'304100' 태그의 글 목록 :: Stock-Market\n(304100) 솔트룩스 - (5) 솔루션 Solution 2021.01.01\n(304100) 솔트룩스 - (4) 클라우드 서비스 Cloud Service 2021.01.01\n(304100) 솔트룩스 - (3) 그래프 DB ( Graph DB Suite 기술소개 ) 2021.01.01\n(304100) 솔트룩스 - (2) 빅데이터 ( Bigdata Suite 기술소개 ) 2021.01.01\n(304100) 솔트룩스 - (1) 회사소개 & 인공지능 ( AI Suite , 적용사례 , 기술소개 ) 2021.01.01\n(304100) 솔트룩스 - (5) 솔루션 Solution\n304100, ODI(Open Data Institute), saltlux, 고객 목소리 VOC(Voice Of Customer) 분석, 고정밀 감성 분석(Sentiment Analysis), 공공데이터 개방 LOD, 딥러닝(Deep Learning), 솔트룩스, 시맨틱 소셜 네트워크, 오피니언 마이닝\n동사는 1981년 8월에 설립되었으며, B2B 및 B2G 인공지능·빅데이터 솔루션을 프로젝트 수주하여 구축 혹은 클라우드 기반으로 서비스 하는 사업을 영위.\n동사의 주요 제품으로는 지능형 빅데이터 분석 플랫폼인 Big Data Suite와 인공지능 플랫폼인 AI Suite가 있으며, 각각 2019년 전체 매출액의 41.2%, 37.75%를 차지.\n아웃바운드 컨택센터 자동화, 지능형 채용/HR 심사 등의 신규 사업 확장 계획.\n고객 목소리 분석 VOC\n공공데이터 개방 LOD\n[솔트룩스] 지식그래프/그래프DB 스톰 STORM\n모바일 환경의 성숙과 소셜 미디어의 대중화는 일반 시민들의 정치, 사회, 경제에 대한 영향력을 증대시켰으며 국가 정책과 기업, 제품에 대한 개인과 소규모 집단의 의견이 결정적 영향을 주고 있습니다. 솔트룩스는 지난 20년간 한국어, 영어, 일어 등을 포함한 다국어 형태소 분석, 구문 분석, 개체명 인식, 이벤트 추출 엔진을 개발해 왔으며 이를 적용한 고품질, 고정밀 감성 분석(Sentiment Analysis)과 오피니언마이닝 솔루션을 제공하고 있습니다. 솔트룩스의 자연어 처리 및 오피니언 마이닝 기술은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 세계 최고 수준의 분석 품질을 제공하고 있습니다.\n동영상을 포함한 사용자 제작 콘텐트의 생산량이 크게 증가하고 그 유통 구조가 다양해 짐에 따라 원하는 콘텐트를 쉽게 발견하고 소비하기가 점점 어려워 지고 있습니다. 솔트룩스의 사용자 맞춤형 콘텐트 추천 및 개인화 솔루션은 사용자의 선호를 의미적으로 분석하고 각 사용자에게 적합한 콘텐트 만을 지능적으로 추천할 수 있는 솔루션입니다.\nIoT 대응 상황인지 솔루션\n웨어러블 디바이스를 필두로 스마트 시티와 스마트 홈, 헬스케어와 에너지 IoT 등 센서 네트워크 기반의 혁신적 서비스들이 다가오고 있습니다. IoT 혁신은 실시간 스트림 빅데이터에 대한 지능화와 상황인지 서비스 구현에 승패가 달려있습니다. 솔트룩스는 지난 10년간 실시간 센서 데이터의 지능화와 의미기반 상황인지 기술을 개발 및 공급해 왔으며 다양한 상용화 실적을 보유하고 있습니다.\n(033130) 디지틀조선 - (1) 회사소개 & 사업분야 (0)\n(294090) 이오플로우 - (1) 회사소개 & 제품소개 (0)\n(304100) 솔트룩스 - (5) 솔루션 Solution (0)\n(304100) 솔트룩스 - (4) 클라우드 서비스 Cloud Service (0)\n(304100) 솔트룩스 - (3) 그래프 DB ( Graph DB Suite 기술소개 ) (0)\n(304100) 솔트룩스 - (2) 빅데이터 ( Bigdata Suite 기술소개 ) (0)\n(304100) 솔트룩스 - (4) 클라우드 서비스 Cloud Service\n304100, AI Cloud(ADAMS.ai) 서비스, DT(Data Technology), saltlux, 데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 - Dataiku, 데이터사이언스포털(DATAMIXI.com), 매시업 (mashup) 방식, 메타정보태깅(annotation), 솔트룩스, 클라우드 서비스 Cloud Service\n클라우드 서비스 Cloud Service\n클라우드 서비스 Cloud Service 상세\n3세대 AI 클라우드 서비스\n솔트룩스의 ‘AI 클라우드’는 ADAMS.ai 라는 이름으로 2017년 대한민국 최초로 상용화된 인공지능 클라우드 서비스(AI as a Service) 입니다. 이제 그 이름을 ‘솔트룩스 AI 클라우드’로 서비스 명을 변경하고, 기존의 Open APIs 기반의 AI 서비스에서 맞춤형 AI PaaS 서비스 플랫폼으로 새롭게 출발을 합니다.\n솔트룩스 AI 클라우드 튜토리얼 - 종합편\n도메인 학습과 온디맨드 AI\n다양한 인공지능 기술이 연구개발 되도 실제 사업화, 현장 적용에 실패하는 경우가 많습니다. 인공지능 기술의 성능은 ‘학습 데이터’에 크게 의존하고 있고, 일반 도메인에서 99%의 성능을 보여도, 실제 문제 해결 현장에 적용 하면 50% 수준으로 품질이 낮아지게 됩니다.\n이런 이유로, 솔트룩스는 국내 유일하게 (1) 각 도메인에 학습 최적화, 적응이 가능한 ‘커스텀‘ AI 서비스와 (2) 서비스 사업자(개발자)의 요청에 따라 신규 개발, 클라우드에 배포 가능한 ‘온디맨드’ AI 서비스를 제공하고 있습니다. 공통 Open API로는 실제 인공지능 상용 서비스와 시스템 구현이 어렵습니다. 이제 솔트룩스의 커스텀 AI 서비스와 온디맨드 AI 서비스를 통해 성공적 AI 사업을 추진해 보세요.\n쿠버네티스 기반의 멀티 클라우드 확장성\n솔트룩스의 AI 클라우드는 쿠버네티스와 콘테이너(도커) 기반의 AI 서비스와 커스텀 모델 배포, 관리 체계를 제공하고 있습니다.\n무료 Open APIs 서비스는 자체 IaaS를 사용하고 있으며, 커스텀 및 온 디맨드 AI 서비스는 사용자 (개발자)가 솔트룩스의 IaaS 혹은, 마이크로소프트(Azure), 아마존(AWS)을 운영 정책과 가격 등에 따라 선택할 수 있습니다. 필요에 따라서는 여러 IaaS를 연결 융합해서 사용, 확장할 수도 있습니다.\nData Science Cloud Service - DATAMIXI는 데이터 과학자를 위하여 지능형 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합한 인지분석 서비스로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있는 국내 유일의 데이터 과학자들을 위한 포털 서비스입니다. 데이터 과학자나 인공지능 기반 데이터 분석 서비스를 매시업 (mashup) 방식으로 프로젝트에 통합하고자 하는 IT 엔지니어, 개발자들을 위해 기획된 데이터 과학 컨설팅 서비스입니다.\n< Data Science Cloud Service - DATAMIXI >\nData Science Cloud Service - DATAMIXI는 데이터사이언스, 데이터 큐레이션, 인지분석 서비스로 구성되어 있습니다. 데이터사이언스는 빅데이터구축에서 분석 및 활용까지의 전 과정을 지원하는 클라우드서비스에 대한 명칭입니다. 데이터 큐레이션은 솔트룩스 데이터구축-분석 프로세스를 특징짓는 <Human-in-the-loop>를 통해서 데이터구축자와 소프트웨어 시스템이 협업할 수 있는 구조를 통칭합니다. 인지분석 서비스는 트렌드 분석, 감성분석, 시각화 서비스로 구성되어 있으며 수백억 단위의 인스턴스로 이루어진 데이터셋을 바탕으로 분석 및 시각화 서비스를 제공합니다.\n인공지능과 데이터 과학자를 위한 국내유일의 데이터 과학 포털 DATAMIXI는 데이터 분석을 위한 통찰과 인공지능이 결합된 인지분석으로 데이터를 융합하여 심층 분석하고 다양한 관점에서 시각화 함으로써 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측할 수 있습니다.\n솔트룩스의 데이터사이언스 서비스는 지난 20년 동안 축적된 인지분석과 기계학습의 성공 경험과 전문가(데이터 과학자)들의 참여를 통해 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화에 이르는 전주기에 대한 실무에 바로 적용 가능한 IT 실무 지식과 기술교육 등을 제공하는 컨설팅 및 교육 서비스입니다.\n< 데이터 사이언스 서비스 >\nData Science Cloud Service - DATAMIXI의 데이터사이언스 서비스는 컴퓨터공학, 수리통계학, 데이터 모델링, 기계학습 알고리즘, 도메인 지식 모델링 기법이 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 통해 융합되어 지능형 빅데이터 분석 서비스, 질의응답이나 대화 서비스와 같은 인공지능 기반 지식서비스 개발로 이어집니다.\n< 이중나선 방법론 기반의 데이터 서비스 >\n탁월한 수준의 심층 데이터 분석과 서비스 지능화를 위해서는 사람과 기계의 적극적인 협력(human-in-the-loop)이 필요합니다. DATAMIXI의 데이터사이언스 체계는 알고리즘/도구와 전문가가 적극적으로 상호 협력하는 이중나선 방법론(dual spiral methodology)에 기반하고 있습니다.\n전형적 데이터사이언스의 절차는 솔트룩스만의 이중나선 방법론을 적용하여 데이터 수집, 정제에서 시작해 기계학습 및 분석 모델의 선정과 최적화, 예측과 지능화 결과에 대한 평가와 시각화 과정이 반복적으로 수행됩니다.\n< 데이터 사이언스 컨설팅 서비스 절차 >\n① 요구 사항 분석 단계\n고객이 요구하는 데이터 분석에 대하여 분석/지능화 목표 도출, 핵심 문제의 분석 및 이해를 통하여 데이터 분석에 필요한 데이터 자원들을 정의 및 방향성을 도출하는 단계입니다.\n② 데이터 큐레이션 단계\n심층 분석과 기계학습 수행 시의 가장 큰 고충은 오류를 포함한 대규모 데이터에 대한 정제와 학습 데이터의 부족에 있습니다. 데이터 큐레이션은 요구사항 단계에서 정의되어진 데이터 자원을 수집하고 각 분석과 지능화 목적에 부합되는 프로세스와 도구 그리고 훈련된 전문가를 통해 데이터를 정제필터링을 통해 분석 및 학습을 위한 데이터를 생산하는 단계입니다.\n③ 데이터 분석 및 학습 단계\n전통적 통계 분석 뿐 아니라 CRF와 SVM과 같은 다양한 기계학습 기술과 CNN, RNN과 같은 심층신경망 기반의 딥러닝 기술을 활용한 데이터 심층 분석을 수행하는 단계입니다. 솔트룩스의 다양한 분석 엔진들과 R, TensorFlow와 같은 강력한 오픈소스를 융합한 지능형 분석 플랫폼을 활용하여 대규모의 데이터의 기계학습 및 예측, 딥러링 기반의 심층분석 등을 수행하며, 모델의 검증, 평가, 모델 매개변수 튜닝. 학습 알고리즘 변경 등을 통해 고객의 요구사항에 부합되는 최적을 분석 결과를 도출해 내는 과정입니다.\n④ 데이터 분석 검증 및 피드백 단계\n고객에게 분석 결과를 전달하기 전 분석되어진 결과에 대하여 지식, 패턴, 예외를 발견하거나 내·외부 전문가 및 고객의 피드백을 통하여 학습·예측 분석 결과의 평가, 검증을 받는 단계입니다.\n⑤ 데이터 분석 최종 보고 단계\n데이터의 분석과 활용이 개인과 조직의 새로운 힘이 되고 경쟁력이 될 수 있는 고객의 요구사항에 부합하는 데이터 분석 결과보고서 제공 단계입니다.\n데이터 큐레이션 서비스\n데이터 수집과 정제에서 메타정보태깅(annotation)과 분류, 학습용 데이터 생성 등 데이터의 활용 가치를 높이기 위한 모든 활동을 의미합니다. 데이터 기반의 심층 분석과 기계학습을 위해서는 대규모 데이터의 확보뿐 아니라 기계가 읽고, 학습하고, 의미 이해 가능한 형태로 가공되어야 합니다. 솔트룩스의 데이터 큐레이션 서비스는 솔트룩스 20년의 데이터 품질관리와 기계학습 경험이 축적된 세계 최고 수준의 데이터 서비스를 제공합니다.\n< 데이터 큐레이션 서비스 >\n① 데이터 큐레이션 서비스 절차\n데이터 큐레이션의 6단계는 모든 도메인에 공통적으로 적용되며, 각 단계별 전문가 팀이 고객의 지식서비스 구축을 위해 유기적으로 협업하게 됩니다.\n② 데이터 큐레이션 서비스 기능\n데이터 큐레이션은 데이터의 활용 가치를 높이는 모든 활동을 의미합니다. 도서 등의 데이터 디지털화, 원시 데이터 수집, 데이터 정제 등 일반 데이터 가공 분야 외에 아래와 같이 이미지&동영상 어노테이션, R&D 데이터 어노테이션, 지식베이스 구축 등 전문 데이터 큐레이션 서비스를 제공합니다.\n지능형 인지분석 서비스\n솔트룩스의 지능형 인지 분석 서비스는 무료로 제공되는 약 100억 건 이상의 소셜 데이터를 활용하여 인공지능 기술이 적용된 융합분석, 연관주제 분석, 감성 분석, 트렌드 분석, 이슈 감지, 실시간 R 연동을 통한 고급 분석 기능과 데이터 속의 의미관계망 분석 기능을 통해 심층 분석을 할 수 있는 지능형 인지 분석 기능을 무료로 제공하고 있습니다.\n1) 데이터 서비스에서 제공하는 다양한 공공 데이터와 내 데이터를 직접 업로드하여 등록하고 사용할 수 있는 데이터 기능\n2) 두 개 이상의 파일에서 원하는 요소들만 선택하고 병합하여 원하는 분석에 최적화된 데이터를 만들 수 있는 데이터 병합 기능\n3) 제공하는 소셜 데이터를 이용하여 관심 있는 분석 주제에 대한 지능형 분석을 통하여 다양한 차트를 적용해 위젯으로 만들 수 있는 위젯 생성 기능\n4) 생성한 위젯들을 간단하게 드래그 앤 드롭 방식으로 원하는 위치에 배치하여 나만의 대시보드를 생성할 수 있는 대시보드 생성 기능\n5) 다양한 사람들의 시각으로 만들어진 대시보드를 갤러리를 통해 공유하거나 SNS를 사용하여 공유 할 수 있는 웹 공유 및 퍼블리싱 기능\n① 내 데이터 기능\n인지 분석 서비스에서 내 데이터 기능은 솔트룩스에서 제공하는 약 100건 이상의 소셜 데이터와 34만 건의 오픈 데이터를 활용하거나, 사용자 필요에 의한 사용자 데이터를 지능형 인지분석 서비스에서 활용하기 위하여 분석에 적합한 CSV 파일 혹은 엑셀 파일 형태로 가공하여 저장 및 등록 할 수 있는 기능입니다.\n② 분석 위젯 기능\n인지 분석 서비스에서 분석 위젯 기능은 솔트룩스에서 제공하는 약 100건 이상의 소셜 데이터와 34만 건의 오픈 데이터를 활용하거나, 사용자 필요에 의한 사용자 데이터를 활용하여 지능형 인지 분석을 하는 기능으로, 사용자 분석 주제에 대하여 지능형 인지 분석 기능을 활용하여 분석 결과를 다양한 차트에 적용할 수 있으며 이를 사용자 위젯으로 생성할 수 있습니다. 크게 소셜 빅데이터를 활용한 인지 분석 기능과, 내 데이터를 활용한 인지 분석 기능으로 나뉠 수 있으며, 상세 인지 분석 기능으로 트렌드 분석, 연관어 분석, 감성 분석을 할 수 있습니다.\n③ 사용자 대시보드 및 갤러리 기능\n사용자 인지 분석 결과 위젯은 분석 위젯 갤러리에 저장 및 등록을 할 수 있으며, 이렇게 등록된 인지 분석 결과 위젯을 활용하여 사용자는 대시보드를 생성할 수 있습니다. 생성된 대시보드는 사용자 대시보드 갤러리에 저장 및 등록을 할 수 있으며, 사용자 선택에 의하여 다른 사용자에게 공유 및 다운로드가 가능한 기능입니다.\n데이터 처리 및 기계학습 기능 서비스 - Dataiku\n중앙화된 데이터 기반 지능형 빅데이터 플랫폼으로서 비즈니스가 데이터를 단지 저장하는 수준에서 머무르지 않고 기업의 프로세스와 긴밀한 영향을 갖도록 분석 기능을 최대한 활용합니다. 