DX 용어백과, DXtionary가 어느덧 3번째 시리즈로 돌아왔습니다. DXtionary는 사전이라는 뜻을 지닌 Dictionary에 DX를 더해, 모르는 용어가 있을 때 사전처럼 찾아볼 수 있게 하자는 취지에서 기획되었습니다. DX 관련 용어를 통해 다양한 개념을 습득하게 되면, 견문을 넓힐 수 있을뿐만 아니라 DX에 대해 더욱 심층적으로 이해할 수 있게될 것입니다.
이번 용어백과 3편에서는 1편과 2편에서도 다루지 않았던 데이터 관련 심화 용어들뿐만 아니라, 2024년의 새로운 트렌드 용어까지 골고루 준비했습니다.
DX 용어백과 1, 2편을 아직 보지 못하셨다면? 클릭!
DX를 이해하기 위한 용어백과 (3)
딥 러닝(Deep Learning)
1) 정의
현대 인공지능 기술의 핵심으로 불리는 기술로, 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 인공 신경망 기반의 머신러닝 기술을 뜻한다. 인간의 두뇌에서 영감을 받아 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었으며, 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있다.
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AI는 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말합니다. 쉽게 말해 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 한 것이랍니다. AI의 기술 중 대표적인 것이 머신러닝(Machine Learning)인데요. 어떻게 해야할지 상세한 규칙을 프로그램 하지 않아도 데이터를 활용해 스스로 학습, 그 패턴을 배우고 다음에 일어날 일을 예측하고 의사결정을 내리도록 합니다. 스팸 메일을 분류하는 방식을 예로 들어 보면, 이전에는 사람이 새로운 단어와 유형이 추가될 때마다 하나씩 추가를 해야 했습니다. 반면 AI기술을 활용하면 과거 스팸 메일에서 유사한 패턴들을 파악해서, 추출된 패턴을 기준으로 자동으로 스팸 메일이 분류되고 추가되는 데이터에 맞추어 스스로 업데이트를 할 수 있습니다. 머신러닝에서 한발 더 나아가, 인간의 뉴런과 유사한 복수의 신경망을 이용해 변수가 많은 비정형 데이터를 학습하는 딥러닝(Deep Learning) 기술도 여러 분야에서 성과를 내고 있습니다.
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파이썬(Python)
1) 정의
웹 애플리케이션, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 기계 학습(ML) 등에 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어로, 파이썬이라는 명칭은 1991년 네덜란드계 소프트웨어 엔지니어인 귀도 발로섬이 발표하였다. 인터프리터를 사용하는 객체지향 언어이자 플랫폼에 독립적인, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어이다.
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시작한 지 얼마 안 되었지만 임직원들이 DX를 바라보는 시선이 점점 변화되는 것을 느낄 수 있습니다. 이전에는 디지털이 누군가 만들어 주는 일이었다면, 이제는 내가 해야 하는 일이라고 생각하는 분들이 늘고 있습니다. 다양한 사업조직에서 직접 BI(Business Intelligence) Tool인 태블로로 리포트를 만들어서 전사적으로 정보를 공유하고 있으며, 파이썬을 공부한 생산본부 엔지니어는 머신러닝을 적용하여 생산에 필요한 의사결정을 개선하고 있습니다. 또한 어떤 사업조직은 Low-Code 개발 플랫폼을 활용하여 직접 APP을 만들어서 기존에 수행하던 반복적이고 불편한 일들을 개선하였습니다.
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데이터 사이언스(Data Science)
데이터 과학이라고도 부르며, 다양한 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는 개념으로 정의된다. 통계학, 데이터 분석, 전문 프로그래밍, 기계학습, 머신러닝을 주제별 전문 지식과 결합시켜 데이터 속 실행 가능한 인사이트를 추출한다. 생물학, 의학, 공학, 사회학, 인문과학 등 여러 분야에 응용 및 활용되고 있다.
