인공지능과 딥러닝 그리고 머신러닝의 차이점 알아보기
인공지능, 딥러닝, 머신러닝 차이점 알아보기
안녕하세요!
오늘은 인공지능에 대해 알아보려 하는데요~
4차 산업혁명의 시대인만큼 요즘 인공지능 이야기가
뉴스에 빠지지 않고 등장하는 것 같아요
인공지능은 Artificial Intelligence의 약자로
말 그대로 인공지능을 뜻하는데요.
기계가 인간의 지능화를 익혀 업무를 수행하는 것을 뜻해요.
머신러닝이란?
머신러닝은 인공지능의 한 분야로
컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을
부여하는 연구 분야라고 볼 수 있어요.
딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나
분류하는 데 사용하는 기술인데요
딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이라고 볼 수 있답니다.
이렇게 알아본 인공지능과 딥러닝 그리고 머신러닝의 차이점!
다음 번에는 더 자세한 내용으로 가져오겠습니다!
[IT정보] 미래유망 IT 직업 알아보기
안녕하세요! 오늘은 미래유망 IT직업에 대해 알아보도록 하겠습니다.
하루 하루 정말 빠른 성장을 거치고 있는 세상에 살고 있는 우리들!
특히 4차산업혁명이 시작되면서 IT에 대해 관심이 집중되는 것 같은데요.
이처럼 IT는 미래유망직업 중 하나로
우리 일상에서 빠질 수 없는 컴퓨터, 게임, SNS 등
업무 활용 영역이 점점 더 넓어지고 있습니다.
그렇다면 IT유망 직업에는 무엇이 있는지 알아볼까요?
미래 유망 IT직업 - 프로그래머
프로그래머는 말 그대로 프로그램을 개발하는 사람을
뜻하는데요!
컴퓨터에 명령을 내릴 수 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어를 사용하여
흥미롭고 편리한 프로그램을 만드는 개발자는
창의력과 응용력이 필요한 직업입니다.
취업 수요가 굉장히 높다는 점이 장점이지만
기술력이 부족하다면 업계에서 살아남기 힘들다는 점 때문에
선뜻 용기를 내지 못하는 직업이기도 해요
미래 유망 IT직업 - 데이터베이스 엔지니어
데이터베이스 엔지니어는 특히 정보가 대량으로
쏟아지고 있는 현재에 많이 생겨난 직업입니다.
정보가 쌓이면 이렇게 쌓인 정보를 관리하는 사람이
필요하겠죠?
USB와 하드디스크에 정보를 저장하는 정보를 전문적으로
관리해주는 시스템을 사용하여 정보를 관리하는 사람을
데이터베이스 엔지니어라고 합니다.
하지만 신입으로는 취업이 힘들어 보통 IT직군에서
이직하는 방법으로 채용을 하고 있습니다.
미래 유망 IT직업 - 정보보안 전문가
마지막, 정보 관리가 더욱 더 중요하게 떠오르는 요즘!
해킹에 보이스피싱에 정보보안 문제가 심각한데요
네트워크를 통해서 서버를 침투하는 해킹을 방어하는
정보보안전문가는 4차산업혁명 시대에서 꼭 필요한
유망직업 중 하나입니다.
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[IT정보] 면접관이 로봇이라면? 로봇면접관의 등장!
기다리고 기다렸던 최종 면접!
긴장되는 마음을 다스리고 문을 열고 들어간 면접장,
당신 앞에 마주앉은 면접관이
로봇이라면 어떨 것 같나요?
아마 머지 않은 미래일지도 모릅니다!
로봇면접관이 현실로 다가오고 있는데요.
4차 산업혁명에 따른 새로운 면접 환경이네요.
실제로 영국 파이낸셜타임즈에 따르면
호주 아트로브대의 라지브 코슬라 교수는
면접관로봇인 마틸다를 개발했다고 발표했습니다.
마틸다는 키 30cm의 소형 로봇으로
외모만 보면 픽사에서 만든 애니메이션 영화 속
주인공인 로봇 같이 생겼는데요!
귀여운 외모와 달리 마틸다는 25분 동안 최대 76개의
질문을 지원자에게 할 수 있다고 합니다.
그야말로 기계적인 압박면접인 것이죠.
마틸다는 지원자의 대답 뿐만 아니라
표정이나 말투, 눈빛 등을 종합적으로 분석하는데요.