이를 통해 데이터가 머신러닝 과정을 통해 모델화되고 기업 운영에 적용되는 단계까지 지원합니다.\n< Data Science Cloud Service - Dataiku >\n① 데이터 탐색 기능\n데이터 세트에 대한 자동 보고서를 작성하고 잠재적인 데이터 품질 문제를 지적합니다. 단일 데이터 및 다 변수 통계를 생성하여 세부 데이터 집합 감사 보고서를 생성합니다. Excel에서처럼 쉽게 데이터를 필터링 하고 검색합니다. Spark, Hadoop 또는 SQL 엔진에서의 실행을 통해 분석범위를 확장하여 통찰력을 확보합니다.\n② 데이터 전처리 및 시각적 변환 기능\n코드가 없는 데이터 논쟁을 막기 위해 80개 이상의 내장형 비주얼 프로세서에 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 자동으로 제안된 문맥 변환 및 데이터에 대한 대량 작업 수행이 가능합니다.\n③ 기계학습 기능\n모델의 모든 종류의 데이터를 사용하는 자동 엔지니어링, 생성 및 선택이 가능합니다. 다양한 교차 유효성 검사 전략을 사용하여 모델 하이퍼 매개 변수를 최적화합니다. 모델에서 즉각적인 시각적 통찰력을 얻고(변수 중요성, 상호 작용 또는 매개 변수 특징) 상세한 메트릭을 통해 모델 성능을 평가할 수 있습니다.\n④ 기계학습 기반 모델 배포 기능\n분석가와 데이터 과학자가 몇 번의 클릭만으로 생산에 모델을 배치할 수 있도록 지원합니다. 데이터 정리, 풍부화, 전처리가 함께 묶여 단순화된 채점 파이프 라인이 됩니다. 배포된 모델은 버전 관리되므로 사용자는 언제든지 새 버전을 배포하고 비교하고 롤백 할 수 있습니다.\n⑤ 데이터 생성 정보 관리 기능\n단일 UI 내에서 데이터 생산에 필요한 1)데이터 생성 모델(워크플로우) 개발, 2)모델 및 생산 데이터 테스트, 3)데이터 시제품(생산 전 검증), 4)데이터 제품화(데이터 및 생성 모델 패키징)에 이르는 데이터 생성에 필요한 모든 단계를 포함하고 있는 배포 모델을 제공합니다.\n주요 서비스 화면\n클라우드 서비스 Cloud Service 적용사례\nT 기가 지니(GIGA Genie)와 ADAMs.ai 연계\n최근 AI(인공지능) 기술을 일상에서 손쉽게 경험할 수 있게 하는 ‘AI 스피커’가 전 세계적으로 잇따라 출시되고 있습니다. 2014년 아마존이 자사 AI 비서 알렉사를 기반으로 출시한 ‘에코’를 시초로 세계적으로 관련 시장이 가파르게 성장하고 있습니다.\n국내에서는 KT, SK텔레콤, LG유플러스의 통신사 3곳이 AI 스피커 시장을 견인하고 있으며, 글로벌 인터넷 기업들이 견인하는 북미 등 주요 국가보다는 태동이 늦었지만 가파르게 성장하고 있습니다. 그 중에서 KT는 가입자 150만 명에 달하는 국내 AI(인공지능) 스피커 시장 1위 기업이며, 2017년 1월 AI 스피커 ‘기가지니’를 출시한 이후, 기가지니 LTE, 기가지니 버디, 기가지니2, AI메이커스키드 등 제품군을 다각화하고 있습니다.\n기가지니는 KT의 각 홈 서비스 플랫폼 (IPTV, 음악, 통화, 홈 IoT)과 밀결합하여 동작하고, 3rd party들의 플랫폼과도 연동하여 전반적인 AI 생태계를 구성하고 있습니다. 그 중에서 이용자와 AI(인공지능) 간의 대화 품질 고도화를 위하여 솔트룩스 ADAMs.ai 플랫폼을 연동하였으며, 이를 통하여 광범위한 지식을 필요로 하는 생활형 심층 질의응답(QA) 서비스를 제공하고 있습니다.\n< KT ‘기가지니’와 ADAMs.ai 간 연계 >\n① 주요 내용\n‘기가지니’는 이용자의 질문에 대한 답변을 찾아 전달하는 질의응답(QA) 서비스를 제공합니다. 광범위한 지식을 필요로 하는 생활정보, 일반상식, 전문지식 분야의 심층 질의응답(QA) 서비스를 위하여 솔트룩스의 ADAMs.ai가 연동되었습니다. ‘기가지니’를 통해 입력 받은 이용자의 질문이 ADAMs.ai 플랫폼에 전달되면, ADAMs.ai는 대규모 지식그래프 기반 심층 질의응답(QA) 기술을 통하여 전달받은 질문의 대한 답을 찾습니다. 이렇게 찾은 답변을 ‘기가지니’에 전달하여 사용자에게 원하는 답변을 제공합니다. 그 과정에서 질의응답에 필요한 새로운 지식을 지속적으로 추가 학습하여 질의응답의 품질을 고도화하고 있습니다.\n② 적용 기술\n앙상블 기술을 활용한 유연한 질의응답\nKT ‘기가지니’는 ADAMs.ai에서 Open API를 통해 제공하는 심층 질의응답 (Deep QA) 서비스를 활용하여 생활정보, 일반상식, 전문지식 분야의 질문에 대한 답변을 구합니다. 심층 질의응답(Deep QA) 서비스는 입력된 질문에 대하여 지식그래프 기반 질의응답(KBQA), 정보 검색 기반 질의응답(IRQA), MRC 기반 질의응답(MRQA) 등이 앙상블 되어 질의 유형에 따라 최적의 풀이 방식을 채택하여 사용자에게 답변을 제공합니다.\n지속적 QA 모니터링 및 지식 큐레이션\n심층질의응답을 적용하는 생활정보, 일반상식, 전문지식 분야에 따라 지속적인 QA 모니터링을 지원하며, 지식 큐레이션을 통하여 매일 분야별 대규모의 신규 지식을 추가 구축합니다. 이렇게 구축된 신규 지식들은 플랫폼의 관리기능을 통하여 쉽게 질의응답에 활용 가능한 데이터로 변환됩니다.\n③ 주요 성과\n지식그래프로 구축된 약 8억 건의 일반지식을 대상으로 하는 복합추론에서 50만 단위지식/초의 속도를 제공하며, 이러한 복합추론과 일 데이터 수집량인 5백만 문서를 매일 지속 학습하는 강점을 통하여 생활정보, 일반상식, 전문지식 분야 질의응답 정답 확률 94% 수준을 제공합니다.\n우리은행 AI(인공지능) 상담 시스템과 ADAMs.ai 연계\n최근 금융 분야에서는 모바일을 비롯한 다양한 고객 서비스 채널이 확대되고 있고, 최신 인공지능 기반의 기술 트렌드에 대응하는 서비스 요구가 증가하고 있습니다. 우리은행에서도 대 고객, 대 직원 금융서비스의 패러다임 변화를 위하여 AI(인공지능) 상담 시스템 구축의 필요성이 대두되었습니다.\n< 우리은행 AI(인공지능) 상담시스템 >\n우리은행은 AI(인공지능) 기술을 이용해 고객과 실시간 상담이 가능한 챗봇 서비스 ‘위비봇’을 2017년 9월에 개시하였습니다. 24시간 실시간 금융 상담 서비스를 제공합니다. ‘위비봇’은 기존의 질문과 답변을 고르는 단순 선택형 방식이 아닌 질문자의 의도를 파악해 상담원처럼 고객과 대화하는 방식으로 답변을 제공하며, 금융정보 외에도 일반상식 정보도 제공합니다.\n우리은행의 AI(인공지능) 상담시스템은 크게 데이터 영역, AI 플랫폼 영역, 그리고 서비스 영역으로 구분할 수 있으며, 특히, 날씨나 인물정보 등 일반상식 정보를 질의응답을 통해 제공하기 위하여 방대한 지식베이스 기반 플랫폼인 솔트룩스의 ADAMs.ai를 연동하였습니다. 금융 분야의 상담 서비스에 대한 지식은 데이터 영역에 자체 구축하여 상담 서비스에 활용하고 있으나, 단기간에 구축이 어려운 일반상식 정보에 대해서는 외부 오픈 플랫폼인 ADAMs.ai를 연동하여 서비스하고 있습니다.\n지식그래프 기반 심층질의응답\n우리은행 ‘위비봇’은 금융 분야 외의 일반상식에 대한 질문에 대하여 ADAMs.ai에서 Open API를 통해 제공하는 심층 질의응답(Deep QA) 서비스를 활용하여 구합니다. 심층 질의응답(Deep QA) 서비스는 아시아 최대 규모의 지식그래프를 기반으로 하는 복합추론을 통하여 일반 시사 상식에 대한 질의응답을 제공합니다.\n새로운 지식에 대한 빠른 적용\n심층질의응답을 적용하는 일반 시사 상식에 대한 새로운 지식을 생성, 학습, 추론하여 질의응답을 처리할 수 있도록 사전, 지식, 색인 등 정보를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 쉽게 새로운 지식을 구축할 수 있고 해당하는 질의응답을 구현할 수 있습니다.\n우리은행 ‘위비봇’은 약 8억건의 일반지식에 대한 지식그래프를 내장한 ADAMs.ai를 연동하여, AI(인공지능) 챗봇을 통해 제공할 수 있는 서비스의 범위를 금융 분야 상담뿐만 아니라, 날씨, 인물정보 등 광범위한 일반상식 영역까지 크게 확대하였습니다.\nData Science Cloud Service 현황\n한국여성정책연구원 여성정책 소셜 빅데이터 수집 및 분석\n데이터 관련 기술이 발전됨에 따라 과거 전통적인 조사 방법인 표본조사에서 빅데이터 기반 전수 조사로 연구의 흐름이 변화되고 있습니다. 이는 공공기관, 지차제, 기업 등 전 산업 분야로 확대되고 있으며 빅데이터 기반 행정 서비스 제공 및 증거 기반 정책 수립을 위한 다양한 정책이 추진되고 있습니다. 이에 여성정책연구 분야에서도 시시각각 변하는 사회 전반의 여론을 신속하게 분석함으로써 여성 정책수요를 파악하고 대응 방안을 마련하기 위한 기초 자료를 구축하고자 하였습니다.\n< 여성정책연구원 분석프로세스 >\n본 연구는 소셜 데이터를 수집 및 분석하여 소셜 미디어를 중심으로 전개되는 다양한 사회 현상과 젠더 이슈를 분석할 목적으로 추진되었습니다. 분석 방법으로는 솔트룩스 내부 솔루션인 단어 가중치 분석, 감성 분석, 동시 출현 단어 분석 등을 활용하였습니다. 시각화 차트를 활용한 분석 결과는 여성정책 추진에 필요한 기초자료를 제공하였다는 측면에서 중요한 연구 결과를 도출하였다는 평가를 받았습니다.\n분석 대상에 대한 언급량을 월별/일별로 집계하여 언급량이 집중된 시기를 중심으로 사람들의 주요 관심사항이 무엇이고 어떤 담론이 생산, 확대, 축소되었는지 파악하였습니다.\n단어 가중치 및 감성 분석\n문서간/문서내 단어 빈도수를 이용하여 모든 문서에서 나타나는 흔한 단어들을 걸러 내고 중요 단어들을 추출하였습니다. 감성어휘 사전과 지도 기계학습을 이용하여 문장별로 감성을 분류하였습니다. 이를 기반으로 분석 대상 또는 단어에 대한 종합적인 감성을 파악하였습니다.\n동시출현 단어 및 원문(VOC)분석\n출현 빈도가 높은 중요 단어를 선별한 후, 해당 단어를 포함한 문장만 추출하였습니다. 단어 간 연관성을 파악하기 위해 주요 단어들이 함께 언급된 원문을 추출하였습니다. 추출된 원문을 검토하여 분석 대상에 대한 동향 및 연계 맥락을 파악하였습니다.\n특정 표본에 대한 제한적 이해가 아니라 대중 의견에 대한 종합적인 분석을 위해 본 연구에서는 페미니즘, 최저임 금 주제와 관련된 언론, 소셜미디어, 커뮤니티 데이터를 수집하였습니다. 또한, 수집된 데이터를 분석하여 여성정 책 추진에 필요한 기초자료를 마련하였습니다. 이는 과거 소수에 불과했던 미디어 연구를 확장한 연구 사례로써 향후 여성정책 수요를 발굴하고 대응 방안을 모색함에 빅데이터 활용을 촉진할 것으로 기대합니다.\n현대자동차 전세계 경쟁 차량 정보 수집\n전세계 경쟁 차량 수집 서비스는 멀티 채널 다국어 외부 데이터를 주비한 후, 이를 활용한 적극적 마켓 센싱을 통해 고객 만족도 향상 및 시장 경쟁력 강화를 목표로 진행되었습니다. 이를 위해 수집된 전세계 경쟁 차량 정보로부터 고객 니즈에 대한 포괄적 이해, 경쟁 시장 동향에 대한 정보 획득 그리고, 잠재적 리스크에 대한 실시간 모니터링을 위해 대용량 데이터 수집 전용 인프라를 구성하였습니다. 데이터 수집 대상은 자동차 관련 전세계 모든 뉴스, 잡지, 카페, 커뮤니티 및 포럼 사이트뿐만 아니라 Facebook, Twitter, Instagram, YouTube 그리고, 고객 요청에 의한 커스텀 사이트로부터 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 자동분류, 필터링, 정제 및 가공 과정을 거쳐 정규화 되어 고객이 바로 활용할 수 있는 데이터 형태로 구축하여 제공하였습니다.\n< 현대자동차 데이터 수집 및 정제 서비스 >\n본 사업은 멀티 채널의 외부 데이터를 수집한 후, 이를 활용한 적극적 마켓 센싱을 통해 고객 만족도 향상 및 시 장 경쟁력 강화를 목표로 진행되었습니다. 이를 위해 수집된 정보로부터 고객 니즈에 대한 포괄적 이해, 경쟁시장 동향에 대한 정보 획득, 잠재적 리스크에 대한 실시간 모니터링을 추출할 수 있는 데이터 수집전용 인프라를 구성하였습니다. 수집대상은 사이트의 자동차 관련 세부 게시판과 카페 사이트 및 키워드 기반 데이터, Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, 기타 커스텀 사이트 데이터로서 수집된 데이터는 필터링 및 정규화 되어 고객이 바로 활용할 수 있는 형태로 제공하게 됩니다.\n고객 선정 약 1,500개의 수집 대상 사이틀르 검토하고 선별합니다. 큐레이션 센터에서 직접 수집 대상 사이트에 대한 메타데이터 조사 및 고객과 협의를 거처 데이터 필터링을 합니다. 검색결과 URL 추출 및 수집 데이터의 본문 내 URL 추출 후 빈도수 분석 및 큐레이터가 직접 자동차와 연관성이 높은 사이트를 추가 발굴합니다.\n데이터 품질 자동화\n데이터 필터링, 카페스키마 자동 감지, 기계학습 스팸 분류, 날짜 함수 정규화, 전송데이터 생성, 장애 감지 등의 기능을 수행합니다.\n수집 현황 모니터링 대시보드\n프로젝트의 수집 현황 실시간 모니터링, 각 프로젝트의 관리 현황 확인, 수집 위험도 상위 사이트 확인, 수집 데이터 추이 확인, 수집처 리스트 확인이 가능합니다.\n수집된 데이터를 통해 고객 Needs에 대한 포괄적 이해, 경쟁시장 동향에 대한 정보 획득, 잠재적 리스크 모니터링 진행, 고객의 행동 패턴 등 숨겨진 정보를 추출, 내부 분석에 바로 활용 가능한 고객 맞춤형 데이터를 제공하였습니다.\nAIA생명 3645 싱글들의 보험상품 니즈 파악 및 그들을 대상으로 한 상품기획\n보험상품의 개발에 있어 과거의 직관적 경험에 의존하던 방법에서 데이터 기반으로 상품을 기획하여 시장경쟁력을 높이는 것이 필요했습니다. 싱글족에 관련된 분석 대상 데이터를 확보하고, 확보된 정형/비정형 데이터를 융합분석 및 인지 분석을 통해 3545싱글들의 관심을 끌 수 있는 보험 상품을 개발하고자 합니다.\n< AIA생명 3545싱글들의 보험상품 상품기획 >\n본 사업은 "3545싱글들의 보험상품 니즈 파악 및 그들을 대상으로 한 상품기획" 목적을 위해 연령대별, 성별 소셜 빅데이터 수집 및 분석 서비스 사례입니다. 3545 싱글들의 타겟팅/이슈 및 가설 검증을 통해 인사이트를 도출했으며, AIA 생명 상품 전략 수립에 활용된 사례입니다.\n가설 검증 시나리오\n3545 싱글에게 관심을 끌 수 있는 보험 상품 개발을 위해 주제 키워드를 발굴하고 도출된 키워드를 그룹화하여 소비자들의 관심도와 평판을 분석합니다.\n언급량 트렌드 분석\n속성별 트랜드 비교를 통해 고객의 관심사항에 대한 동향과 경향성을 파악 및 상세 이슈사항까지 파악하고 검토합니다.\n워드 클라우드와 연관어 분석\n소비자들의 연관 이슈별 관심도 및 평판 분석을 하고, 연관 키워드들의 관계를 밝혀 통찰력을 제공합니다.\n속성별 상세 속성 키워드의 감성분석 결과와 버블차트 분석을 통해 언급량 대비 소비자들의 반응을 쉽게 파악합니다.\n멀티 채널의 외부 데이터를 활용한 적극적 마켓 센싱으로 고객 만족도 향상 및 시장 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 대상의 변경만으로 손쉽게 맞춤형 상품을 개발할 수 있는 검증된 플랫폼을 확보할 수 있습니다.\nPwC 컨설팅 실시간 기업 정보 및 모니터링 서비스\n다양한 정보를 통해 기업의 현황 파악이 실시간으로 가능하게 함으로써 급변하는 기업의 사회적 변화에 대하여 신속히 대응하기 위한 기반이 필요하였습니다. 특히 방대한 량의 소셜 데이터와 SNS데이터의 수집과 이를 통한 분석 및 시각화는 특정 기업의 인사이트를 얻기 위해 필요한 수단이며 목표입니다.