디지털 디톡스(Digital Detox)
‘디지털 거리두기’로도 표현되어, 코로나19 이후 디지털 기기 사용이 늘어나면서 불거진 디지털 과잉 현상을 방지하기 위해 새롭게 조합된 용어이다. 디지털(Digital)의 독을 해독한다는 의미로 디톡스(Detox)를 결합하였다. 현대 사회에서 디지털 기술을 외면할수는 없기에, 디지털 기기 사용을 줄임으로써 뇌에 휴식을 주는 것을 주 목적으로 둔다.
메디컬 트윈(Medical Twin)
의료 분야에서 디지털 트윈이 활용되는 것을 뜻하며, 현실세계의 의료자원 정보를 기반으로 한 가상의 의료 환경에서 질병의 진단 및 치료방법을 제시하고 질병의 예후까지 예측 및 관리하는 디지털 의료 지능화 융합기술로 정의된다. 환자의 생활공간 중심이 아닌 의료현장 중심으로 진단 및 치료가 이루어진다는 한계점이 있다.
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있는 방법에 대해 연구하는 학문이다. 사람과 기술의 힘을 이용하여 대량의 데이터를 수집한 뒤, 현재의 성능을 확인하고 그를 토대로 의사 결정을 하기 위해 실행 가능한 인사이트를 얻는 프로세스로 진행된다.
대시보드(Dashboard)
1) 정의
사용자의 이해를 돕기 위해 사용되는 데이터의 시각적 표시를 뜻하며, 특정 목표나 비즈니스 프로세스와 관련된 핵심 성과 지표(KPI)를 지능적으로 볼 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스의 일종이다. 한 눈에 프로젝트 및 관련 성과를 효과적으로 모니터링하는 것을 주 목적으로 둔다.
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이런 업무 비효율을 개선하기 위해 GS칼텍스는 플래닝 데이터 플랫폼(PDP, Planning Data Platform)을 구축해 데이터와 시스템 중심의 업무 체계를 수립했다. PDP는 생산 계획과 관련한 GS칼텍스의 모든 데이터를 망라한 플랫폼이다. 웹 브라우저로 접근 가능한 PDP에서 구성원들이 데이터를 입력하고 조회할 수 있어 기존에 엑셀 파일을 e메일로 주고받던 과정을 없애 업무를 효율화했다. 또한 e메일로 팀별 자료 송부 일정과 송부 여부를 일일이 확인할 필요 없이 PDP 안에 워크플로 관리 대시보드를 만들어 자료 송부 및 컨펌 기한을 명시하고 각 팀이 시스템에 자료를 직접 업로드하는 등 업무를 통합적으로 관리할 수 있는 체계를 마련했다. GS칼텍스에 따르면 PDP 도입으로 생산 계획에 투입한 업무 시간은 기존 대비 30% 감소했다.
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데이터 컬쳐(Data Culture)
데이터 기반으로 의사소통을 하고 결정하는 것. 데이터 컬처가 가능하기 위해서는 데이터를 적시에 찾아낼 수 있는 검색 및 발견 능력, 올바른 결론을 도출해내기 위한 데이터 분석 및 활용 능력, 데이터의 표준과 가이드를 관리하는 데이터 거버넌스 구축을 기본 전제 조건으로 한다.
유틸리티 토큰(Utility token)
블록체인 네트워크 내에서 특정 서비스·제품을 사용할 수 있도록 발행되는 가상화폐를 뜻하는 것으로, 주로 블록체인 기술에 기반한 애플리케이션이나 서비스 안에서 사용된다. 유틸리티 코인이라고도 불리며 독립적인 블록체인이 존재하지 않고, 특정 플랫폼 블록체인에서 생성되고 관리된다.
STO 코인(Security Token Offering Coin)
증권형 토큰 제공 혹은 발행을 뜻하며, 주식, 채권, 부동산 등 실물 자산을 블록체인 기반의 암호화폐에 고정한 디지털 자산이다. 증권형 토큰으로 특정 자산의 지분과 배당, 이자를 받을 수 있는 지분형 토큰이기도 하다.