대답을 아무리 충실하게 했더라도
표정이 굳어 있거나 말투가 불안정했다면
감점 요소가 될 수 있다는 사실!
마틸다는 보유하고 있는 방대한 데이터를 즉석에서
이용하여 지원자로부터 접수한 신규 정보들과 비교하는데요.
이를테면 기존에 입사한 사원들 가운데 좋은 실적을 내는
사람들과의 특성과 지원자의 특성을 다대일 형식으로
비교하여 성적을 매기는 형식입니다.
사실 로봇면접관에 따른 의견은 많이 갈립니다.
하지만 로봇 면접관의 면접이 시행된다면
사람의 취약한 부분을 보완할 수 있는데요.
일례로 사람은 식사 전과 식사 후에 전혀 다른 판단을 내리기도
할 만큼 상황에 쉽게 좌우되는 존재입니다.
이것은 사람이 갖는 본질적인 한계인데요.
이러한 점을 로봇이 보완하여 더욱 객관적이고
정확한 판단이 가능한 것이죠.
또한 짧은 시간 안에 많은 양의 데이터를 분석할 수 있다는 점도
로봇의 장점입니다.
기존 입사자들을 통해 얻은 정보를 지원자들에게 적용하여
유능한 인재를 효율적으로 채용할 수 있는 것이죠.
하지만 지원자가 로봇에게 평가받는 점을 불쾌하게 느낄 수 있다는 점,
면접은 사실 회사가 지원자를 판단하는 자리와 동시에
지원자도 회사를 판단할 수 있는 유일한 자리인데요.
로봇 면접관과 면접을 보게 되면
지원자는 회사에 대한 아무런 정보를 얻을 수 없다는 점이
로봇면접관의 가장 큰 단점이 될 것 같습니다.
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[문과생을 위한 IT정보] 4차 산업혁명 관련 용어 알아보기!
4차 산업혁명이 무엇인가요?
4차 산업혁명부터 막히는 분들 많으시죠? 관련 용어를 알아보기 전에 먼저 4차 산업혁명은 무엇인지 알고 넘어갑시다. 4차 산업혁명이란 인공 지능, 사물 인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제·사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명을 말합니다. 지능정보기술이 기존 산업 혹은 서비스와 융화되거나 여러 분야의 신기술과 결합되어 실세계 모든 제품 그리고 서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화하는 시대인데요. 기존 1차, 2차, 3차와 비교했을 때 4차 산업혁명의 핵심키워드는 바로 인공지능이 아닐까 싶습니다. 모든 사물을 네트워크로 연결시켜 별도의 명령을 입력하지 않아도 스스로! 기계 스스로! 일을 처리하는 세상이 온 거죠. 그럼 본격적으로 4차 산업혁명과 관련된 용어를 차근차근 알아볼까요?
사물 인터넷
"사물과 사물이 인터넷으로 대화를 나눈다"
사물 인터넷의 시대를 머릿 속에 그려보자면 아마 공상과학 영화에서 보던 장면을 떠올려야 하지 않을까요? 기계와 기계가 대화를 나누는 시대라뇨! 거짓말같지만 실제로 현재에도 이용되고 있는 기술 중 하나랍니다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는데요. 앞서 말한 것처럼 현재 우리 주변에서도 적지 않게 볼 수 있어요. 외출 시엔 자동으로 가스가 차단된다거나, 매일 운동량을 체크하여 몸의 건강을 분석해준다거나 등등 예전에는 기기들이 정보를 주고받기 위해선 인간의 조작이 필요했습니다. 카메라로 찍은 영상을 컴퓨터로 옮기기 위해 USB선으로 연결하는 것 처럼요. 하지만 사물 인터넷 시대가 열리면 인터넷에 연결된 기기는 별도의 절차가 필요 없이 기기 스스로 정보를 주고 받을 수 있게 됩니다. 블루투스나 근거리무선통신, 센서데이터, 네트워크가 이들의 자율적인 소통을 돕는 기술이 되는 것이죠. 미국은 현재 사물인터넷을 적극적으로 활용하고 있는 나라로 유명한데요. 디즈니 사의 놀이공원은 미키마우스 인형의 눈과 코, 팔, 배 곳곳에 적외선 센서와 스피커를 탑재하여 놀이공원 정보를 수집합니다. 습득된 정보는 관람객에게 특정 놀이기구의 줄이 긴지 짧은지, 지금 위치가 어디인지 등 편리하게 제공되죠.