\n< PwC 컨설팅 기업정보 및 모니터링 서비스 목적 >\n150억건 이상의 소셜데이터를 기반으로 실시간 기업 정보 및 경쟁사 모니터링 서비스 제공합니다. 트랜드 분석, 키워드 비교 분석, 연관어 분석, 감성 분석, 사전관리등의 분석 및 기능을 제공하였으며 이를 바탕으로 기업에 대한 분석 및 모니터링을 함에 있어 중요한 결과를 제공했습니다.\n소셜 데이터 검색\n질의어를 포함하고 있는 문서를 뉴스, 블로그, 트위터의 각 검색 소스에서 추출하여 제공합니다. 전체 검색된 문서의 수와 중복을 제거한 문서의 수를 제공합니다.\n주어진 질의어에 대해 뉴스, 블로그, 트위터에 등록되어 있는 문서의 기간별 통계를 제공합니다. 결과는 json 형태로 제공되며, 질의어에 해당하는 문서 통계 결과와 같은 기간의 전체 문서 통계 결과를 제공합니다.\n연관 주제어 자동 분석\n주어진 질의어에 대해 뉴스, 블로그, 트위터 데이터에서 연관 주제어들을 추출하고 출현 빈도를 기준으로 순위를 제공하며, 연결정보를 제공합니다. 입력된 기간에 대하여 단위 기간을 설정할 수 있습니다.\n오늘의 토픽 분석\n입력된 뉴스 카테고리에 대하여 N개의 오늘의 토픽을 추출하여 Ranking을 제공합니다.\n특정기업 및 경쟁사의 데이터를 수집, 저장, 분석, 표현의 전체 과정을 통합적으로 처리할 수 있습니다. 본 사업은 기업과 관련된 언론, 소셜미디어, 커뮤니티 데이터를 수집하였습니다. 기업에 대한 현황, 기술, 서비스형태 등 다양한 정보를 수집하고, 수집된 데이터의 분석을 통해 인사이트를 제공하며 맞춤형 정보로 활용할 수 있습니다.\n한국과학기술연구원(KIST) 데이터 기반 R&D 환경 구축 서비스\n생산되는 디지털 데이터의 비중이 점차 증가하는 현실 속에서 연구기관에서 빅데이터를 활용한 연구지원 시스템 도입은 연구기관의 전체적 생산성을 높일 수 있습니다. 본 사업은 KIST가 지속적인 연구 개발에 대한 경쟁력을 가질 수 있도록 정형·비정형 데이터의 수집 및 관리체계를 확립하여, 연구원의 연구 생산성을 높일 수 있는 글로벌 스케일의 연구자료 분석 환경 구축을 하였습니다.\n< 한국과학기술연구원 정보분석 플랫폼 >\n연구기관에서 연구개발 생산성에 도움이 되기 위해서는, 내부의 연구정보가 실시간 공유되고, 외부(해외) 연구논문 정보와 연계되어 연구방향 설정에 도움을 주는 시스템을 구축하였습니다. 시스템은 촉매분야 관련 연구에 필요한 대내외 논문이나 특허 등 자료를 수집/정제 및 저장 관리하는 KiRI DataBank, 수집된 연구 자료에 대한 검색/분석할 수 있는 플랫폼인 KiRI Platform, 그리고 연구 데이터를 기록/관리를 위한 KiRI Note플랫폼으로 구성되어졌습니다.\n연구 활동 기록 및 현황조회\n연구노트 기능을 통해서 연구 활동을 효율적으로 관리할 수 있으며, 현재 진행중인 프로젝트 현황을 효율적으로 관리할 수 있습니다.\n기본 논문 검색 분석 유사 논문/트랜드/연관어 분석\n중심 키워드와 관련된 컨텐츠를 검색/분석하는 기능입니다. 기본 시계열 분석에서 부터, 트랜드 비교, 연관어 분석, 논문-저자 또는 물질-논문 네트워크 다이어그램까지 다양한 분석이 가능합니다.\n논문 정보를 섬세하게 추출할 수 있는 큐레이션 툴\n웹에서 크롤링한 논문의 기본정보 뿐 아니라 큐레이션 툴도 함께 제공합니다. 기본 초록 정보를 이용하여 자동으로 DB화 시켜주고, 큐레이션작업을 통해서 상세하고 전문적인 내용들을 구조화시켜 저장 관리합니다.\n논문내의 분석 결과를 추출하는 디지타이징\n논문에 수록된 그래프화 되어 있는 연구결과를 Data화 할 수 있는 디지타이징 툴을 제공합니다. 추출할 이미지 선택 및 축, 대상 등을 설정하면 그래프 이미지를 디지털 정보화 할 수 있으며 결과는 논문별 저장소에 저장 관리되어집니다.\n실험정보의 공유를 통하여 연구생산성 및 커뮤니케이션의 질적 향상을 통한 연구지원이 가능하게 되었으며, 대내외 연구 논문 및 특허정보를 DB화 함으로 촉매 분야별 최신정보 센싱 및 논문 활용을 향상시켰습니다. 각종 실험을 통하여 발생하는 실험노트를 데이터화하고 데이터마이닝, 인공지능(AI)등 데이터사이언스에 용용 합니다.\n(304100) 솔트룩스 - (1) 회사소개 & 인공지능 ( AI Suite , 적용사례 , 기술소개 ) (0)\n(304100) 솔트룩스 - (3) 그래프 DB ( Graph DB Suite 기술소개 )\n304100, CSV/Excel 파일 뷰어, RML(Rule Mapping Language), saltlux, SPARQL 뷰어 및 테스트, 그래프 DB (Graph DB Suite), 데이터 모델(스키마) 뷰어, 링크드 오픈 데이터 서비스, 솔트룩스, 지식그래프데이터\n그래프 DB (Graph DB Suite)\n그래프 데이터베이스 인식 및 기술 패러다임 변화\n2018년 기준으로 전세계 GraphDB 시장 중 아시아의 비중은 18.2%로 미국이나 유럽보다 시장 규모는 작지만, 년 상승률은 28.3%로 가장 큰 것으로 나타나고 있습니다. 따라서 아시아 IT 인프라 발전과 중·소 규모의 GraphDB 기업들의 가치가 다른 대륙 기업들의 기대치보다 높게 나타나고 있습니다.\n< 그래프 데이터베이스의 시장 점유율 및 상승율(2018년) >\n시장 변화에 따른 제품 혁신의 통찰력\n현재 GraphDB 시장은 기업들의 시장 욕구를 토대로 기술력이 발전하면서 점차적으로 확대되어 2023년에는 전세계적으로 2.4 billions 규모로 커질 것으로 기대하고 있습니다. 이에 따라 솔트룩스는 내제된 솔루션을 정립하고 더 나아가 맞춤형 솔루션을 체계화하여 시장 대응력을 강화하였습니다.\n< 그래프 데이터베이스 마켓 성장 및 기술변환에 따른 시장 성장 >\nGraphDB Suite는 다양하고 방대하게 쏟아지고 있는 빅데이터를 효율적으로 활용 및 관리하기 위하여 데이터 간의 상관관계를 지식그래프 구조로 자동 변환·생성하여 저장뿐만 아니라 분석에 바로 활용할 수 있는 분석 기능을 내장합니다. 또한, 국내 최고의 지식그래프데이터 생성에서부터 관리, 지능형 분석(예측·추론)이 가능한 최고의 제품으로 비즈니스 환경에 따라 Add-on 패키지를 선택적으로 사용하여 데이터 통합, 리스크 관리, 콘텐츠 추천, 데이터 공개, 대용량 추론 기능을 제공합니다.\n< GraphDB Suite 개념도 >\nGraphDB Suite은 멀티 데이터 모델 통합 서비스, 데이터 예측/진단 서비스, 링크드 오픈 데이터 서비스, 대용량 지식그래프 구축 서비스를 구축할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.\n< GraphDB Suite 구성도 >\nGraphDB Suite는 데이터를 그래프데이터로 변환하기 위한 변환기능, 그래프데이터 저장소, 그래프데이터 기반 지오데이터 분석과 지식 네트워크 분석, 그래프데이터 개방 기능, 시각화와 운영관리에 이르는 그래프데이터의 생명주기에 해당하는 모든 기능을 제공하고 있습니다.\nGraphDB Suite은 비즈니스 환경에 따라 최적화된 솔루션을 선택하여 적용해야 합니다. 비즈니스 환경은 기업이나 기관이 보유한 데이터의 유입 속도, 데이터의 볼륨에 따라 크게 좌우되며, 또한 서비스의 종류에 따라 지식베이스 구축의 기술 난이도도 상이하게 달라지게 됩니다. GraphDB Suite는 고객의 니즈를 충족시키고 최적화된 서비스를 제공할 수 있게 함으로써 그래프 데이터 기반의 새로운 시장창출과 고객발굴, 고객의 경제적 가치를 높이는 최적의 솔루션입니다.\nGraphDB Suite 제품은 지식그래프 기반 인공지능기반 서비스(고객상담 서비스, 인공지능 스피커의 질의응답 서비스 등)와 결합된 국내 최초 제품입니다. GraphDB Suite은 그래프 데이터변환부터 통합, 저장, 추론/질의, 분석, 관리, 활용에 필요한 모든 기능을 하나의 프레임워크에서 제공하는 플랫폼입니다.\n구조화 데이터에는 RDBMS, 엑셀, CSV, TSV, RDF 등 데이터가 일정한 구조를 가지는 것을 말하며, 비구조화 데이터는 웹문서, 매뉴얼 등의 문서의 구조를 가지는 데이터를 말하며, 이렇게 내/외부 산재되어 있는 다양한 대용량의 데이터들 간의 아주 복잡한 관계를 더 쉽고 빠르게 파악할 수 있도록 Graph DB에 저장하기 위하여 그래프데이터로 변환하여 통합 처리하는 프로세스에서 시작합니다.\n데이터를 변환하는 방법에는 데이터 소스의 구조와 지식그래프 데이터 모델을 매핑하거나 비구조화된 문서에서 지식그래프 모델에 해당되는 특정 리소스의 속성, 값 형태로 데이터를 추출하여 그래프 데이터로 변환할 수 있습니다. 또한, W3C의 RDF Direct Mapping 기술을 통해서 RDB와 RDF를 직접 연결하고 통합할 수 있습니다.\n솔트룩스의 데이터변환엔진은 변환 및 통합을 위한 매핑 언어인 RML(Rule Mapping Language)과 W3C의 R2RML을 지원하고 있으며, RDB 뿐만 아니라 다양한 데이터 소스를 지원하고 매핑 과정에서 데이터에 대한 정제 및 필터링을 지원함으로써 양질의 그래프데이터 확보 및 처리에 적합한 엔진입니다.\n< 그래프데이터변환 엔진 – 데이터변환 개념도 >\n그래프데이터변환 엔진은 데이터 소스(DBMS, CSV, RDF 등)와 지식그래프 모델간 매핑을 통해 지식그래프에 해당되는 데이터를 생성하기 위한 엔진입니다. W3C의 R2RML언어 지원뿐만 아니라 자체 데이터변환 규칙인 RML언어 제공을 통해 RDB와 같은 구조화된 형태를 가지는 모든 데이터를 대상으로 변환하는 기능을 제공하며, 사용자 데이터를 가상의 데이터 뷰(Data View)로 전환하고 처리하기 위한 기능을 제공하고 있습니다. 사용자는 그래프데이터변환엔진을 통해 데이터변환 업무를 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.\n< 그래프데이터변환 엔진 – 기능 구성도 >\n데이터변환 엔진의 관리 기능은 데이터 매핑 및 변환 뿐만 아니라 데이터 소스 뷰어, 데이터 모델(스키마) 뷰어, SPARQL 뷰어 및 테스트, CSV/Excel 파일 뷰어, RML 편집기 및 테스트, 변환 통계기능 등 사용자가 데이터변환 처리(데이터 전처리, 변환, 데이터 후처리)에 있어 유용한 기능을 제공하고 있습니다.\n< 그래프데이터 변환 절차 >\n데이터변환 절차는 데이터 소스 선정, 데이터 소스에 해당되는 데이터 뷰 생성, 그래프 맵 정의, 데이터 뷰와 그래프 맵 바인딩, 그래프데이터 생성의 절차로 진행합니다. 그래프 맵은 그래프 모델에 해당되는 인스턴스를 정의하며 특정 리소스의 속성값을 생성할 때 값에 대한 필터링/정제가 필요할 경우는 함수를 이용하여 처리합니다.\n< 대용량 비졍형데이터 지식 추출 절차 및 도구 >\n그래프데이터변환 엔진은 대용량 데이터에 대한 변환뿐만 아니라 다양한 데이터 소스를 지원하는 가상의 데이터 뷰를 제공, 데이터변환 시 데이터에 대한 정제 및 필터링 제공 등 사용자가 정의한 데이터 뷰와 필터링 함수를 직접 정의하고 엔진에 적용할 수 있습니다. 그래프데이터변환 엔진의 가장 큰 장점은 사용자가 데이터 뷰(Data View)를 만들거나 사용자 함수(필터링, 정제 등)을 플러그인으로 만들 수 있으며, 이들은 모두 URI주소를 가지고 있어 다른 프로젝트(작업)에서 동일한 함수가 URI를 통해서 구분하여 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 또한, 형상관리 서버(SVN, CVS, Git 등)와의 연동을 통해 작업중인 프로젝트 별 형상을 관리할 수 있습니다. 다음과 같은 주요 특징들을 가지고 있습니다.\nGraph DB Suite에 정형과 비정형 데이터에 대한 그래프데이터 생성을 담당하는 그래프데이터변환 엔진은 데이터변환 핵심기능과 손쉬운 변환 작업을 지원하는 관리도구로 구성되어 있습니다. 정형화된 데이터의 경우 스키마 매핑을 통해 데이터를 추출/변환할 수 있으며, 비정형화 데이터의 경우는 KENT의 데이터 추출 기능을 결합하여 데이터 모델에 필요한 속성의 값을 추출하고 변환할 수 있습니다.\n다양한 포맷을 지원하는 데이터변환 기능\nGraph DB Suite의 데이터변환 기능은 그래프데이터를 생성하기 위한 절차와 방법을 제공하고 있으며, 변환 전 결과에 대한 사전 테스트와 변환 결과를 Graph DB에 직접 저장할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 핵심 기능들은 대부분 플러그인 형태로 구성되어 사용자 환경에 맞게 기능을 최적화할 수 있는 있습니다.\n초 대용량 그래프 데이터변환과 증강 기능\n그래프데이터변환 엔진은 위키피디아, 위키데이터 등 내/외부에 존재하는 큰 데이터셋에 대한 지식변환과 지식그래프 데이터에 대한 증강 및 오류보정 등 복잡한 데이터변환 프로세스와 방법을 제공합니다.\n데이터 수집, 추출, 리소스 통합 및 보정, 그래프 데이터 생성 등의 기능을 제공하고 있으며, 플러그인 방식으로 기능을 추가하거나 최적화할 수 있습니다. 또한, 변환과정을 관리하고 통제하기 위한 관리 API를 제공하고 있습니다.\n데이터변환 엔진 관리 기능\n변환 엔진 관리도구에는 데이터변환 규칙 편집 및 실행, 데이터 소스, 사용자 함수, SPARQL, 리소스 뷰어 등의 기능이 있으며 사용자는 해당 기능을 사용하여 변환 규칙을 쉽고 빠르게 작성할 수 있습니다. 변환 엔진의 모든 함수는 네임스페이스에 기반하고 있어 중복되는 함수이름도 네임스페이스를 통해 구분하고 사용할 수 있습니다. 관리도구의 규칙 편집기는 변수, 함수 등에 대한 자동완성을 제공하고 있으며, 사용자의 데이터 모델을 가져오기 하면 자동으로 클래스, 속성을 편집기에서 자동완성 항목에 포함시켜 사용자가 클래스/속성을 쉽게 참조하여 변환규칙을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.\nGraph DB Suite에서 100억 트리플 이상의 초 대용량 그래프데이터를 저장하고 활용할 수 있는 그래프데이터 저장 엔진을 제공하고 있습니다. 그래프데이터 저장 엔진은 개념간 상·하위 추론과 관계추론 및 검증을 위한 3.3.2.3의 공리(Axiom)를 제공하고 있으며, 이를 통해 새로운 사실을 생성하고 저장할 수 있습니다.\nGraph DB Suite은 W3C의 그래프 모델인 RDFS, OWL과 OWL2을 지원하고 있으며, 아파치 TinkerPop과 Gremlin 서버 연동을 통해 (Labeled) Property Graph 모델을 저장하고 질의할 수 있습니다. 사용자는 2가지의 데이터모델을 목적에 따라 선택적으로 사용이 가능합니다.\n그래프데이터 저장 엔진은 데이터를 조회, 수정/삭제하기 위한 질의 언어를 제공합니다. W3C의 SPARQL과 GraphQL를 제공하고 있으며, 데이터 개방, 공유, 분석 등을 위해서 Rest기반 API를 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다.\n그래프데이터 저장 엔진은 기본적으로 RDF기반 그래프데이터를 저장하는 저장소와 Property Graph를 저장하는 저장소 기능을 제공하며, 아파치 TinkerPop과 Gremlin 서버 연계를 통해 Property Graph를 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. RDF기반 그래프데이터는 트리플(triple)로 데이터가 표현되고, Property Graph는 Vertex, Edge로 표현되고 Vertex와 Edge은 속성(property)를 가질 수 있습니다.