디지털 유니버셜 뱅크(Digital Universal Bank)디지털 플랫폼을 통해 비은행 금융서비스를 연계 또는 결합하는 것을 뜻하며, 금융그룹이 하나의 슈퍼 앱에서 은행·보험·증권 등 다양한 금융서비스를 통합 제공하는 개념이다.
빅 블러(Big Blur)
산업 간의 경계가 모호해지는 현상을 뜻하며 사회 환경의 급격한 변화를 원인으로 들 수 있다.
인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)
인공지능을 뛰어넘어 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 기계의 지능을 뜻한다. 흔히 강인공지능(Strong AI)로 분류되며, 소프트웨어가 반드시 교육을 받거나 개발되지 않은 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
호모 프롬프트(Homo Prompt)
인간을 의미하는 단어의 ‘호모 사피엔스’와 인공지능과 대화를 주고받는 과정을 뜻하는 ‘프롬프트’가 결합된 트렌드 신조어이다. 인간 고유의 역량을 가지고 창의성을 발전시키는 방향으로 인공지능과의 소통을 통해 인공지능 서비스를 적재적소에 잘 사용하는 사람을 뜻한다.
멀티 모달(Multi-modal)
1) 정의
생성형 AI에서 꼭 필요한 개념으로, 시・청각을 비롯한 다양한 감각과 인터페이스를 통해 정보를 주고받는 것을 뜻한다. 인간이 사물을 받아들이는 방식과 동일한 방식으로 AI가 학습하게 되며, 이미지와 음성 등 다양한 형태의 데이터 인식이 가능하다.
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먼저, GS칼텍스는 주유소 네트워크를 활용하여 UAM 수직 이착륙장인 버티포트(Vertiport)를 구축할 계획이다. 주유소는 도심을 비롯해 전국에 고르게 분포되어 있고, 천장 공간이 개방되어 비행체가 이착륙하기 용이해 UAM 거점으로 적합하며 버티포트 구축 시 다른 네트워크에 비해 시간과 비용을 줄일 수 있다.
카카오모빌리티는 자동체크인 및 보안검색기능 등을 구현한 버티포트 솔루션 구축을 담당하고, 완성형 모빌리티 서비스(MaaS) 앱 ‘카카오 T’ 운영 노하우를 기반으로 지상과 상공을 포괄하는 멀티모달(Multi-Modal) 모빌리티 비전을 제시한다.
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할루시네이션(Hallucination)
AI 모델이 정확하지 않거나 사실이 아닌 조작된 정보를 생성하는 것으로 사전적 의미로는 환각, 환청, 환영이라는 뜻을 가지고 있다. 인공지능의 정보 처리 과정에서 발생하는 오류와 정보를 그럴듯하게 내놓는 현상을 뜻한다.
CDC 솔루션 (Change Data Capture)
Change Data Capture의 약자로 변경된 데이터만 골라내는 기술을 뜻한다. 데이터베이스 내 데이터에 대한 변경을 식별해 변경된 데이터와 변경 사항을 추척하여 타깃 DB에 실시간으로 전송 및 공유하는 솔루션으로, 데이터 일관성이 중요한 상황에서 주로 사용된다.
개방형 데이터 (Open Data)
공개 데이터, 공공 데이터라고도 불리며, 누구나 어떤 목적으로든 공개적으로 액세스하고, 이용하고, 편집하고, 공유할 수 있는 데이터를 뜻한다. 모든 사람이 자유롭게 사용 및 재사용이 가능하며 재배포가 가능하다.
SSO(Single Sign-On)
사용자 로그인을 간소화하기 위한 시스템으로, 단 1회의 사용자 인증으로 앱 및 웹사이트에 대한 로그인 허용을 가능하게 하는 인증 솔루션을 뜻한다. 하나의 아이디 및 패스워드를 통해 여러 시스템에 로그인할 수 있으며, 자격이 검증된 사용자에게 반복적 로그인 없이 모든 암호 보호 리소스에 액세스할 수 있도록 한다.