소물 인터넷
"저속, 저전력, 저성능의 특징을 갖는 사물들로 구성"
사물 인터넷과 소물 인터넷. 벌써부터 용어들이 헷갈리기 시작합니다. 사물 인터넷을 구성하는 사물들 중에는 네트워크를 통해 교환해야 하는 데이터의 양이 많은 사물들과 그렇지 않은 사물들이 있습니다. 이중에서 교환해야하는 데이터의 양이 많지 않은 사물들을 소물(Small Thing)이라 하고, 소물들로 구성된 네트워크를 소물 인터넷이라고 합니다. 대표적인 예로는 수도·전기·가스 원격 검침용 기기, 저전력 블루투스 비컨 등이 있습니다. 교환해야할 데이터 양이 적기 때문에 일반적으로 저성능 프로세서를 이용하고 배터리 하나로도 수년간 작동된다는 특징이 있죠. 이러한 소물들을 상호로 연결시켜주기 위해선 블루투스, 지그비, 지웨이브 같은 기술이 필요합니다. 이 외에도 저전력 단거리 무선망과 로라, 시그폭스, 협대역 사물 인터넷 등과 같은 저전력 광역 통신망 기술도 있구요!
다크 데이터
"일단 저장, 분석은 NO"
다크 데이터는 쉽게 말하자면 사용하지 않는(쓸모는 없는데 언젠간 쓸모가 있을 것 같은?...) 데이터라고 할 수 있습니다. 자세히 알아보자면 기업 내에 저장은 되어 있으나 분석되지 않은 데이터를 의미하는데요. 혹은 저장 공간이 없어서 몇 달 정도 보관만 했다가 지워지는 데이터를 뜻하기도 합니다. 이러한 데이터는 만에하나 이용 가치가 생길 가능성을 대비하여 축적되는 것인데 문제는 이러한 데이터를 분석할 가치가 있는지에 관해 의견이 양쪽으로 팽팽합니다. 가치는 분석이 되어야 판단이 되는 것인데, 분석을 하기 위해선 인력, 비용, 시간이 필요하므로 다크 데이터를 분석하기 위해선 우선 데이터의 가치가 내부적으로 인정되어야 합니다. 최근 들어서는 빅데이터 기술을 이용하여 분석에 대한 인력, 비용, 시간을 많이 줄였기 때문에 다크 데이터라도 분석을 해야한다는 의견이 높아지고 있긴 한데요. 결국 처리되지 않은 채 미래에 사용할 가능성이 있다는 이유만으로 삭제되지 않고 방치되어 저장 공간만 차지하고 보안 위험까지 초래할 수 있어 결과가 어떻게 될지 모르겠습니다.
필터 버블
"필터 버블 속에서 살아가는 사람들"
필터 버블은 구글과 야후 등 세계적인 인터넷 검색 업체와 페이스북 등 소셜 미디어 기업들이 제공하는 정보에 의존해 정보 편식을 하는 이용자들이 점점 자신만의 울타리에 갇히고 있다는 것을 설명하기 위해 등장한 말입니다. 미국의 온라인 시민단체 무브온의 이사장인 엘리 프레이저가 자신의 저서 '생각 조종자들'에서 제시한 개념이기도 하죠. 필터 버블 현상을 불러온 선구자는 단연 세계 최대의 온라인 서점인 아마존이라고 할 수 있습니다. 단골의 취향을 파악해 책을 추천해주는 동네 서점의 방식을 그대로 온라인에서 구현해냈는데요. 아마존은 개인의 취향과 기호를 분류하는 필터링을 사용해 크게 성공을 누렸는데, 빅데이터 시대가 시작되면서 이곳 저곳 모두 맞춤형 정보 제공을 제공하게 되었죠. 검색 서비스도 개별화 전략으로 진화하고 있습니다. 사람의 마음을 읽는 검색엔진을 강조하고 있는 구글의 지식 그래프와 소셜 검색을 전면에 내세운 페이스북의 그래프 서치가 바로 그렇습니다. 한국의 네이버 역시 맞춤형 정보를 제공하고 있죠. 이러한 현상을 두고 필터 버블의 세상 속에서 우린 듣기 좋은 뉴스만 편식하고 있다고 우려하는 것이 바로 필터 버블입니다.
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[IT 정보] 머신러닝은 무엇이죠? 머신러닝의 의미 그리고 딥 러닝
안녕하세요! 오늘은 머신러닝에 대해서 이야기해보려고 합니다.