\nGraph DB Suite에서 강력한 지식표현과 추론, 그래프 데이터의 저장은 추론을 통해 변환된 데이터로부터 새로운 사실을 발견하고 저장할 수 있습니다. 특히 데이터 모델에서 개념 간의 상·하위 추론과 개념 간의 관계추론을 위한 스키마 공리와 인스턴스 공리를 제공하고 있습니다.\nGraph DB Suite은 W3C의 그래프 모델인 RDFS, OWL1, OWL2을 지원하고 있으며, (Labeled) Property Graph 모델을 저장하고 질의할 수 있습니다. 사용자는 2가지의 데이터모델을 목적에 따라 선택적으로 사용이 가능합니다.\n그래프데이터추론 엔진은 규칙기반 추론을 위한 2가지 리즈닝 전략(전방연쇄 (forward-chaining)과 후방연쇄(backward-chaining))을 제공하고 있습니다. 기본적으로 전방연쇄에 기반한 추론전략을 제공하며 필요시 후방연쇄 추론엔진을 사용할 수 있습니다. 전방연쇄에 기반한 추론의 장단점은 데이터가 저장소에 트랜잭션 후에 유추된 사실을 확장하기 때문에 새로운 사실을 업로드, 저장, 추가, 삭제 시 상대적으로 느려질 수 있습니다. 그래프데이터추론 엔진에서 추론은 데이터 입력 시점부터 시작됩니다. 하지만, 전방연쇄 추론기법의 장점은 모든 데이터에 대한 추론결과를 미리 만들어 저장함으로써 질의와 검색에 상당히 빠른 성능을 제공합니다. 일반적으로 후방연쇄 추론기법은 질의나 검색 시 추론이 발생하며 이로 인해 복잡한 연역추론이나 적합성 검사나 다른 추론이 발생할 가능성이 높아 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.\n그래프데이터 저장과 분석은 강력한 지식표현과 데이터 멀티 모델 지원을 통한 데이터 통합, 그래프데이터에 대한 다양한 분석기능을 제공합니다. 그래프데이터 저장과 분석의 주요 특징은 다음과 같습니다.\nGraph DB Suite의 그래프데이터분석 엔진은 그래프데이터 기반 공간정보분석, 네트워크분석, 토픽분석을 제공합니다.\n그래프데이터분석 엔진은 외부정보(소셜미디어, 이메일, 지식관리 시스템 등)에 대한 지식그래프 생성기, 지식네트워크 분석을 위한 그래프 인덱스 생성기, 사용자별, 시간대별, 토픽별 지식네트워크 분석기, 네트워크 상에 유통되는 컨텐츠에 토픽(핵심어)분석을 위한 토픽네트워크 분석기, 시간대별 관심 토픽에 대한 경향성 분석기, 지식 검색기로 구성되어 있습니다.\n그래프데이터분석 엔진의 특징은 실시간으로 수집/변경되는 지식에 대한 실시간 반영과 분석을 제공하며, 특히 수집된 데이터를 지식으로 변환하는 그래프데이터변환 엔진을 포함하고 있습니다. 또한, 그래프데이터분석에 필요한 데이터의 저장과 분석 색인 및 알고리즘을 제공하고 있으며, 분석 서비스 관점에 따라 사용자가 적절한 분석 알고리즘을 선택하여 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 결과는 테이블 형태뿐만 아니라 RDF포멧(RDF/XML, Turtle, N-Triple, RDF/JSON 등)을 지원하고 있습니다.\n그래프 DB (Graph DB Suite) 적용사례\n컴플라이언스 시스템 구축\n지능형 범죄예방 협업 체계 개발 – 대검찰청\n“국민안전”이 정부의 주요 국정전략임에도 불구하고 일시적인 인력·예산 투자 (치안인력 증원, CCTV 설치, 캠페인 강화 등) 및 기관별 범죄예방활동만으로는 지속적이고 장기적인 범죄예방 어려움을 겪고 있습니다. 발생 범죄를 세부적으로 분석하고 관계기관간 정보를 공유, 협업하여 국민에게 실효성 있는 범죄예방을 위한 과학적인 범죄분석체계 확립을 통하여 선제적 예방 중심의 형사사법체계 강화할 수 있는 지능적 시스템이 필요하며, 범죄정보, 행정사회정보를 과학적으로 분석하고, 관계기관이 공유하여 교육, 수사, 범죄자 사후 관리 및 피해자·가해자의 정상적인 사회 복귀 실현을 위한 국민정부지방간 긴밀한 공동의 협업 시스템 필요한 상황입니다. 이러한 두가지 관점의 큰 문제점을 해결하기 위하여 과학적인 범죄분석 기반 시스템 구축과 범죄 그래프데이터 기반의 지능형 범죄분석체계 확립 및 관계기관간 범죄예방 협업체계 구성 기반을 마련하였습니다.\n< 지능형 범죄예방 분석시스템 >\n과학적인 범죄분석 기반 시스템 구축\n5대 강력범죄 (살인, 성폭행, 강도, 방화, 폭행상해치사)에 대한 정형/비정형 데이터 융합 분석 인프라 구축\n약 800여종의 반정형 비정형 문서 텍스트 분석\n범죄분석을 지원하는 다양한 시나리오 설계\n범인의 음성, 영상, 사진 등 범죄 증거자료 분석\n기술 방법론 연구 (외부 POC 수행)\n지능형 범죄분석 지식 기반 구축\n심층 범죄 분석을 위한 기반 자료 구축\n심층 범죄 분석용 컨셉사전 및 범죄 분류체계 구축\n심층 범죄 분석의 자동화를 위한 기계학습 데이터 및 지식표현 체계 구축\n관계기관간 범죄예방 협업체계 기반마련\n관계기관 범죄예방 수립 시 요구되는 정보 식별\n관계기관 연계 기반 방안 마련\n② 적용 기술 및 솔루션\nGraph DB Suite 제품 적용\n범죄 분석에 필요한 Concept사전, Taxonomy, 범죄유형정보, 분석모델을 기반으로 범죄사전 정보에 대한 그래프데이터 생성 및 저장, 추론, 분석을 위하여 Graph DB Suite 제품 적용\nBig Data Suite 제품 적용\nBig Data Suite 제품 중 지능형 시맨틱 검색 서비스를 위하여 빅데이터 저장/검색엔진(DISCOVERY)과 수집된 비정형 데이터 분석을 위하여 비정형 빅데이터 분석 엔진(TMS), 인지 분석 엔진(CAS)를 적용\nApach SPARK, STORM, KAFKA 등 적용\nOpenSource Apach SPARK, STORM, KAFKA 등을 지능형 범죄예방 분석시스템에 반영하여 Graph DB Suite 제품, Big Data Suite 제품과 연계를 통한 최적의 품질을 보장하는 지능형 분석 플랫폼 구성\n③ 제품 선정 당위성\n온톨로지 기반 실시간 분석 및 객체간 관계 시각화 필요\n과학수사, 형사정책, 범죄예방 관련 분석 결과에 대한 시각화 필요\n한국 범죄에 특화된 범죄 텍사노미 구성 필요\n그래프데이터 통합 플랫폼 구축\n지능형 KMS 시스템 구축 – 농협은행\n농협은행 고객행복센터 및 전 영업점에서 고객상담에 필요한 업무 지식을 관리하고 공유하는 지식관리 시스템을 개선하였습니다. 지식 생성, 관리, 검색 등의 사용 편의성을 높이고, 지식 컨텐츠 생성 시, 업무 분야와 속성에 따라 구체적으로 관리되도록 하여 Knowledge-Graph 기반의 지식베이스로 변환 저장합니다. 이는 자연어 컨텐츠를 시스템이 이해 가능한 형태(machine readable)의 지식 데이터로 변환하는 것이며, 이 과정에서 인공지능 기반 지식 자동 추출도 적용하였습니다.\n< 지능형 KMS 시스템 UI/UX >\n기존의 지식관리 시스템은 고객 상담을 위해 필요한 업무 지식을 생산, 저장 관리하는 시스템으로, 은행 상담사 또는 영업점 직원들 간 지식을 공유하기 위한 목적으로 사용되고 있습니다. 하지만, 은행 고객들의 다양한 디지털 채널 사용이 많아 짐에 따라, 인공지능 기반의 서비스 요구가 지속적 증가하고 있고, 인공지능 서비스를 위해서는 별도의 AI 기반 지식 데이터구축 관리가 필요합니다. 기존 지식 컨텐츠와 AI 기반 지식 데이터는 형태와 구조가 서로 상이하여 개별적으로 관리하기에는 동일한 정보를 유지하기 어렵고, 중복된 지식 생성, 관리 및 활용으로 여러 측면에서 사용자에게 불편함을 주고 있는 상태입니다. 농협 은행에서는 10년 이상 사용한 노후화된 지식관리 시스템을 최신 인공지능 기술 트렌드에 부합하는 지능형 지식관리 시스템으로 개편하여, 직원들 간 상담 지식정보 관리 및 공유의 편의성을 높이는 것은 물론, 인공지능 기반 서비스에 활용 가능한 지식 데이터를 동시에 생성 관리함으로써, 지식 컨텐츠의 관리 효율성과 활용성을 높이는 것을 목표로 합니다.\n< 지능형 KMS 시스템 개요 >\n지식그래프 기반의 지식 데이터 생성 관리\n지능형 지식관리 시스템에서는 지식 컨텐츠를 생성할 뿐만 아니라, 지식그래프(Knowledge-graph) 구조에 따라 시스템이 이해 가능한 형태(machine readable)의 지식 데이터를 생성하고 관리할 수 있습니다. 이러한 지식 베이스는 다양한 인공지능 기반 서비스에 활용될 수 있습니다.\n비정형 텍스트로부터 지식 자동 추출\n지식 컨텐츠는 사용자들이 쉽게 이해 가능한 형태(TEXT 또는 HTML)의 문장 또는 단락으로 작성되어 있습니다. KENT(Knowledge Extraction from Natural Language Text) 기술은 딥러닝으로 학습된 모델을 기반으로 이러한 비정형 텍스트로부터 지식 데이터를 자동으로 추출하고 변환합니다.\n국내 최고의 품질 및 성능을 보유한 지식그래프를 저장하기 위한 저장소 선정\n비정형 문서의 지식 추출을 위한 기계학습기반의 지식 추출 솔루션 선정\n④ 주요 성과\n농협은행/농협카드 지능형 지식관리 시스템과 질의응답 시스템 연계\n농협은행과 농협카드의 지능형 지식관리 시스템을 각각 구축하여 별도의 컨텐츠를 관리하고 서로 지식 공유가 가능하도록 연계하였습니다. 또한, 콜센터 상담 어드바이저로 서비스되는 인공지능 질의응답 시스템과 연계하여 지능형 지식관리 시스템을 통해 관리는 지식데이터가 직원들과 시스템에 동시에 서비스되는 환경을 구축하였습니다.\n지식 자동 추출 기술 상용화\n지식 자동 추출은 아직까지 많은 연구 개발의 노력이 필요한 기술 분야입니다. 품질 향상을 위해 언어처리와 기계학습을 포함한 다양한 방안들을 연구하였고, 농협은행의 컨텐츠로부터 필요한 지식을 추출하는 범위에서는 만족할 만한 수준의 성과를 보였습니다. 지식 자동 추출을 실제 서비스에 적용한 성공 사례로 볼 수 있습니다.\n안전 먹거리 질의응답 시스템 - 한국식품안전관리인증원\n국민생활과 밀접한 HACCP 인증 안심먹거리 기반으로 제품의 원재료, 영양성분 데이터를 활용하여 지식베이스를 구축하고, 더 나아가 테마기반의 개인화된 안심먹거리 추천 서비스를 대국민에게 제공할 수 있는 “HACCP 지능정보서비스를 위한 인공지능 기반 고객 맞춤형 지식 상담 서비스 개발”을 목표로 합니다.\n< 안전먹거리 질의응답 시스템 목표 구성도 >\n< 안전먹거리 질의응답 UI/UX >\nQA Manager: 사용자 질의처리와 인터페이스 제공(Open API)\nKBQA: FBQA & TBQA &Plugin\nFBQA: 팩트(facts)기반 질의처리\nTBQA: 템플릿 기반 질의처리 기능, 복잡하거나 복합적인 질의처리\nPlugin: 날씨, 뉴스, 세계시간 등 실시간 변경되는 데이터에 대한 질의처리\nIRQA: 텍스트 분석을 통해 질문과 유사한 질문을 찾아 랭킹 된 답변을 제공\nKB(Ontology): 질의처리에 필요한 오픈 도메인 지식베이스(OWL ontology: RDF + Axioms)\nNLU: 자연어 질의 분석 및 패턴인식\nNLG: 질의처리 결과에 대한 자연어 질의 생성\n분석사전관리: 질의분석 및 질의패턴에 필요한 자원관리\nQA관리: KB관리, 질의테스트, QA평가, KBQA분석사전관리\n지식그래프를 저장하기 위한 저장소 사용\n비정형 문서의 지식 추출을 위한 기계학습 솔루션 사용\n사용자들에게 테마기반의 맞춤형 식품정보를 제공 가능\n정보취약계층에 대한 접근성을 강화하고 안심먹거리에 대한 알 권리 향상\n지능형 안심먹거리 서비스의 정보 획득 시간 단축 비용절감 효과\n지능형 HACCP 상담서비스의 민원상담 및 기술지원방면의 비용절감 효과 기대\n링크드 데이터(LOD) 서비스 구축\n맞춤형 IP-Biz 정보공유 플랫폼 개발 – 특허청\n특허청이 보유한 지식재산권 정보를 중심으로 타 정부부처 및 공공기관이 보유 중인 다양한 비즈니스 정보를 연계하여 활용할 수 있는 정보채널을 구축하고, 중소기업 및 창업기업 등 기업 종사자들이 빠르고 편리하게 정보를 획득할 수 있는 사용자 관점의 편의 기능을 제공하였습니다.\n타 정부부처 및 공공기관 보유 비즈니스 정보 연계\n특허청 보유 지식재산권 정보와 비즈니스 정보 융합 및 맞춤형 제공\n구축된 지식재산권 정보와 비즈니스 정보를 바탕으로 사용자 맞춤 보고서 제공\n< 맞춤형 IP-Biz 정보공유 플랫폼 구성도 >\n텍스트 마이닝 키워드(주제어) 추출\n트렌드 분석 및 TopN 분석\n연관관계 분석을 위한 지식그래프 적용\n동향 및 트렌드 분석을 위한 텍스트마이닝 및 시계열 분석 기술 솔루션\n< 특허동향/기술/시장 분석 서비스 UI/UX >\n국내외 500만건 이상의 특허정보 공개\n13개 기관 300만 건의 특허 분석 DB 연계 정보 제공\n제품 유형별 분석서비스 제공\n기업 맞춤형 분석 리포트 제공\n그래프 DB (Graph DB Suite) 기술소개\n(314130) 지놈앤컴퍼니 - (1) 회사소개 & 원천기술 (0)\n(304100) 솔트룩스 - (2) 빅데이터 ( Bigdata Suite 기술소개 )\n304100, Bigdata Suite, End-to-End One stop 지능형 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼, saltlux, 기계학습(machine learning), 데이터 경제(Data Economy), 비정형 빅데이터분석 엔진(TMS), 빅데이터 저장/검색 엔진(DISCOVERY), 솔트룩스, 심층학습(deep learning)\n빅데이터 Bigdata Suite\n데이터 인식 및 기술 패러다임의 변화\n2010년 전후로 시작된 데이터 급증은 대규모 데이터의 저장과 처리를 위한 새로운 기술을 요구하고 있으며, 이 가운데에서 빅데이터라는 용어가 등장했습니다. 빅데이터는 거대한 데이터의 집합 또는 이를 저장·전송·처리할 수 있는 기술을 의미합니다. 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 ‘데이터 경제(Data Economy)’로 패러다임 전환 중이며, 선진국은 국가 경제의 지속성장 및 일자리 창출을 위해 AI와 빅데이터 접목을 통한 주력산업의 재도약과 혁신성장을 도모하고 있습니다.\n최근 데이터 혁신을 주도하는 새로운 기술로 AI(인공지능) 기술이 주목을 받으면서, 스스로 데이터를 전처리하고 학습용 데이터로부터 문제해결 로직을 만들어내는 등 데이터사이언티스트의 역할을 대체하고 있습니다. AI 기술이 빠르게 진화함에 따라 데이터와 기술이 융합해 지능화를 촉진하며 새로운 패러다임 변곡점이 발생하고 경제시스템과 사회구조 변화 유발을 시킴으로써 새로운 지능정보사회의 뉴 패러다임 구축되고 있습니다.\n< 지능정보사회의 패러다임 변화 >\n솔트룩스는 기술발전의 변화를 통찰력 있는 사전예측을 통하여 창립이래 체계적인 기술 개발 로드맵을 수립하여 자연언어처리와 시맨틱, 추론을 포함한 인공지능 원천기술을 확보해 왔으며 시맨틱 검색과 텍스트 마이닝을 넘어 빅데이터 기반의 기계학습, 심층학습과 지식그래프 기반의 추론을 융합한 탁월한 성능과 기능의 스마트 데이터 제품과 플랫폼을 만들어 왔습니다.\n전통적 데이터 분석뿐만 아니라 지능정보사회 즉 데이터 경제를 이끌어 갈 데이터 생태계의 가치사슬(데이터의 수집·저장·유통·활용)을 기반으로 공급중개-수요 시장을 통해 경제적 가치(신제품·서비스, 일자리 등) 창출할 수 있는 데이터로부터 스스로 학습하고 지식을 축적하며 분석/추론 및 심층학습을 통하여 전문가 수준의 문제 해결 및 데이터 주도적 의사결정을 지원할 수 있는 Bigdata Suite을 출시하였습니다.