메타 데이터(Meta Data)
‘데이터에 대한’ 데이터. 즉 다른 데이터를 설명하기 위해 구조화된 데이터를 뜻한다. 메타(Meta)는 ~에 관한(about)의 의미로 사용된다. 메타 데이터의 주요 기능은 정보를 찾고 발견하는 데 도움을 주는 것이며, 대상 정보 자원이 무엇인지에 대한 이해를 돕는 ‘설명 메타 데이터’와 대상 정보 자원을 표현하는 형식과 방법을 규정하는 ‘구조화 메타 데이터’로 구분된다.
어플리케이션 아키텍처 (Application Architecture)
앱을 설계하고 구축하는 데 사용되는 패턴과 기술을 뜻하며, 클라이언트-서버 간의 연결에 대한 설명 방법이다. 아키텍처는 비지니스 요구 사항을 만족하는 시스템을 구축하기 위해서 전체 시스템에 대한 구조를 정의한 문서라고 할 수 있다. 애플리케이션 아키텍처는 개발해야 할 애플리케이션 소프트웨어에 대한 아키텍처를 설계하는 것이다.
온 프레미스(On-premise)
오프 프레미스(Off-premise)의 반대 개념으로, 기업의 서버를 클라우드와 같은 원격이 아닌 전산실 서버에 설치하여 자체적으로 운영하는 방식을 뜻한다. 클라우드 컴퓨팅 기술이 나오기 이전, 기업들은 온프레이스 방식을 통해 기업 인프라를 구축하는 것이 일반적이었다. 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있지만, 기업의 주요 정보를 보안성 높에 관리할 수 있다는 장점이 있다.
오프 프레미스(Off-premise)
인터넷 네트워크에 연결된 서버나 클라우드 등 원격 환경을 뜻하며 전통적인 방식의 온 프레미스(On-premise)와 반대 개념이다. 전산실 서버에 직접 구축하는 온 프레미스와 달리 시간과 비용의 제약은 덜하지만 보안에 취약하다는 단점을 가지고 있다.
라우팅 테이블(Routing Table)
IP 네트워크를 통해 이동하는 데이터 패킷의 이동을 결정하는 규칙을 뜻하며, 컴퓨터 네트워크에서 목적지의 주소를 목적지에 도달하기 위한 네트워크 노선으로 변환시킬 목적으로 사용된다.
데이터 옵스(DataOps)
직무 간의 협업, 통합, 거버넌스, 자동화를 높여 데이터의 신속성을 보장하고, 이를 기반으로 하여 가장 적합한 데이터를 제공하는 것을 뜻한다. 업무가 분산된 환경에 최적화된 데이터 관리법으로 원활한 데이터의 운영을 위한 데이터 관리 실행 방안으로 설명되기도 한다.
미러 사이트(Mirror-site)
타 웹사이트의 복사본으로, 마치 거울처럼 타 웹사이트의 정보를 그대로 복사하여 똑같은 정보를 제공하는 복사 웹사이트를 뜻한다. 원 사이트와 다른 URL 주소를 가지고 있지만 디자인이나 내용은 거의 동일하다. 미러 사이트를 제작하는 이유는 무엇보다도 웹 사이트가 일시적으로 닫히거나 아예 폐쇄되어도 자료들을 그대로 보존하기 위함이다. 그 밖에도 클라이언트가 요청하는 대량의 파일을 안정적으로 다운로드 하거나, 동일한 정보를 여러 곳에서 제공하기 위해 제작된다.