최근 인공지능이나 사물 인터넷 등에 대한 이슈가 커지면서 IT 기술에 관심이 점점 더 커지고 있는데요. 그 중에서도 인공지능의 한 분야로 4차 산업혁명의 핵심 키워드로 꼽히는 머신러닝은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법을 뜻합니다. 하지만 머신러닝 기술은 최근에 새롭게 만들어진 것이 아니랍니다. 약 60년 전부터 진행해오던 연구였죠. 실제로 머신러닝이란 용어는 1959년 ‘아서 사무엘’의 논문에서 최초로 정의된 바 있습니다. 이후 계속해서 연구를 통해 80~90년대까지 발전해오다가 2000년대 중반에 들어서면서 급속한 발전을 이루게 되었습니다. 그렇다면 머신러닝이 급속하게 발전하게 된 이유는 무엇일까요?
머신러닝의 발전 계기
머신러닝이 급속도로 발전하게 된 계기에는 먼저 기술의 발달이 있겠죠? 특히 사물인터넷이 발달하면서 막대한 양의 데이터가 발생하기 시작했습니다. 사람이 처리할 수 있는 정보의 양을 뛰어넘어 버린 것이죠. 컴퓨터의 성능이 그 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을 만큼 발전하면서 머신러닝 기술 또한 발전하게 되었습니다. 또한 머신러닝 기술 줄 하나인 ‘딥 러닝’ 기술이 탄생하면서 인공 신경망 분야가 두드러진 발전을 보여주었죠.
딥 러닝의 발전
‘딥 러닝’이란 머신 러닝의 하위 개념으로서 모델을 학습하고 데이터를 분류한다는 공통점을 갖습니다. 딥 러닝에 대해서 자세히 살펴볼까요? 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술입니다. 예를 들어 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구분해내지 못하죠. 하지만 사람은 아주 쉽게 구분해낼 수 있습니다. 컴퓨터에게 인간의 이런 능력을 부여하기 위해 고안된 기술이 바로 ‘머신 러닝’이고 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 마련된 알고리즘 중 하나가 바로 ‘딥 러닝’입니다. ‘의사결정나무’나 ‘베이지안망’, ‘서포트벡터머신’, ‘인공신경망’ 등이 대표적이었지만 딥 러닝은 그 중에서도 인공신경망의 후예라고 볼 수 있습니다. 인공신경망의 한계를 극복하고자 제안된 학습 방법인 ‘딥 러닝’의 핵심은 바로 분류를 통한 예측인데요. 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯 컴퓨터가 데이터를 나누는 것을 말합니다. 이 분류 방식은 ‘지도 학습’과 ‘비지도 학습’으로 나뉩니다. 지도 학습 방법은 컴퓨터에 먼저 정보를 입력하여 학습하게 하는 방법입니다. 컴퓨터에게 고양이 사진을 주면서 고양이 사진으로 인식할 수 있도록 정보를 먼저 입력해주는 것이죠. 컴퓨터는 이러한 학습 절차를 통해 고양이 사진을 분류해내게 됩니다. 반면 비지도 학습은 말 그대로 학습 절차가 없답니다. 이 사진은 고양이라는 별도의 학습 없이 컴퓨터가 스스로 고양이 사진을 분류하도록 합니다. 때문에 지도학습보다 더 진보된 학습 기술이며 컴퓨터의 높은 연산 능력이 요구되는 기술입니다.
머신 러닝의 미래
머신 러닝은 사람이 처리할 수 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 분석하고 또 예측까지 하는 기술이기 때문에 미래에 굉장히 다양한 분야에서 활용될 것이란 전망을 보이고 있습니다. 이미 이름이 잘 알려진 기업들은 머신 러닝 기술을 활용하고 또 연구하고 있는데요. 이젠 너무나도 익숙한 포털사이트의 검색어 자동완성기능, 페이스북 자동 태깅, 스팸메일 필터 등이 있습니다. 머신러닝에 대한 구글이나 타 IT 기업들의 투자가 어마어마하기 때문에 발전 속도가 앞으로 더욱 더 빨라질 것이란 예측도 나오고 있습니다. 영화 ‘Her’속에서 남자주인공이 인공지능과 대화하고 생각을 나누는 모습이 머지않아 현실에서도 가능할 것으로 보입니다.