\nBigdata Suite는 4차 산업혁명 시대의 데이터 경제 및 데이터 사이언스에 이바지할 수 있는 End-to-End One stop 지능형 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼으로 체계적인 개발 관리 프로세스를 통하여 끊임없는 제품 성장을 이루어 가고 있으며, 제품 품질 확보를 및 신뢰성 있는 검증을 통하여 국내 및 국외 다양한 공공기관, 기업 및 연구기관 등 구축 사업에 납품실적을 다수 보유 하고 있으며 제품에 대한 품질 검증 및 철저한 제품관리체계를 통하여 신뢰성을 확보하고 있습니다.\n솔트룩스 Bigdata Suite은 다음과 같은 6개의 엔진을 제공합니다.\nBigdata Suite는 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터의 융합 분석에 탁월한 성능과 분석 품질을 제공합니다. 기업 및 공공 빅데이터에 대한 시맨틱 검색/분석, 지능화뿐 아니라 플랫폼을 통해 IoT 센서와 생산 및 운영시스템 로그와 같은 스트림 빅데이터에 대한 실시간 분석, 예측 기능을 제공하고 있습니다. Bigdata Suite은 미래 IoT서비스 지능화와 운영 인텔리전스 구축을 포함해 데이터 기반 스마트 데이터 및 차세대 IT 시스템 구현을 위한 최적의 플랫폼입니다.\n< Bigdata Suite 개념도 >\n아래 그림에서 보듯이 빅데이터의 수집, 변환, 분석, 시각화, 의사결정 지원에 이르는 빅데이터분석 가치사슬 전체를 커버하는 최고의 플랫폼으로 구성되어 있습니다. 자연언어처리(NLP)와 인공지능기술, 기계학습(machine learning), 심층학습(deep learning), 추론기술, 분산병렬 처리와 같은 핵심 기반기술 등이 통합되어진 제품으로 빅데이터 라이프사이클 전체를 아우르는 단계별 엔진과 다양한 분석 및 시각화 기능 등을 사용자에게 제공합니다. 더불어 기존 Hadoop Eco System으로 구성되어진 빅데이터 플랫폼과도 유연하게 결합하여 최적의 지능형 빅데이터분석 플랫폼을 구성할 수 있습니다. 인메모리 맵리듀스 엔진인 SPARK, 실시간 스트림 데이터 처리를 위한 STORM과 UIMA 프레임워크와 같은 Opensource HADOOP ECO System을 구성하는 다양한 엔진 모듈 통합 구성이 가능합니다. 또한, 초대용량 실시간 데이터의 수집, 저장, 검색과 병렬/분산 분석 및 시각화의 모든 기능을 단 하나의 통합형 플랫폼에서 구현이 가능하고 강력한 확장(Scale-out and Scale-up)성을 지원합니다.\n< Bigdata Suite 구성도 >\nBigdata Suite은 자연언어처리와 기계학습, 심층학습을 포함한 다양한 인공지능 기술과 고능률 분산병렬 빅데이터 처리 기술을 결합하고 실시간 데이터 수집, 변환, 저장과 분석, 시각화, 운영관리에 이르는 빅데이터 생명주기에 해당하는 기능을 아래 [표 #] 와 같이 제공하며, 지능화된 빅데이터분석을 위한 탁월한 안정성과 가용성뿐 아니라 사용자를 위한 강력하고 차별화된 다양한 지능형 분석 기능과 고품질의 분석 결과를 제공합니다.\n지능형 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼 Bigdata Suite 제품을 구성하고 있는 주요기술이 반영되어진 엔진들은 규모, 다양성, 속도, 가치 측면에서 전통적인 기술과 방법으로는 다루기 어려운 데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 제품화 되어 있으며, 비용대비 효율적으로 데이터를 처리, 분석, 표현함으로써 사용자들에게는 데이터 생태계의 가치사슬(데이터의 수집·저장·유통·활용)을 기반으로 데이터기반 시장을 통해 경제적 가치(신제품·서비스, 일자리 등) 창출할 수 있습니다.\n지능형 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼 Bigdata Suite 제품은 인공지능 기술(심층학습: deep learning)과 빅데이터 기술(기계학습: machine learning) 등이 융합되어 생산되어진 국내 최초 제품입니다. Bigdata Suite은 하둡 생태계의 통합연계 없이 전 산업군에서 지능형 빅데이터분석을 수행할 수 있는 AI 기반 End-to-End One stop 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼입니다.\n[솔트룩스] 지식 수집 엔진 토네이도 TORNADO\n시맨틱 검색엔진 Discovery\n기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(인공신경망)에 기반을 둔 인공지능기반 검색 엔진으로 단어와 문서의 의미를 기계가 스스로 이해할 수 있는 지능형 시맨틱 검색엔진(DISCOVERY)입니다. 특징학습(Feature Learning)이 가능한 기계학습 알고리즘을 적용하여 데이터 수집을 통해 특징을 학습함으로써 검색성능 향상과 사용자가 원하는 검색 결과를 제공합니다. 또한 단어와 문서의 의미를 기계가 스스로 이해할 수 있는 시맨틱 검색 솔루션으로, 입력한 키워드의 의미까지 스스로 판단해 검색 가능한 딥 서치(Deep Search) 기능을 내장하고 있습니다.\n< 지능형 시맨틱 검색 엔진 개념도 >\nBig Data Suite에서 기본적으로 활용하고 있는 저장소는 병렬/분산 저장이 가능한 빅데이터 저장소(GFS - GLORY-FS)를 적용하고 있습니다. 비용적인 측면에서의 효율성, 지속적으로 증가하는 데이터의 수용, 빈번하게 발생하는 장애에 대한 대처, 관리의 편리성, 신속한 입출력 성능, 데이터 최적 배치, 효과적인 캐시 사용, 부하 집중에 대한 유연한 대처, 데이터에 대한 보안 등과 같이 대용량 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들을 집약하고 있는 기본적으로 적용하여 구성되어져 있습니다.\n지능형 시맨틱 검색 엔진 주요 특징\n기업 내에 분산된 많은 양의 DB뿐 아니라 외부 소셜 빅데이터, 센서 및 로그 데이터, DOC, PPT, XLS, HWP 등의 오피스 문서를 포함한 초대용량 빅데이터를 특징학습을 통하여 검색 효율성 극대화 및 탁월한 검색 품질 성능을 갖춘 지능형 빅데이터 전용 시맨틱 기반 검색 엔진입니다.\n빅데이터 저장소 주요 특징\n수천에서 수만 대의 저비용 서버들을 이용하여 저장 공간 구축을 할 수 있는 분산파일시스템으로 장애에 대한 효율적인 통제 능력과 높은 입출력 처리 성능을 갖춘 대용량 데이터 처리를 위한 분산 파일 시스템입니다. GFS는 다음과 같은 주요 특징들을 가지고 있습니다.\n검색 서비스의 개발 편의성 및 표준화된 데이터 처리를 통해 검색 서비스 인터페이스 기능을 제공하여 효과적인 연계 서비스 구축으로 다양한 시스템의 사용자에게 다양한 검색 기능을 제공합니다.\n텍스트마이닝 엔진 TMS\n텍스트마이닝 엔진은 대용량의 내·외부 비정형 데이터에 대하여 데이터의 특성, 의미와 연관성을 파악하여 의미기반 검색, 정보 재조직화, 다차원 분석을 수행함으로, 숨은 지식을 발견하고 이를 통하여 높은 지식활용, 고객관리, 위험관리, 연구개발 등의 올바른 의사결정을 할 수 있도록 숨은 지식을 발굴하여 가치화 할 수 있는 다양한 비정형 데이터 분석 기능을 제공합니다. 방대한 문서 및 정보에서 고품질의 정보 추출, 관계 추출, 자동 정보(문서) 분류, 자동 정보(문서) 군집, 자동 정보(문서) 요약 및 지능형 비정형 데이터 분석 기능 등으로 구성되어 있으며 지식정보의 검색, 분석 및 활용에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시키는 지능형 비정형 빅데이터분석 엔진입니다.\n< 텍스트마이닝 엔진 구성도 >\n자연어 처리 기능\n비정형 데이터 가공을 위한 모든 고정밀 언어분석기들은 기계학습과 인공신경망 기술이 적용되어 있으며, 사전과 규칙을 통해 각 도메인별로 품질을 최적화할 수 있는 기능입니다.\n< 자연어처리 기능 >\n정보(문서) 자동 분류 기능\n방대한 양의 비정형 빅데이터(정보 및 문서)에 대하여 사전 정의한 분류체계(카테고리) 별로 자동으로 실시간 계층 분류하는 기능으로 문서 분류에 학습 및 규칙 기반을 동시에 사용할 수 있는 혼합형 분류 기능입니다.\n스트림분석 엔진 BlueBolt\n실시간 스트림 빅데이터분석 엔진(BlueBolt)은 다양한 장비와 생산라인의 로그, 센서 데이터와 같은 실시간 머신 데이터뿐 아니라 다양한 소스의 비정형 휴먼데이터를 융합 분석할 수 있는 실시간 스트리밍 데이터 분석 엔진입니다. 스트림 빅데이터의 실시간 인메모리 분석과 복잡한 이벤트 처리(CEP)를 통해 보안, 안보상의 이상 징후를 감지하거나 생산 라인의 문제 예측과 최적화 체계를 갖추는 것을 가능케 합니다. 특히 강력한 분산 인메모리 분석 기능은 대규모 서비스 시스템 운영/관리, 이상거래탐지(FDS; Fraud Detection System) 및 컴플라이언스와 eDiscovery를 포함한 운영 인텔리전스 (OI; Operational Intelligence) 구현을 위한 세계 최고의 성능을 제공하고 있습니다.\n[솔트룩스] 스트림 빅데이터 분석 엔진 블루볼트 BLUEBOLT\n< 스트림분석 엔진 개념도 >\n다양한 형식의 스트림 데이터(비정형, 반정형)를 실시간으로 수집·정제를 통하여 실시간으로 복잡한 조건의 질의 및 분석을 수행합니다. 분석한 결과들을 대시보드로 구성하여 실시간 모니터링 및 공유를 할 수 있으며 특정 조건에 일치하는 패턴이 발생하면 외부에 알림 기능을 수행합니다.\n인지분석 엔진 CAS\n데이터 분석 관점에서 ‘인지’는 정형화된 규칙과 사물을 표현할 때 어떤 특징으로 표현할지 찾는 것을 말합니다. 솔트룩스의 인지분석 엔진(Cognitive Engine)은 컴퓨터가 사람처럼 학습을 통해 데이터에 대한 다양한 관점을 인지하거나 예측할 수 있는 인공지능 기술이 융합 적용된 기계학습(Machine Learning) 및 심층학습 (Deep Learning) 기반의 세계 최고의 인지분석 엔진입니다.\n인지분석 엔진(Cognitive Engine)은 수집된 대용량의 내·외부 빅데이터를 기계학습 및 심층학습 기반으로 사람이 찾지 못하거나 사람이 분석하기에 어려운 데이터의 특성, 의미와 데이터 간의 연관성 분석 등을 빠른 속도로 찾아낼 수 있습니다. 더 나아가 초대용량 데이터에 대한 복잡계 분석, 음성과 텍스트 간의 융합분석, 이미지와 텍스트 간의 융합분석 기능을 제공합니다.\n< 인지분석 엔진 - Cognitive Engine 구성도 >\n기계학습 및 심층학습을 통한 개체명 인지분석, 감성 인지분석, 지식/소셜 네트워크 분석, 음성인식 융합분석, 이미지 인식 융합분석 등 데이터 속의 의미관계망 분석을 통해 심층 분석 기능을 제공합니다.\n개체명 인지분석 기능\n기계학습 기반의 개체명 인지분석 기능은 데이터에서 개체(회사이름, 사람이름, 지역 명칭, 날짜, 시간, 금액)를 자동으로 추출(경계 구분)하고 추출된 개체의 종류를 분류를 통하여 개체들 간의 연관 관계를 실시간 자동 분석을 할 수 있는 기능입니다.\n< 개체명 인지 분석 기능(실 구축 화면 - 언론진흥재단) >\n감성 인지분석 기능\n기계학습(Machine Learning)과 심층학습(Deep Learning) 기반 형태소, 문장구조, 개체명, 의미 등을 파악하여 토픽 별 감성 분석, 긍/부정 트렌드 분석을 처리하는 고품질, 고정밀 감성 분석(Sentiment Analysis) 기능입니다.\n< 감성 인지 분석 기능 >\n지식/소셜 네트워크 분석 기능\n초대용량 웹, 소셜미디어, 이메일 및 방대한 기업이 보유하고 있는 데이터로부터 시맨틱 소셜 네트워크를 추출해 그 구조를 분석하고, 네트워크에 흐르는 지식과 상호 영향력을 기계학습 기반의 심층분석을 통하여 중심성분석, 군집분석, 최단경로 분석, 핵심 플레이어 분석, 주제별 핵심 노드 분석, 주제별 연관 노드 분석, 연관 주제별 핵심 노드 분석 등 지식네트워크 상에 유통되는 데이터에 대한 실시간 분석을 할 수 있는 기능입니다.\n< 지식/소셜 네트워크 분석 기능 – 통계분석 & 중심성분석 >\n음성인식+텍스트 융합 분석 기능\n사용자의 실시간 음성데이터를 입력 받아 텍스트로 변환 후 비정형 빅데이터분석 기능과 연계하여 분석을 수행하는 기능과 사용자가 보유하고 있는 테스트 데이터와 음성인식을 통한 텍스트로 변환되어진 데이터 간의 융합 분석하는 기능입니다.\n< 실시간 음성인식을 통한 텍스트 분석 – 이슈 분석 >\n시각분석 엔진 Rainbow\n시각분석 엔진(Rainbow)은 빅데이터와 그 분석 결과를 다양한 관점에서 시각화 함으로 숨겨져 있는 패턴을 발견하고, 미래를 예측, 이해할 수 있도록 지원합니다. 단순한 개별 데이터의 시각화뿐 아니라, 서로 다른 데이터를 융합, 재구성하고 동적 대시보드를 통해 시각적분석을 가능하게 합니다.\n< 시각분석 엔진 개념도 >\n워크벤치를 통해 다양한 시각화 라이브러리를 통해 표현되는 데이터들은 엔진 내부 임시저장소를 통해 관리되며 웹, 기업 포털 및 소셜미디어에 퍼블리싱이 가능합니다. 전통적인 BI(비즈니스 인텔리전스)와 시각화 도구의 한계를 넘어, 빅데이터로부터의 새로운 통찰력을 얻고, 데이터를 통해 문제 해결과 답을 얻도록 돕는 최고의 빅데이터 시각적분석 엔진입니다.\n다양한 데이터 소스와 파일 포맷 지원\n다양한 형식의 데이터소스에 연결을 하여 선택된 데이터에 대하여 연산, 필터링 및 서로 다른 데이터 소스 간의 결합이 가능하며 최종 정제된 데이터를 가지고 인터렉티브 한 시각화 요소들을 쉽게 생성하는 것이 가능 합니다. 또한 웹 서버로의 퍼블리싱을 통하여 생성한 시각화 요소를 웹 상에서 확인하거나 다른 사람들과 공유를 할 수 있는 기능을 제공합니다.\n< 시각분석 엔진 동작 프로세스 >\n국가단위의 빅데이터분석 플랫폼 구축\n공간빅데이터 체계 구축 사업 - 국토교통부 - 국토교통부장관 표창 수상\n행정정보와 민간정보 등 공간데이터 기반 정형·비정형 빅데이터 및 텍스트 데이터를 융합하여 생산성 있는 지능형 공간데이터를 구축하였으며, 이를 바탕으로 다양한 분석 모델과 템플릿을 제공하여 사용자가 웹 환경에서 쉽고 빠르게 분석모델을 활용 및 분석을 할 수 있는 워크플로우 기반 분석 도구를 제공하였습니다. 또한 공간빅데이터 기반 다목적 공간빅데이터분석 표준 플랫폼 구축 및 서비스 환경을 제공하여 국정현안에 선제적으로 대응하고 미래전략을 수립할 수 있도록 공간정보의 특성을 고려하여 지능형 공간빅데이터를 구축하고 스마트 행정을 실현할 수 있는 기틀을 마련하였습니다.