트러블 슈팅(Trouble Shooting)
1) 정의
문제 해결의 개념으로, 망가진 제품이나 시스템의 프로세스를 수리하는 데 적용되는 것이 기본적인 의미이다. 하드웨어, 소프트웨어, 시스템에서 발생하는 오류나 버그 등의 문제들을 종합적으로 진단하고 해결하는 것을 뜻하며, 문제가 발생한 이유를 찾고-이유를 해결하고-문제 예방 방법을 찾는 과정으로 이루어진다.
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장인정신, 현대적 언어로 재해석하면 자신이 하는 일에 최선을 다해 최상의 상품을 만들어내는 전문가적 직업정신이라 할 수 있습니다. 하지만 생산자의 장인정신 못지 않은 사용자의 장인정신이 현장에서 빛을 발한다면?
외부에서 구매·설계·시공한 자재나 설비를 공장에 최적화시키는 과정에 투입된 GS칼텍스에서도 장인정신을 찾아 볼 수 있는데요. 특수 펌프에 해당하는 고압왕복동펌프를 공장에 최초 도입한 후 발생한 트러블 슈팅에 빛을 발한 GS칼텍스의 장인정신을 만나봅니다.
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컴퓨터 비전(Computer Vision)
인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 및 시스템을 통해 이미지, 영상 등의 시각 자료에서 의미 있는 정보를 추출한 후 이를 바탕으로 작업을 실행할 수 있도록 하는 것을 뜻한다. 즉, 컴퓨터로 시각 데이터를 처리하는 것이다. 다양한 분야에서 사용되는데, 경찰학에서는 신원 데이터 조회, 생태학에서는 야생동물의 이동경로 추적, 의학에서는 영상의학과 원격 수술에서 응용 및 활용되고 있다.
알고리즘(Algorithm)
1) 정의
본래 수학과 컴퓨터 과학에서 사용되는 개념으로, 문제 해결 방법을 정의한 일련의 ‘단계적 절차’이자 문제 해결을 위한 ‘동작들의 모임’이다. 알고리즘은 연산, 데이터 진행, 자동화된 추론을 수행하며 컴퓨터가 따라할 수 있도록 문제를 해결하는 정차나 방법을 자세히 설명한다.
2) 관련 글
‘SNS 알고리즘의 비밀’ 세션은 나도 모르게 동의하고 제공되고 있는 내 정보를 보다 현명하게 활용하는 방법과 회사에서는 SNS를 어떻게 활용하는 것이 가능한지 의견을 공유하는 자리였습니다. 또한, ‘공장의 새로운 위협과 미래’ 세션에서는 OT보안의 트랜드와 사례를 통해 공장 보안 위협의 동향과 특징을 알아보았으며, 새로운 위협에 대응하기 위한 보호조치(Safeguard), DID(Defense In Depth), OT와 FA영역 구성 등 OT보안에 대한 기본적인 이해를 할 수 있도록 지식을 공유하는 발표가 진행되었습니다.
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프론트엔드 개발자(Front-end Developer)
프론트앤드는 사용자가 서비스를 이용하기 위해 웹페이지 혹은 앱 내에서 경험하는 모든 부분을 뜻한다. 웹 브라우저를 통해 유저가 직접 마주하는 웹 서비스의 앞단(front-end)인 프론트앤드를 개발하는 것이 프론트앤드 개발자이다.
백엔드 개발자(Back-end Developer)
백엔드(Backend)란 컴퓨터 시스템에서 사용자에게 직접적으로 보이지 않는 부분으로, 웹페이지나 앱의 뒷단에서 작동하며 주로 데이터 처리나 정보제공의 역할을 수행한다. 백엔드 개발자는 주로 유저에게 보이지 않는 DB와 API로 이루어진 서버 영역을 관리, 개발하는 역할을 한다. 또한 사용자의 요청을 이해하고 그에 따라 필요한 데이터를 찾는데, 즉 사용자가 필요로 하는 정보를 저장, 관리, 전달하는 역할을 하는 개발자이다. 백엔드 개발자가 되기 위해서는 프로그래밍 언어가 필수이다.