이렇게 머신러닝과 딥 러닝에 대해서 알아보았습니다. 4차 산업혁명이 시작되면서 기술 발전의 속도도 더욱 더 빨라진 것 같아요. 특히 구글 포토나 클라우드 서비스를 이용하면서 컴퓨터가 정말 똑똑해졌다는 느낌이 많이 드는데요. 이러한 기술에 뒤쳐지지 않도록 IT 공부에 더욱 더 힘써야겠습니다!
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[IT정보] 4차 산업혁명, 사물 인터넷 완벽 이해하기
안녕하세요
오늘은 4차 산업혁명에서 빼놓을 수 없는 핵심 키워드, 사물 인터넷에 대해 알아봅시다!
사물 인터넷은 간단히 말하자면 말 그대로 사물 대부분이 인터넷으로 연결되어 서로 정보를 주고받는 형태라고 볼 수 있습니다.
사물에 센서를 부착하여 실시간으로 데이터를 주고 받는 것이죠.
물론 지금도 인터넷에 연결된 사물은 많지만 지금의 형태와 ‘사물인터넷’은 중요한 점이 다릅니다.
바로 인간의 ‘조작’이 필요 없다는 것이에요.
사물인터넷 시대가 열리면 인터넷에 연결된 기기는
사람이 별도로 조작을 하지 않아도 알아서 정보를 주고 받으며 일을 수행합니다.
블루투스나 근거리무선통신, 센서데이터, 네트워크가 이들의 자율적인 소통을 돕는 것이죠.
옛날 인터넷이 보급되기 전, 플로피 디스크로 컴퓨터와 소통했던 방식이
인터넷이 발달하면서 컴퓨터와의 소통 방식이 달라졌었는데요.
사물 인터넷 또한 컴퓨터와의 소통방식 변화의 연장선이라고 보면 될 것 같습니다.
예전엔 직접 정보를 보내고 받고 했지만 지금은 사물이 알아서 소통을 하는 것이죠!
사물인터넷은 최근 구글이 발표한 ‘구글글래스’나 나이키의 ‘퓨얼밴드’로 예를 들 수 있습니다.
구글 글래스는 통화부터 사진 및 동영상 촬영, 네비게이션 등 스마트폰과 비슷한 기능들을
안경에 축약하여 담아낸 디지털 안경인데요.
모니터 역할을 하는 프리즘이 돌출된 안경 형태의 모바일 기기로 우측테 내부에
적외선 기반의 안구 추적 카메라가 있어 사람의 시선이 마우스의 역할을 한다고 합니다.
구글 글래스를 착용 중이라면 사진을 남기고 싶은 순간에 “사진을 찍어줘”라고 지시를 내리면
바로 사진 촬영이 되기 때문에 굉장히 편리하죠
또한 네비게이션 기능이 있기 때문에 내가 원하는 목적지에 대해
잘 가고 있는지, 어떤 길로 가야 빠르게 도착하는 지 경로에 대한 모든 정보를
실시간으로 받아볼 수 있습니다.
뿐만 아니라 번역, 지역 정보 제공 등 여러가지 기능이 있으니 정말 스마트한 기기라 할 수 있겠죠?
이렇게 스마트한 기기들 모두, 사물 인터넷이 적용된 결과물이라고 볼 수 있습니다.
IT 발전의 속도는 날이 갈수록 빨라지고 다양해져서
이제 넋놓고 얼마나 발전하는지 지켜보기에는 위험한 시대가 아닐까란 생각이 들어요!
IT가 발전하는 만큼 자신이 갖는 IT역량을 더욱 더 키워야겠죠?
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[IT정보] 4차 산업혁명 우리 생활에 어떤 영향을 끼칠까?
안녕하세요! 오늘은 4차 산업혁명에 대해서 얘기해볼텐데요.
4차 산업혁명, 여기 저기서 많이들 얘기하는 주제죠~
정확히 4차 산업혁명의 정의는 무엇일까요?
4차 산업혁명이란 인공지능, 로봇기술, 생명과학이 주도하는 차세대 산업혁명을 말해요.
1차 산업혁명이 1784년 영국에서 증기기관과 기계화로 시작되었다면
2차 산업혁명은 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화되면서 시작되었고
3차 산업혁명은 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도하였다고
볼 수 있는데요. 이 3차 산업혁명을 뒤이어 로봇이나 인공지능(AI)를 통해
실재와 가상이 통합돼 사물을 자동적, 지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의
구축이 기대되는 산업상의 변화를 우리는 4차 산업혁명이라고 부릅니다
4차 산업혁명은 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일 등 지능정보기술이
기존 산업과 서비스에 융합되거나 3D 프린팅, 로봇공학, 생명공학, 나노기술 등 여러 분야의 신기술과 결합되어
실세계 모든 제품, 서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화합니다.