\n< 국토교통부 - 공간빅데이터 체계 포털 >\n(융합 DB 구축) 융합데이터 서비스를 통해 다양한 융합DB의 결과를 Dash board형태로 제공하여 사용자가 공간 데이터를 보다 쉽게 이해하고 접근할 수 있도록 하였으며 다양한 유형의 결과값을 대시보드 형태로 제공\n(데이터서비스 개발) 융합자료와 기초자료로 데이터셋을 분류하여 제공하는 데이터 서비스로 조회를 통하여 관련 데이터를 다운로드 할 수 있고, 융합DB의 시계열 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 화면 분할 방식의 시각화 서비스를 제공\n(분석 플랫폼 구축 및 시각화 서비스 개발) 공간정보 및 공간빅데이터에서 제공되는 데이터와 공간빅데이터분석도구에서 제공하는 공간라이브러리를 활용하여 분석을 지원하는 공간빅데이터분석 플랫폼 구축과, 공간하둡(Spatial Hadoop) 기반의 분석결과를 지도 위에 시각화하여 표출할 수 있는 시각화 서비스 제공\n(소셜 공간분석 서비스 개발) 비정형데이터를 문장단위로 감성분석하여 존재하는 위치정보와 결합하고 이슈와의 관계를 파악하고 지역에 따른 주요토픽, 어휘 트렌드를 분석하여 지도 위에 시각화하여 표출할 수 있는 서비스 제공\n< 공간빅데이터분석 기능 >\n정형·비정형 공간빅데이터 기반의 스마트 데이터 및 차세대 빅데이터분석 플랫폼 구현을 위하여 One stop 실시간 공간 빅데이터분석이 가능한 Big Data Suite 제품 적용\nHDP 3.2 제품 적용\n호튼웍스에서 Package한 HDP 3.2를 적용하여 Big Data suite 제품과 Hadoop Eco System 연계를 통하여 최적의 공간 빅데이터분석 플랫폼 구성\nBig Data Suite Pilot을 통한 제품 품질의 우수성 및 탁월한 성능 평가\n1차 구축 시스템과 Big Data Suite으로 구성한 Pilot시스템을 국토교통부 주관 외부전문가를 통하여 빅데이터 전주기에 해당하는 전 단계별 성능 및 품질 테스트 수행 후 Big Data Suite Pilot 시스템의 품질 및 성능 우수성 평가\n국토교통부 산하 구축 사업 중 국토교통부장관 표창 수상\n과학행정 구현 및 맞춤형 서비스 제공을 위해 공간정보를 활용한 공간 빅데이터 체계를 구축하여 범정부적 활용을 지원\n공간 빅데이터의 공통활용 기반을 조성하여 중앙행정기관, 지자체, 공사공단 등 공공부분에서 공간정보를 활용한 합리적이고 객관적인 정책수립을 지원하여 현안사항 해결 지원\n부동산, 교육, 복지, 범죄, 재난 등 복잡한 사회․경제적 현안에 선제적 대응\n과학적 공간분석기법을 활용한 미래국가 전략 수립 및 의사결정 지원\n공간 빅데이터를 활용한 다양한 민간 활용서비스 모델 개발, 확산을 통해 신산업 및 일자리 창출 등 공간정보산업 진흥 도모\n공간빅데이터 체계는 사용자 활용성을 고려하여 다양한 형태의 템플릿과 웹 환경에서 사용자가 보다 쉽고 빠르게 분석 모델을 개발할 수 있는 환경을 제공\n이를 통해 사용자가 목적에 따라 데이터와 분석 기능을 조합하여 새로운 분석모델 개발 및 분석 결과 도출이 가능한 기능 제공\n분석모델의 결과는 공간하둡 기반의 위치정보를 활용한 공간 시각화, 화면분할을 통한 시계열 정보화를 통하여 과거의 정보, 미래예측을 포함한 분석결과를 한눈에 파악할 수 있는 서비스 제공\n신기술 센싱 및 예측 분석 플랫폼 구축\n삼성전자 신기술 센싱 시스템 구축 – 삼성전자 & 삼성반도체\n삼성전자 및 삼성반도체 내부 KMS에 축적되어 있는 지식정보들과 함께 외부 KISTI (한국과학기술정보연구원)와의 MOU 계약을 통해 공급받게 된 해외학술자료, 국내 학술회의 정보, 각종 연구보고서, 해외과학기술 동향분석 정보 등 대량의 기술문서, 국내외 IT 뉴스, IT전문리뷰/블로그, 기술잡지 등을 수집 및 내/외부 지식정보 통합을 통하여 미래 기술/사업 불확실성에 대한 리스크 조기 감지 체계를 구축하였습니다.\n또한 신기술 정보 자동수집 및 분석 체계를 구축함으로써 신기술 및 응용분야에 대한 조기 신기술 센싱 능력 강화를 통해 연속 기술의 한계, 비연속 기술 등장에 따른 사업 리스크 대응, 사업 리스크 보완을 위한 벤처투자, M&A 전략 수립 등 신기술 센싱의 다양한 분석 및 예측 기능을 통하여 내부 데이터 기반의 의사결정 지원을 할 수 있는 기틀을 마련하였습니다.\n< 삼성전자 - 신기술 센싱 시스템 >\n(데이터 수집 체계 구축) 내외부 다양한 형태의 정형데이터, 비정형데이터에 대한 다양한 수집 기능이 적용되어진 수집 체계 구축을 통하여 신기술 센싱, 예측 분석을 위한 통합 DB 구축\n(데이터 모델링 및 지식베이스 구축) 신기술 센싱의 품질 확보를 위하여 내부에서 생성되는 지식뿐만 아니라 외부에서 생성되고 수집되는 기술문서 및 소셜 데이터(뉴스, 블로그 등)에서 다양한 연관성 정보를 추출하기 위하여 삼성전자 신기술 센싱을 위한 다양한 데이터 모델링 구축을 하였으며, 이를 통하여 기술 및 기업정보 지식베이스(인물/논문/특허 연관성, 기술/기업/인물 연관성, 기업/ 투자기관/인물 연관성 등)를 구축\n(신기술 센싱 플랫폼 구축 및 분석 서비스 개발) 삼성전자 내부 지식정보들과 외부에서 수집되어지는 데이터를 수집, 저장, 가공, 분석 및 시각화를 지원하는 신기술 센싱/예측/분석 플랫폼 구축을 통하여 다양한 대용량의 데이터에 대한 기업/인물/기술/논문/언론 등에 대한 상호연관성 분석, 지식 트렌드 분석, 지식정보 네트워크 분석, 실시간 신기술 센싱/예측 분석 등 다양한 분석 기능의 결과에 대한 시각화하여 표출할 수 있는 서비스 제공\n내부 지식정보 및 외부 기술데이터 기반의 지능형 신기술 센싱, 예측 분석 플랫폼 구현을 위하여 실시간/배치 분석이 가능한 Big Data Suite 제품 적용\nPoC를 통한 제품 성능 및 품질 테스트 수행의 우수성 검증\n삼성전자 KMS를 위한 신기술 센싱 플랫폼 구축에 적용되어질 빅데이터분석 플랫폼 사전 검증을 위하여 POC를 3차에 걸쳐 수행 후 제품의 성능 및 품질의 우수성으로 인해 선정\n국문 및 영문 데이터 대상으로 데이터 수집, 저장단계, 분석단계, 시각화 단계에 각 단계별 시스템 성능 및 분석 성능 등 다양한 검증을 통하여 지능형 신기술 센싱, 예측 분석 플랫폼 구축을 위하여 Big Data Suite 선정\n단순 검색 기능으로는 개별 기술, 혹은 개별 키워드에 대한 단순 나열의 결과 밖에는 얻을 수 없었고 이 제한된 기능으로 전체 기술네트워크를 바라보거나 기술분석 트렌드를 알아내는 것은 불가능에 가까운 일이었으나, 구축한 신기술 센싱 시스템으로 인해 나무가 아닌 숲을 바라볼 수 있는 능력과 적용기술 혹은 관심기술의 트렌드 정보의 제공이 가능해 거대하고 개별적인 기술이슈를 가진 삼성전자 조직 구성원들의 기술 탐색 욕구를 충족시킬 수 있었습니다.\n이는 기존 시스템 Open 이후 기존 KMS 접속 및 사용자를 3~5배 증가시켜 삼성전자 지식관리 활동을 비약적으로 증가 및 개선시킨 효과를 가져왔습니다.\n미디어 컨텐츠 분석 플랫폼 구축\n뉴스 빅데이터분석 시스템 구축 - 한국언론진흥재단\n국내 각 언론 기관들이 수십 년에 걸쳐서 구축한 뉴스 미디어 콘텐츠에 대한 고부가가치화 및 지식화를 통한 저널리즘 서비스의 획기적 혁신을 통하여 차별화된 대정부/대국민 서비스로 발전시키기 위해서 방대한 양의 뉴스 데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 플랫폼을 구축하였으며 지능형 분석을 위해 뉴스 빅데이터 관련 메타데이터 등 분석 데이터구축, 사용자를 위한 다양한 분석 서비스 및 관리 체계를 구축하여 미디어 기반의 지능형 분석, 융합, 예측 서비스 등 고품질의 저널리즘 정보 생산 주체인 언론 기관들이 향후에 보다 수준 높은 차세대 미디어 콘텐츠를 지속적으로 도출하고 자생적으로 유통 지원 혁신을 위한 기틀을 마련하였습니다.\n< 한국언론진흥재단 - 뉴스빅데이터 분석 서비스(BIGKinds) >\n(뉴스 빅데이터 DB 구축) 국내 종합일간지, 경제일간신문, TV방송뉴스, 인터넷신문, 영자일간지, 지역주간신문과 고신문 및 90년대 이전신문 등과 국외 해외뉴스를 포함한 최대 규모의 기사 DB 구축\n(뉴스 빅데이터분석 플랫폼 구축) 뉴스 빅데이터를 분석 위하여 한국어를 포함한 영어권 언어 분석이 가능한 지능형 자연어처리엔진, 기계학습기반 비정형 텍스트분석 엔진, 의미기반 검색엔진 등 뉴스 빅데이터 심층 분석 처리를 위한 플랫폼을 구축\n(뉴스 빅데이터분석 서비스 개발) 뉴스 빅데이터를 활용하여 의미기반 뉴스 검색 기능을 통하여 일반인을 위한 빅카인즈 검색 서비스와 전문가를 위한 빅카인즈 프로 서비스를 제공\n뉴스 심층분석을 통하여 뉴스와 주가 지수 간의 연관 정보 및 예측 분석 기능, 뉴스기사를 분석하여 인용문을 추출하고 해당 인용문의 정보원을 분석하는 뉴스 정보원 분석(네트워크) 기능, 트렌드 리포트 기능, 각 국의 정치뉴스를 분석하여 특정 이슈에 대한 차이를 볼 수 있는 해외 뉴스 심층 분석 기능, 국가별 언론보도에 대한 트렌드 분석, 연관어 분석, 네트워크 분석 등 사용자에게 다양한 분석 기능 등 다양한 분석 기능을 제공\n< 뉴스 빅데이터 분석 기능 >\n국내/해외 뉴스 콘텐츠 기반의 비정형 뉴스 빅데이터분석 플랫폼 구현을 위해 One stop 실시간 미디어 콘텐츠 빅데이터분석이 가능한 Big Data Suite 제품의 적용\nOpenSource Apach SPARK, STORM, KAFKA 등을 뉴스 빅데이터 플랫폼에 적재적소에 반영하여 Big Data Suite 제품과 연계를 통하여 최적의 품질을 보장하는 뉴스 빅데이터분석 플랫폼 구성\n대규모 뉴스 데이터구축 및 분석을 통하여 국가적으로는 중요한 역사적 자산 축적 및 사회변화 예측 및 정책 입안·사업 기회 포착에 기여\n또한 경제적인 측면에서는 향후의 판세나 정황을 예측하고 대처할 수 있는 창조 경제 브레인 역할을 수행할 수 있는 기틀 마련\n고품질의 저널리즘 정보 생산 주체인 언론 기관들이 향후에 보다 수준 높은 차세대 미디어 콘텐츠를 지속적으로 도출하고 자생적으로 유통할 수 있는 혁신적 시스템 기반 마련\n뉴스빅데이터분석 체계를 활용한 글로벌 뉴스(영문, 일문) 분석 시스템 및 특정 이슈에 대한 국가별 언론보도의 차이 분석 서비스 제공을 통하여 글로벌 뉴스 분석 서비스 영역의 선두사례로 발전\n뉴스 활용가치에 대한 사회적 인식 제고 및 이에 상응한 언론사 콘텐츠 기반 수익모델 창출에 기여\n방대한 뉴스 데이터와 개별 사용자, 개별 기관의 특성과 성향을 분석하여 맞춤형 뉴스 및 관련 정보 제공\n금융 데이터 & 실시간 VOC 분석 플랫폼 구축\n지능형 실시간 VOC 분석 및 TA 분석 시스템 구축 – 농협은행\n고객의 디지털 채널 활용 증가와 지능형 서비스 요구의 지속적 상승이 예상되어, AI기반 서비스 확대를 통한 고객 만족도 및 운영 효율성을 높일 수 있도록 기존 시스템을 고도화하고 개선하는 것을 목표를 두고 콜센터 AI 빅데이터 시스템을 구축하였습니다.\n농협은행 고객행복센터에서 매일 발생되는 전화 상담 내용을 기록 저장하고 분석하는 상담 빅데이터분석 시스템을 실시간 음성처리, 언어분석 처리, 대용량 분산 환경을 적용하였으며, 실시간 TA(Text Analysis) 분석 서비스가 가능한 구조로 개발하여 적시, 적소에 상담 데이터 분석 결과를 제공하였으며, 다양한 목적과 관점에서 분석하고 통찰할 수 있는 지능형 VOC 분석 및 TA분석을 위한 기반을 마련하였습니다.\n< 농협은행 - 지능형 금융 데이터 분석 >\n(데이터 저장 및 운영 환경 개선) 수집되는 상담 빅데이터는 메시지 큐에 저장되고 분산 어플리케이션을 통해 색인 및 빅데이터 저장소에 저장되면 텍스트 분석을 통한 서비스로 구성\n(지능형 지식관리시스템 구성) 신규 KMS(지능형 지식관리 시스템)을 통해 구축/관리되는 지식정보가 지식베이스로 동시에 관리되고, 질의응답 시스템에 자동 배포 가능한 구조가 구성\n(TA 서비스 구성) 이슈 클라우드 및 이슈 트렌드 분석 기능 제공\n이슈 키워드에 대한 감성분석 기능을 제공\n연관 토픽 분석에 대한 네비게이션 기능 제공\n상담결과를 주제별로 자동 군집하는 기능 제공\n< 지능형 VOC 분석 및 TA 분석 기능 >\n상담데이터 수집계층, 메시지계층, 빅데이터 저장계층, 빅데이터 색인계층, 활용서비스 계층 등으로 구성할 Big Data Suite 제품 적용\nOpenSource Apach SPARK, STORM, KAFKA 등을 뉴스 빅데이터 플랫폼에 적재적소에 반영하여 Big Data Suite 제품과 연계를 통하여 최적의 품질을 보장하는 지능형 금융 빅데이터분석 플랫폼 구성\nBig Data Suite의 대용량 빅데이터수집에 대한 무결성을 보장하며, 실시간 데이터 송수신에서의 유실을 방지합니다. 또한 분산 처리 환경과 인메모리 분석을 통해 대용량 집계 및 분석 처리시에도 빅데이터 시스템의 성능을 보장하는 제품 선정\n지속적으로 증가하는 상담 데이터의 실시간 분석과 배치 분석 모두 수용할 수 있는 분석 플랫폼 체계 필요성에 충족하는 제품 선정\n인메모리(in-memory) 기반의 집계 및 통계 분석과 실시간 색인 및 분산 처리를 통해 고성능의 빅데이터분석이 가능한 제품 선정\n사용자 증가로 부하가 집중될 수 있는 고객 집중 상담 시간에도 원활한 서비스가 가능하고, 향후 지속적인 데이터 증가나 서비스 확대에도 시스템 인프라 확장이 유연한 구조로 구성\nTA 분석 기능 및 서비스 개선으로 실시간 이슈 분석 및 상담 품질 평가 기능 고도화\n상담 이슈에 대한 검색, 통계, 트렌드 분석, 연관성 분석 등이 연관성을 가지고 주제를 확장하여 심층 분석될 수 있도록 UI를 개선하고 분석 결과를 시각화서비스 제공\n상담사의 고객 상담을 실시간으로 모니터링 하거나, 상담 결과에 대한 품질 평가의 일부를 시스템으로 자동화함으로써, 오상담이나 부적절한 대응을 적시에 발견하고 개선하여 고객 상담의 만족도 향상\n음성데이터를 텍스트로 변환하고, 비정형 텍스트를 분석하여 결과를 제시해야 하는데 이를 대량으로 실시간으로 처리할 수 있는 지능형 인지분석 기능 제공\n지능형 통합 검색 시스템 구축\n포스코 GIH(Global Information Hub) 구축 사업 – 포스코 경영연구소(POSRI)\nGIH 프로세스를 효율적으로 지원하고 패밀리사의 전략적 의사결정 지원을 위해 IT 시스템 구축이 필요. 포스코 및 패밀리사에서 자체 관리하던 국내∙외 사외정보를 GIH에서 통합관리하고 분야별 전문가가 분석∙가공해 임직원에게 서비스하기 위한 포스코 패밀리 통합정보관리 네트워크를 구축하기 위함입니다.\nGIH 내부정보와 외부 수집정보를 대상으로 정형/비정형 데이터에 대한 지능형 분석을 통해 관련 주제 및 이슈 키워드의 시맨틱 검색으로 보다 정확한 정보검색과 모니터링 능력을 극대화하고, 특정 주제에 대한 동향분석, 트렌드 분석, 연관주제 분석 등 축적된 비정형데이터를 대상으로 보다 입체적이고 의미 있는 분석 수행이 가능하게 하였습니다.\n< 포스코 – 시맨틱 통합 검색 & 분석 >\n(의미기반 지능형 통합 검색 체계 구축) 사용자가 질의하거나 선택한 키워드 (토픽)에 대하여 키워드를 포함한 문서 중 중요한 문서의 상위 100건의 문서를 실시간 분석하여, 검색어와 가장 밀접한 관계를 가지고 있는 연관정보를 추출하여 방사형 트리 형태로 조회할 수 있는 지능형 검색 체계를 구축\n(지능형 검색 기능 개발)\n검색결과 클러스터링: 사용자 질의어에 대한 검색 결과 문서를 실시간 분석하여 문서 클러스터링 결과를 제공\n인기검색어: 사용자가 검색한 검색어 이력을 통계적으로 추출하여 순위를 시각화하여 표출\n자동분류검색: 정보(문서) 자동분류를 통해 분류가 되어진 데이터에 대하여 분류체계를 통한 검색을 할 수 있는 기능 제공\n유사문서 검색: 특정문서와 유사한 문서를 다양한 출처에서 실시간으로 검색해서 제공\n(지능형 트렌드 분석 기능 및 서비스 개발) CEO메시지와 정보니즈 데이터를 분석하여, 주요키워드를 기간 단위로 추출하여, 해당 기간 동안에 이슈가 되는 키워드를 추출하여 사용자들에게 다양한 챠트 형식으로 시각적분석 서비스를 제공\n< 의미기반 지능형 통합검색 및 트렌드 분석 >\nGIH 내부정보와 외부 수집정보를 대상으로 정형/비정형 데이터에 대한 지능형 검색 및 데이터 분석을 위하여 Big Data Suite 제품의 빅데이터 저장/검색 엔진(DISCOVERY), 비정형 빅데이터분석 엔진(TMS)를 적용하여 구축\nGS인증, 행정업무용 SW인증, 신SW 상품대상, 대한민국SW대상 대통령상 수상을 국내 최고의 성능과 품질을 보장하는 빅데이터 저장/검색 엔진(DISCOVERY) 및 비정형 빅데이터분석 엔진(TMS) 선정\n포스코 패밀리 정보 경쟁력 강화\n유용한 정보를 신속하고 정확하게 제공\n분업 및 협업을 통해 패밀리간 정보 공유\n최신 정보기술 활용을 통한 효율적 정보활용 및 업무생산성 증가\n포스코 패밀리 정보 마인드와 문화 정착\n정보 수집 및 활용을 통한 정보 마인드의 진화(형성→확산→정착) 기반 마련\n정보 활동 모니터링과 피드백을 통해 변화관리 유도\n전략적 Insight 정보 발굴\n국내외 유의미한 정보의 체계적 축적\n전략적 Insight정보를 활용한 의사결정 지원\n신 사업 아이디어 발굴 및 경영 Risk 선제 대응\n포스리 정보기반 분석역량 강화\n포스리와 패밀리사간 효과적 커뮤니케이션과 의사결정 지원 기반 구축\n국내외 현장의 Live한 정보취득으로 포스리 연구/과제 현장성 강화\n실시간 데이터 수집, 저장, 검색, 분석, 시각화에 이르는 빅데이터 라이프 사이클을 충족시키는 Big Data Suite 제품은 아래에서 제시하고 있는 주요 기술들이 반영되어 구성되어 있습니다.