19 예방을 위한 강력한‘사회적 거리두기’ 실행으로 직장인의 재택에서의 원격근무(재택근무)가 늘어나고 있으며, 초·중·고등학교는 개학을 연기하고 온라인 개학을 준비하고 있다. 코로나-19의 전 세계 확대와 장기화는 대부분의 산업에서 매출 감소를 가져왔으나, 온라인 상거래․교육, 원격근무 등을 위한(후략)

원격근무 재택근무

GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.

이슈리포트 GPU AI 클라우드 가상화 월간SW중심사회 2020년 4월호

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