또한 초연결과 초지능을 특징으로 하기 때문에 기존 산업혁명에 비해 더 넓은 범위에 더 빠른 속도로 크게 영향을 끼치기도 하고요.
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[IT 정보] 화이트해커, 무슨 뜻이죠? 정보보안전문가의 모든 것!
안녕하세요!
오늘은 4차산업혁명의 필수 직업이라고 말할 수 있는 정보보안전문가에 대해서 알아볼텐데요~
정보보안전문가가 하는 일은 무엇이고 이 직업을 갖기 위해선 어떤 과정이 필요한지 알려드릴게요!
정보보안전문가에 대해서 공부하기 전에,
4차 산업혁명을 빼놓을 수 없는데요!
안녕하세요!
오늘은 4차산업혁명의 필수 직업이라고 말할 수 있는 정보보안전문가에 대해서 알아볼텐데요~
정보보안전문가가 하는 일은 무엇이고 이 직업을 갖기 위해선 어떤 과정이 필요한지 알려드릴게요!
정보보안전문가에 대해서 공부하기 전에,
4차 산업혁명을 빼놓을 수 없는데요!
4차 산업혁명이란?
인공 지능, 사물 인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이
경제, 사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명을 말해요.
4차 산업혁명은 2016년 세계 경제 포럼에서 언급되면서
정보 통신 기술(ICT) 기반의 새로운 산업 시대를 대표하는 용어가 되었는데요.
컴퓨터, 인터넷으로 대표되는 3차 산업혁명에서 한 단계 진화한 혁명으로 보시면 될 것 같네요 ㅎㅎ
때문에 4차 산업혁명은 정보보안분야의 발전 없이는 이뤄질 수 없겠죠?
정보보안분야에 대한 관심도와 전망이 높아지는 것도 이러한 이유 때문이고요~
화이트해커란?
블랙해커의 반대말이라 볼 수 있어요
인터넷 시스템과 개인 컴퓨터 시스템을 파괴하는 해커를 블랙 해커라 한다면,
이에 대비되는 개념으로 선의의 해킹을 하는 사람들을 말하는 것이죠!
보안 시스템의 취약점을 발견해 관리자에게 제보함으로써
블랙 해커들의 해킹 공격을 예방하기도 하고, 보안 기술을 만들어 강력한 보안 체계를 구축하기도 해요.
즉, 정보보안전문가가 화이트해커랍니다!
2016년을 기준으로 중국은 30만명, 미국은 8만명, 북한은 6000여명의 엘리트 해커를 육성하고 있다고 하는 데에 반해,
한국의 엘리트해커는 100여명에 불과하다고 해요.
따라서 정보보안전문가로서 메리트를 가질 수 있는 절호의 기회가 아닐까 생각됩니다!
그렇다면 화이트해커가 되기 위해선 어떤 과정들이 필요할까요?
화이트해커가 되기 위해선 공부할 과목들이 꽤 많은데요~
네트워크망에 대한 지식 그리고 각 컴퓨터 운영체제에 대한 지식 데이타베이스,
프로그래밍에 대한 지식이 가장 기본적으로 필요하답니다.
이러한 기본적인 지식을 습득하고 나면
네트워킹 해킹보안 / 시스템 해킹보안 / 웹, 어플 해킹보안 / 리버싱 / 악성코드 분석 / 포렌식 등의 공부를 거치게 되는데요
이 과정에서 정확히 습득하셔야 정보보안전문가로서의 실무에 빠르게 적응할 수 있어요~
정보보안전문가가 되는 과정은 전공 지식이 많이 필요하기 때문에
독학으로는 힘든 것이 사실이에요.
따라서 전공을 정보보안학과로 진학하셔서 4년 동안 이론과 실기를 익히거나,
또는 정보보안전문교육기관에서 취업을 준비하는 방법이 있어요~
이렇게 화이트해커 = 정보보안전문가는 어떤 일을 하는지,
취업은 어떻게 준비해야 하는지에 대해 알아보았습니다!
정보보안전문가를 꿈꾸는 여러분들께 좋은 정보가 되었으면 좋겠네요 ㅎㅎ
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