\n(357550) 석경에이티 - (1) 회사소개 ( 제품소개 & 솔루션 ) (0)\n(304100) 솔트룩스 - (1) 회사소개 & 인공지능 ( AI Suite , 적용사례 , 기술소개 )\n304100, saltlux, 뉴트리션코트, 솔트룩스, 스틱벤처스, 아웃바운드 컨택센터 자동화, 인공지능 플랫폼인 AI Suite, 인공지능(AI) 전문 기업, 지능형 빅데이터 분석 플랫폼인 Big Data Suite, 지능형 채용/HR 심사\n솔트룩스는 기계학습과 자연어처리 스타트업으로 2000년에 창업된 ㈜시스메타에 그 뿌리를 두고 있으며, 창업이래 인공지능과 빅데이터 기술의 한 우물을 파온, 국내 대표적인 4차산업혁명 원천기술 기업입니다. 자사는 창업 초기부터 원천기술 확보에 집중해 왔으며 2006년 솔트룩스로 기업명을 변경하고 인공지능 기술개발과 신시장 창출에 더욱 박차를 가해 왔습니다.\n인공지능 데이터과학 전문기업 솔트룩스 회사 및 사업소개\n솔트룩스는 알고리즘 중심의 인공지능과 빅데이터 기술개발뿐만 아니라 인공지능 사업의 글로벌 경쟁력 확보를 위해 150억건 이상의 대규모 데이터를 축적, 자산화하고 끊임없는 혁신제품 출시와 해외 진출에 노력해 왔습니다. 자사의 이러한 노력은 118건의 기술 특허출원(PCT 포함)과 61건의 등록특허, 145건의 등록 소프트웨어 보유, 매년 20% 이상의 높은 매출 성장의 결실을 보이고 있습니다. 지난 19년간 인공지능과 데이터 부분에서의 기술, 인재, 경험의 축적은 최근 인공지능 기술의 성숙과 세계적 성장에 따라 솔트룩스와 자회사, 파트너, 고객 모두에게 큰 성장의 기회가 되고 있습니다.\n솔트룩스 인공지능 기술의 차별성은 한마디로 ‘고정밀 앙상블 인공지능’으로 표현할 수 있습니다. 이는 다양한 기계학습(딥러닝) 기술과 지식그래프, 논리추론과 같은 상이한 AI 기술들을 융합함으로 구현되며, 대규모 데이터 수집, 분석, 학습 등의 빅데이터 및 데이터과학 기술이 뒷받침되어야 합니다. 축적의 시간을 통해 확보된 솔트룩스의 차별화된 인공지능과 빅데이터 기술에 대한 상세 소개와 그 상용 경쟁력 및 구체적 사업계획과 전망 내용을 담고 있습니다.\n솔트룩스는 ‘세상 모든 사람들이 자유롭게 지식 소통하도록 돕겠다’는 기업 사명(mission statement)을 중심으로 사람과 사람뿐 아니라 사람과 기계, 기계와 기계가 상호 소통/협력 가능한 미래 원천기술을 개발하겠다는 일념으로 세명의 공동창업자에 의해 설립이 되었습니다. 설립초기에는 컴퓨터가 사람의 글과 말을 이해하기 위한 기계학습 기술 개발에 집중을 하였으며, 2005년부터는 지식공학(Knowledge Engineering)과 지식그래프(Knowledge Graph) 및 추론 기술에 대한 연구, 2010년부터는 심층 질의응답과 대화처리, 2015년 이후는 딥러닝 기반의 지식학습, 음성인식/합성 등에 많은 투자를 진행해 왔습니다. 솔트룩스의 기업 사명은 회사의 존재 이유가 되며 ‘올곧게 일함’, ‘혁신을 통한 공헌’, ‘행복과 성장 추구’로 정의된 핵심 가치는 솔트룩스 임직원이 일하는 방식과 이유를 설명하고 있습니다. 솔트룩스 임직원은 우리의 기업 사명과 핵심 가치가 우리의 고객의 성공을 넘어 사회와 인류의 보다 행복한 삶에 기여한다 믿고 있습니다.\n솔트룩스는 향후 5년간 언어, 음성, 시각, 감성, 지식 등 각 AI 기술을 고도화하고, 하나의 앙상블 AI 플랫폼으로 융합, 발전시킴으로 현재 기계학습 기술의 한계를 극복한 세계 최고 수준의 차세대 인공지능 상용 기술의 확보를 목표하고 있습니다. 현재 솔트룩스가 보유한 국가 수준의 빅데이터 플랫폼 기술을 지구 스케일로 확장 고도화하고, 이를 통해 전세계 대상의 데이터 수집과 실시간 이슈 분석, 이상징후 조기 감지, 더 나아가 지능형 예측을 포함한 실시간 증강분석 기술의 상용화를 목표로 하고 있습니다. 지구 스케일의 빅데이터 증강분석 기술은 앙상블 AI기술과 결합되어 글로벌 AIaaS 통합 플랫폼을 구현하는데 중추역할을 하게 될 것입니다.\n솔트룩스는 현재 5개의 사업본부 아래에 6개 그룹, 16개 팀, 대표이사 직속의 2개의 실과 경영자문위, 기술자문위로 조직이 구성되어 있으며, 2개의 해외 자회사와 1개의 국내 자회사를 별도 운영하고 있습니다. 경영자문위원회는 경영, 법률, IT산업 등의 분야에서 독보적인 경력을 쌓아온 국내 최고 리더 6명으로 구성되어 있으며, 솔트룩스의 경영전략에 대한 자문과 경영진에 대한 멘토의 역할을 하고 있습니다. 기술자문위원회는 국내외 최고의 AI 석학과 전문가로 구성되어 있으며, 솔트룩스의 기술과 제품에 대한 발전 방향을 제언하고 오픈 이노베이션을 통한 R&D 혁신을 지원하고 있습니다.\n이경일 대표이사는 폭넓은 대내외 활동과 빅데이터 및 인공지능에 대한 기술전문성을 바탕으로 솔트룩스의 사업 비전과 성장 방향을 제시하며 솔트룩스를 이끌고 있습니다.\nAI 및 빅데이터 분야에서 세계적으로 인정받는 AI & Big Data Guru\n솔트룩스의 7명의 CXO와 3명의 연구위원은\n각자의 사업/운영 영역에 대한 풍부한 경험과 전문성을 가지고 있습니다.\n솔트룩스의 기업 사명이 우리의 존재 이유와 목적을 설명한다면, 사업 비전은 우리의 사업 추구 목표와 방향을 제시합니다. 지난 2017년 솔트룩스는 2025년까지 글로벌 AIaaS (AI as a Service) 통합 플랫폼을 확보하고, "1억 명의 일상과 함께하는 AI 기업"이 되겠다는 새로운 기업 비전과 함께 기술, 제품, 사업 부분의 각 세부 목표를 수립하고 단계적 로드맵을 실천해 가고 있습니다.\n솔트룩스는 지난 10년간 인공지능 고객센터 구축과 챗봇 고객응대 서비스를 포함한 인공지능 플랫폼 공급 사업과 공공 빅데이터 분석 플랫폼, 비정형 및 고객 목소리 분석 등을 위한 빅데이터 플랫폼 공급을 주요 사업으로 진행해 왔습니다. 주요 고객으로는 삼성전자, LG전자, 현대자동차를 포함한 국내대기업과 행자부, 국토부 등의 공공기관, 그리고 우리은행, NH농협은행 등의 금융기관뿐만 아니라 ANA항공, 미즈호은행 등 해외사업분야에도 폭 넓게 확대되고 있습니다.\n최근에는 AI OpenAPI 서비스와 데이터과학 SaaS 서비스, 대규모 데이터 수집과 인지분석 등의 클라우드 기반한 구독형 서비스 사업을 확대하고 있으며, 향후 이 사업 부문은 매년 100% 이상 성장할 것으로 기대하고 있습니다.\n꾸준한 연구개발 활동을 통해 축적된 다수의 지적 재산권과 많은 국내외 인증 및 수상 실적은 솔트룩스의 탁월한 기술력과 성과의 우수성을 대외적으로 인정받고 있음을 증명합니다.\nAI as a Service, Welcome aboard! - 솔트룩스 이경일 대표이사 (AI SUMMIT 2020 SEOUL)\n[CES 2020] 인공지능 가상 인간 'Virtual Human' 선보인 '솔트룩스(Saltlux)'\n프로젝트 별 담당자를 위한\n인공지능 인식 및 기술 패러다임 변화\n인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술은 아주 오랜 시간 동안 연구되고 발전해 왔습니다. 이미 1950년대부터 인공지능 기술 분야에 대한 연구가 시작되었는데, 초기에는 사람이 이해하고 사고하는 것처럼 기계에도 명시적으로 지식을 구축하고 논리(규칙)을 정의하는데 목표가 있었습니다. 기계가 더욱 복잡한 추론과 탐색을 가능하게 하는 것에 연구의 핵심이었고, 1980년대에 이르러서는 전문가시스템이라고 하는 형태로 더욱 연구되고 발전되었습니다.\n2000년대에 들어서는 기계학습(Machine Learning) 분야의 연구가 시작되었는데, 시스템에 필요한 지식과 논리를 구축하는데 많은 시간과 노력이 소요되기 때문에, 기계가 스스로 학습하게 하여 그 한계를 극복하고자 하였습니다. 이후, 꾸준한 기계학습의 연구와 하드웨어의 발전이 동반되면서 2012년 이후 딥러닝(Deep Learning) 기술에 대한 연구가 급격히 성장하였고, 사람의 개입 없이 기계가 스스로 학습하여 다양한 분야에서 훌륭한 성과를 보이는 단계에 이르렀습니다. 이를 계기로 인공지능 분야에서의 접근 방식은 딥러닝 기술을 통한 발전으로 그 인식이 변화되어 왔습니다.\n현재는 이러한 인공지능 기술의 발전이 실생활에 적용되어 서비스의 확대로 이어지고 있는데 이미 금융, 의료, 법률, 공공, 민간 등 다양한 산업 분야에서 인공지능 서비스가 구축되고 있습니다. 만족할 만한 서비스 수준을 위해서는 기계가 서비스 환경에서의 상호작용으로 더욱 더 지능화되어야 하고 다른 기술과 융합된 형태의 서비스가 요구된다는 점에서 단순히 기술적 성장뿐만 아니라, 서비스 관점에서의 발전이 필요한 단계입니다.\n솔트룩스 AI Suite은 다음과 같은 10개의 엔진을 제공합니다.\n인공지능 분야의 발전 과정에서 보듯, 기술은 시장의 요구에 따라 빠르게 발전하고 있고, 이러한 기술발전에 따라 제품으로 완성되어야 비로소 실현 가능한 서비스로 활용될 수 있습니다.\n솔트룩스는 창립 이후로 자연언어처리와 시맨틱, 추론을 포함한 인공지능 분야에서의 독보적인 원천기술을 연구해 왔습니다. 시맨틱기술과 지식그래프기술을 통해 명시적인 지식과 논리를 축적하여 시스템을 지능화하고, 빅데이터 기반의 기계학습과 딥러닝을 통해 통계적 패턴을 학습하여 시스템이 자가 성장할 수 있는 기술적 성과를 이루었습니다. 즉, 솔트룩스의 인공지능 기술은 지식 기반 추론과 데이터 기반 학습이 융합된, 상호작용을 통해 시스템을 지능화 하는 앙상블 인공지능(Ensemble AI)으로 제품화 되어 있습니다. 또한, 이러한 인공지능 기술이 실제 서비스에 활용될 수 있도록 언어, 음성, 시각 등 모든 데이터에 대해 인지, 이해, 지식, 추론, 예측의 각 과정에서 필요한 기능을 통합하고, 탁월한 성능을 보장하도록 완성도를 높이고 있습니다. 이처럼, 솔트룩스의 AI Suite 제품은 인공지능 기술의 융합을 통해 지능형 소프트웨어 솔루션과 서비스를 통합 제공하는 혁신적인 인공지능 플랫폼으로 발전해 가고 있습니다.\nAI Suite은 솔트룩스가 지난 20년간 투자해온 R&D의 결정체로써 언어지능, 음성지능, 학습/추론지능, 시각지능의 4개의 영역으로 구분하고, 각 분야별 원천기술을 개발한 결과물입니다. 국내 최초로 상용화된 인공지능 플랫폼 ADAM의 경우 아시아 최대 규모의 지식그래프를 내장하고 있으며 지식학습 및 추론을 통한 생활 질의응답의 경우 94% 수준의 정확도로 일반상식 수준의 질의에 대한 응답이 가능합니다. 각각의 엔진들은 적용 도메인에 따라 필요한 구성요소들을 조합하거나 ADAMS.ai를 통해 RESTful 형태로 제공되는 60여 개의 API를 결합 사용함으로 가상비서, 인공지능 상담원, 지능형 로봇 등 혁신적인 인공지능 서비스 구현이 가능합니다.\n다음 그림과 같이 AI Suite은 다양한 인공지능 기반기술들을 활용하여 필요한 기능을 수행할 수 있도록 영역별 엔진들을 포함하고 있고, 하나의 지능형 지식처리 플랫폼으로 동작 할 수 있도록 구성되어 있습니다. 텍스트, 음성, 영상 등의 데이터에 대해 분석과 이해가 가능하고, 지식그래프 형태의 지식으로 구축되어 대화, 질의응답, 독해, 번역 등과 같은 지능형 지식처리에 활용됩니다. 또한 각각의 엔진은 적용하고자 하는 서비스 요구 기능에 따라 독립적, 선별적으로 적용이 가능하도록 설계되어 있어, 다양한 종류의 인공지능 서비스 구현에 효과적으로 활용할 수 있습니다.\n< AI Suite 구성도 >\nAI Suite은 인공지능 기반 실시간 가상 상담 및 상담 지원 서비스는 물론, 금융, 통신/방송, 법률/특허, 의료, 쇼핑/여행, 공공, 민간 등 지식 기반 고객응대가 즉각적으로 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용될 수 있습니다.\n< AI Suite의 주요 활용 범위 >\nAI Suite은 각 인공지능 분야별 주요 기술들에 대한 개별 엔진들을 아래 표와 같이 구분하고, 각 엔진별 최고 성능의 기능과 서비스를 제공합니다. 그 뿐만 아니라 적용 분야에 따라 커스터마이징을 통해 최적의 결과 제공이 가능하도록 사전 및 데이터구축, 모델 학습 등의 관리 기능을 함께 제공하고 있습니다.\nAI Suite은 자연어처리와 대화모델 위주의 기능만을 제공하는 일반적인 제품들과는 달리 다음과 같은 차별화되고 경쟁력 있는 기능 요소들을 지속적으로 연구 개발하여 제품화하고 있습니다.\n자연어이해 엔진 LEA\n자연어이해 엔진(LEA - Language Engineering & Analysis)은 비정형 데이터 가공을 위해 형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석, 감성 분석 등의 텍스트 분석 기능을 처리하는 기계학습/심층학습 기반의 언어 분석 엔진입니다. 그 뿐만 아니라 자연어처리 결과를 바탕으로 문장에 숨겨진 의도를 이해하거나 질문의 유형을 파악하는 등의 한 단계 높은 수준의 분석 결과를 제공함으로써, 대화처리를 위한 의도 이해 및 분석, 심층질의응답을 위한 질문 의미 이해 등이 가능합니다. 자연어이해 엔진(LEA)은 AI Suite에 포함된 다른 엔진들이 동작하기 위해 필요한 기본 엔진입니다.\n자연어이해 엔진을 구성하고 있는 고정밀 언어분석기들은 기계학습과 심층학습(인공신경망) 기술이 적용되어 있으며, 대규모 언어자원(분야별 대용량 학습데이터, 사전과 규칙)을 통해 도메인별로 품질을 최적화할 수 있습니다. 형태소 분석기는 98% 이상의 분석 품질을 제공하고, 구문 분석과 개체명 추출기는 병렬/분산 처리를 통해 세계 최고 성능을 제공하고 있습니다. 한국어뿐 아니라 영어, 일어 등 다국어 대응이 가능하며, 지식그래프와 연계하여 의미해석, 질의응답, 대화 시스템 구현이 가능한 자연어처리 엔진입니다.\n< 자연어이해엔진 - LEA 구성도 >\n심층신경망 기반의 음성인식 학습AI Suite의 음성인식 엔진은 딥러닝(Deep Learning)에 의해 고도화된 음향모델 적응 학습을 기반으로 합니다. 일반적으로 사용되는 음성인식 알고리즘인 HMM(Hidden Markov Model) 또는, 기존 Fully connected DNN(Deep Neural Network) 기반 음향모델보다 개선된 음성인식 성능을 보이는 LSTM(Long Short-Term Memory)기술을 적용한 baseline 음향모델을 기반으로 적응 학습 환경을 제공합니다.\n음성합성 엔진 TTS\n음성합성(speech synthesis)은 인위적으로 사람의 소리를 합성하여 만들어내는 것으로, 텍스트를 음성으로 변환한다는 데서 텍스트 음성변환(text-to-speech, TTS) 이라고 하기도 합니다.\nAI Suite의 음성합성 엔진은 사람의 목소리를 학습하여 주어진 문장에 대하여 학습한 목소리와 유사한 어조와 억양으로 사람의 음성을 인공적으로 만들어 주는 엔진입니다. 특히, 이미 학습되어 있는 모델에 의한 목소리뿐만 아니라 특정 개인 목소리 또는 특정 도메인의 음성파일을 실시간으로 학습하여 사용자 각각의 특성이 반영된 목소리로 음성합성 모델을 생성할 수 있습니다. 음성합성 엔진은 이렇게 학습된 모델을 End-Point를 통해 개별 서비스로 제공함으로써, 다양한 인공지능 서비스에 활용할 수 있습니다.\n음성합성 엔진의 기능은 크게 학습 관리와 서비스 관리 영역으로 나눌 수 있습니다. 학습 관리 영역은 특정 음성데이터를 학습하여 새로운 음성합성 모델의 생성하거나 관리합니다. 서비스 관리 영역은 엔진을 통해 학습된 음성합성 모델을 서비스로 구성하여 타 서비스 애플리케이션에서 접근하고 사용할 수 있도록 배포 및 관리를 담당합니다.\n< 음성 합성 엔진 시스템 구성 >\n솔트룩스는 음성합성 개인화 서비스 실현을 위해 전이 학습 기술을 이용한 화자적응 방법을 사용하고 있습니다. 전이 학습이란 기존에 잘 훈련된 모델을 사용하여 유사한 문제를 가지는 새로운 모델을 학습하는 방법입니다. 전이학습은 새로운 모델의 학습 효율을 높여 적은 데이터양으로도 이미 학습된 모델의 가중치(Weight) 값들을 의미 있게 조정(Fine-tuning)하므로 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 전이학습은 충분한 양의 데이터로 잘 학습된 A 모델에 기반하여 데이터가 부족한 B의 목소리를 효율적으로 학습하는 것이 가능합니다.\n전이학습 시 사전 학습된 A 모델과 추가 학습할 B 모델의 분포가 큰 차이를 보이는 경우 음성합성 성능이 크게 떨어지게 됩니다. 솔트룩스는 이러한 데이터 부조화 따른 학습 성능 변이 문제를 해결하기 위해 여러 사람의 음성으로 이루어진 수십 시간의 데이터를 사용하여 음성합성 네트워크의 일부만을 미리 학습시켜 놓는 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 방법을 추가로 적용하고 있습니다. 준지도학습은 전사 데이터 없이 음성 데이터만으로 학습을 수행하는 것으로, 인간이 글을 배우기 전에 말하는 법을 배우는 것과 같은 원리입니다. 솔트룩스는 전이학습과 함께 준지도학습 모델을 음성합성에 적용하므로 학습 시간을 현격하게 줄이면서 동시에 음성합성 성능을 극대화할 수 있습니다. 현재 솔트룩스의 음성합성 엔진은 30분 분량의 음성데이터로 특정인의 목소리를 학습, 높은 품질의 발화하는 것이 가능합니다.\n톡봇 대화 엔진 Talkbot\nAI Suite의 톡봇 대화 엔진은 솔트룩스에서 개발한 챗봇 플랫폼으로, 기존의 챗봇 시스템의 한계를 뛰어넘은 지식 기반의 심층 대화 시스템입니다. 기존의 챗봇이 간단한 자연언어처리와 규칙 및 문장 매칭 방식의 대화 매니저를 가지고 있다면, 톡봇 대화 엔진은 지식그래프와 복합추론 기반의 자연어이해 결과를 바탕으로 사용자 발화의 정확한 의미를 이해하고, 탁월한 답변을 제공하는 강력하고 유연한 대화모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.\n톡봇 대화 엔진을 통한 대화 서비스는 아래 그림과 같은 구조로 처리됩니다. 사용자는 다양한 채널을 통해 톡봇 대화 엔진에 메시지를 전달합니다. 입력된 메시지는 자연어이해 엔진을 통해 분석되고 대화 매니저는 학습된 대화모델을 통해 답변을 생성하여 음성, 텍스트, UX 등 적절한 방법으로 사용자에게 전달합니다. 톡봇 대화 엔진은 대화모델을 학습할 때 지식그래프, 선호추천, 사용자모델 등을 반영하여 모델을 학습한다는 점에서 기존의 대화처리 시스템들과 차이점이 있습니다. 또한, 대화모델로 처리하기 어려운 메시지에 대해서는 심층 질의응답을 통해 문제를 해결하며, 서비스 사용자와 대화 도중 문제가 발생하면 서비스 매니저를 통해 관리자가 대화에 개입할 수 있는 기능을 제공합니다.\n< 대화 처리 구조 >\n톡봇 대화 엔진은 크게 대화 서비스를 담당하는 대화 서버와 대화모델 학습 및 관리를 담당하는 API 서버로 구성됩니다. 다양한 서비스 채널을 통해 대화 서비스를 제공하고, 자연어이해 엔진, 심층질의응답 엔진과 연동하여 사용자 발화의 의도를 분석하거나 처리하지 못하는 질의에 대한 답변을 제공하기도 합니다. 또한, 플러그인을 통한 외부서비스 연계로 대화 처리 시 필요한 데이터나 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 톡봇 대화 엔진의 기능들은 대화 관리도구 인 톡봇 빌더를 통해 쉽게 운영 관리될 수 있습니다.\n< 톡봇 대화 엔진 구성 >\n강력한 ‘봇 빌더’ 내장\n인공지능에게 언어와 대화, 지식을 가르치는 것은 늘 어려운 도전과제였습니다. 톡봇 대화 엔진은 코딩과 프로그래밍 기술 없이 마우스 클릭만으로 똑똑한 상담 봇을 만들고 다양한 채널로 즉각적인 서비스 시작이 가능합니다.\n[튜토리얼] 솔트룩스 TalkBot(톡봇)으로 인공지능 '챗봇' 금방 만들어요! (Full Ver.)\n< 톡봇 제작 튜토리얼 영상 >\n심층QA 엔진 ASSISTANT\nAI Suite의 심층QA 엔진은 사용자의 질문에 대해 다양한 지식을 스스로 학습, 추론하여 축적한 지식으로부터 최적의 답을 찾아내어 답을 제시하는 시스템입니다. 심층QA 엔진은 지식베이스 기반 질의응답기술(KBQA), 정보 검색 기반 질의응답기술(IRQA), 기계독해 기술을 이용한 질의응답기술(MRCQA), 상담 및 대화 이력 학습 기반 질의응답기술(DLQA) 등이 앙상블 되어 질의 유형에 따라 최적의 풀이 방식을 채택하여 사용자에게 응답을 제시합니다.\n심층QA 엔진은 자연어이해 엔진의 자연어이해 결과를 기반으로 정답을 찾기 위한 다양한 QA 방법을 적용합니다. 이 때, 지식그래프를 참조하여 자연어이해 및 답변 탐색 등을 수행합니다. 별도의 관리도구를 제공하여 도메인에 따라 심층질의응답을 위한 지식 구축, 관리, 서비스 모니터링 등을 수행할 수 있습니다.\n< 심층QA 엔진 시스템 구조 >\n심층QA 엔진은 고정밀 자연어이해 결과를 기반으로 지식베이스와 시맨틱 검색, 기계학습 및 딥러닝 등의 다양한 방법으로 답변을 탐색하는 앙상블 심층 QA를 제공합니다.① 지식베이스 기반 질의응답 (Knowledge Based Question Answering, KBQA)질문의 핵심 의미를 파악하고, 이를 지식그래프 저장소에 질의하여 답변을 탐색하는 방식입니다. 지식을 구조적으로 설계하고, 지식 구조에 맞게 지식베이스를 구축하기 때문에, 질문에 대한 정확한 답변을 질의할 수 있습니다. 또한, 지식 변경 및 유지 관리가 용이하고, 답변 품질을 지속적으로 높일 수 있습니다.\n< 지식베이스 기반 질의응답 처리 개요 >\n② 정보 검색 기반 질의응답 (Information Retrieval Question Answering, IRQA)\n심층QA 엔진의 IRQA는 색인 기술 기반의 처리 방식과 심층인공신경망을 활용한 임베딩(Embedding) 기술 기반의 처리 방식으로 구분됩니다. 색인 기반의 IRQA는 가장 일반적인 질의응답 처리 방식으로 예상 질문-답변 데이터를 미리 구축해 두고, 사용자 질문과 유사한 질문 검색하여 해당 답변을 제공하는 방식입니다.\n③ 기계독해 기반 질의응답 (Machine Reading Comprehension Question Answering, MRCQA)\n사람이 직접 지식 구축을 하지 않아도, 기계가 문서를 읽고 질문에 대한 답변을 찾아 제시할 수 있도록 학습시키는 방식입니다. 대상 문서를 탐색하는 정보 검색 방식과 문서에서 답변을 찾는 기계독해(MRC) 방식을 결합하여 질문에 대한 답변을 제공합니다.\n④ 대화 학습 기반 질의응답 (Dialog Learning based Question Answering, DLQA)\n실제 상담이나 대화 이력, 질의응답 이력 등의 대화 데이터를 학습한 딥러닝 모델을 기반으로 질문에 대한 답변을 자동 생성하는 방식입니다. 학습을 위해 양질의 학습데이터를 대량으로 구축하고 지속적인 학습 및 평가를 통해 품질을 높일 수 있습니다. 딥러닝 모델이 생성한 답변을 직접 서비스 하거나, KBQA, IRQA 등의 질의처리와 병합하여 서비스 하는 앙상블 질의응답 처리로 활용할 수 있습니다.\n< 대화 학습 기반 질의응답 처리 개요 >\n솔트룩스의 기존 통계기반 기계번역 엔진에서 더욱 발전된 인공신경망을 기반으로 한 기계번역 엔진입니다. 기계번역 학습을 도메인에 따라 특화할 수 있도록 CAT(Computer-assisted translation) 언어자원 관리도구를 통합 구성하여 지속적해서 번역의 품질과 생산성이 개선될 수 있도록 구성되어 있습니다.\n< 인공신경망기계번역 엔진 개념도 >\n자동번역 후처리 및 재학습을 통한 품질 향상\n기계번역 엔진의 처리 구조는 NMT학습, 번역적용, 자산화, NMT 재학습의 선순환 구조로 이루어집니다. 이러한 시스템을 통해 번역 엔진을 사용할수록 자동 번역의 품질과 생산성이 더욱 향상되는 효과를 기대할 수 있습니다.\n< 기계번역 엔진의 선순환 작업 구조 >\n다양한 Office 도구와의 연동성\n기계번역 엔진은 오피스도구와 연계를 가능하게 하는 Office플러그인을 제공합니다. 이를 통해 다양한 Office프로그램 내에서 기계번역의 결과를 즉시 활용할 수 있습니다.\n기계번역 엔진은 크게 번역자원과 각종 사전을 검색 관리하기 위한 데이터 영역, 기계번역이 수행 및 관리를 위한 NMT 영역, 그리고 시스템 사용자가 번역결과를 확인하고 관리할 수 있는 관리도구 영역으로 구성되어 있습니다.\n< 기계번역 엔진 기능 구성도 >\n기계독해 엔진 MRC\n기계독해 엔진은 질문에 대한 답을 찾기 위해 스스로 관련된 문서를 찾고 해당 문서로부터 답을 찾아 제시하는 엔진입니다. 특히 AI Suite의 기계독해 엔진은 솔트룩스가 보유한 다양한 지식자원을 활용하여 질문의 답을 찾는다는 점에서 기존의 기계독해 기술의 문서 입력에 대한 단점을 보완하였으며, 기계독해 서비스 사용자에게 문서 입력 없이 질문에 대한 답을 구하는 Open QA 형태의 서비스를 제시합니다. 또는 기계독해 엔진을 통해 문서에서 원하는 정보를 추출하는 용도로 활용할 수 있습니다.\nOpen QA로 활용\n가능솔트룩스는 지난 20년간 수집해온 다양한 지식자원을 기계독해 엔진을 통한 QA에 활용합니다. 사용자로부터 문서를 입력받지 않아도 이미 보유하고 있는 지식자원에서 기계독해 엔진에 입력할 문서 또는 문단을 자동으로 추출함으로써, 사용자가 질문만 입력하여 답을 구할 수 있도록 질의응답 서비스로서의 활용성을 높였습니다.\n< 문서 자동 검색/입력을 통한 기계독해 >\n기계독해 엔진은 현재 별도의 관리도구를 제공하지 않으며 시스템 설치형으로 제공됩니다. 시스템 설치와 구동을 통해 기계독해 서비스에 접근할 수 있는 API가 동작하며 기계독해 엔진 사용자는 해당 API 활용을 통해 기계독해를 활용한 다양한 서비스를 구현할 수 있습니다.\n< 기계독해 테스트 및 시각화 화면 >\n복합추론 엔진은 정형/비정형 문서로부터 추출된 지식들을 지식그래프 형태로 축적하고, 주어진 규칙이나 지식 간의 관계에 기반하여 새로운 사실을 탐색/추론함으로써 지식을 생성하는 엔진입니다. 특히, AI Suite의 복합추론 엔진이 제공하는 논리규칙 기반 연역추론과 기계학습 기반 귀납추론의 복합 적용으로 기 구축된 지식으로부터 새로운 관계를 도출하고 지식으로 활용하는 등 지식 증강 및 검증을 가능하게 합니다.\n복합추론 엔진은 대규모 시맨틱추론, 경험규칙기반추론, 시공간추론 등 다양한 추론기능을 통합 제공하고, 뿐만 아니라 신뢰 값 기반 확률/불확실 추론, 부재(default) 추론 등 관련 연구를 통해 지속적으로 기능을 확장하고 있습니다. 또한, 지식베이스 엔진과 연계하고 실시간 분산 처리 환경을 적용하여 초 대용량의 데이터로부터 초고속으로 추론된 결과를 제시합니다.\n< 복합추론 엔진 구성도 >\n지식학습 엔진 KENT\n지식자동추출 엔진(Knowledge Extraction from Natural Language Text, KENT)이란 정형/비정형 데이터로부터 지식을 추출하고 지식 추출을 위한 모델을 학습 및 관리하는 엔진입니다. 추출된 지식은 지식그래프화 하여 질의응답, 대화처리 등 다양한 지식기반 인공지능 서비스에 활용될 수 있습니다. 지식자동추출 엔진의 기능만으로도 상품설명서, 계약서 등으로부터 유용한 지식정보를 추출하는 것이 가능합니다.\n< 지식추출 및 지식그래프 생성 예 >\n지식학습 엔진은 지식학습 기능을 통한 지식 추출을 담당하는 KENT Server와 학습모델 관리, 작업 관리 등을 웹 상에서 운영할 수 있도록 하는 운영관리 Server로 구성되어 있습니다.\n< 지식학습 엔진 시스템 구성 >\n이미지인식 엔진은 이미지에 포함되어 있는 객체들을 인식하고 인식된 결과를 바탕으로 이미지가 어떤 장면인지를 분류할 수 있는 엔진입니다. 이미지인식 엔진은 향후 앞서 소개한 시각기반 검색, 비디오 캡셔닝, 자율주행, 시각적 질의응답 등의 응용 분야에 적용하기 위한 기반 기능을 지원합니다. 솔트룩스는 현재의 이미지인식 엔진의 고도화를 통해 이미지를 단순 설명하는 수준을 넘어 이미지속 장면의 의미를 이해하는 수준으로 발전시켜 아래 그림과 같은 기술 스택을 달성할 계획입니다.\n< 이미지인식 엔진 기술 스택 >\n이미지인식 엔진은 카메라 등을 통해 들어온 이미지를 실시간으로 처리해 상황을 인식하고, 인식된 정보를 응용 어플리케이션에 제공하는 역할을 합니다. 이를 위해 이미지에서 다양한 정보를 분석하는 시각 분석 모듈과 분석된 정보를 바탕으로 상황을 이해하기 위한 시각 이해 모듈로 구성될 수 있습니다.\n< 이미지인식 엔진 구성도 >\n앞서 소개한 이미지 인식 엔진의 각 기능들은 지속적인 연구 및 개발 진행 중에 있습니다. 현재까지의 SOTA(Status-Of-The-Art)는 아래 표와 같습니다.\n인공지능 상담 시스템 구축 사례\n상담사 및 대고객 질의응답 서비스 - NH농협은행\n최근 금융 분야에서는 모바일을 비롯한 다양한 고객 서비스 채널이 확대되고 있고, 최신 인공지능 기반의 기술 트렌드에 대응하는 서비스 요구가 증가하고 있습니다. NH농협은행에서도 여러 디지털 채널을 통한 인공지능 상담 서비스의 필요성이 대두되고 있습니다. NH농협은행 고객행복센터는 상담사와 고객, 온라인과 오프라인 등 인공지능 상담 서비스가 필요한 모든 환경을 수용하여 서비스 채널을 확대해 나갈 수 있도록 시스템 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 고객행복센터가 인공지능 서비스의 중추적 역할을 담당하고, 전체 금융 분야를 선도할 것으로 기대하고 있습니다.\n(고객상담 질의응답 서비스 구축) 고객 상담 지식에 대한 질의응답 서비스 제공. 모바일앱을 통한 채팅상담 서비스를 통해 사용자 질문을 입력 받아 해당하는 답변을 찾아 텍스트로 제공하거나 계좌 조회나 이체 등의 서비스로 연결\n(실시간 전화상담 지원 서비스 구축) 상담사와 고객의 전화상담 내용을 실시간으로 텍스트로 변환하여, 질문에 대한 답변을 제공. 상담사가 직접 질의하는 것과는 달리, 상담 중에 인공지능 시스템에 의해 제시되는 내용을 참고로 하여 빠른 고객대응이 가능\n(인공지능 가상 상담 서비스 ‘콜봇’ 구축) 고객의 상담 전화를 인공지능 시스템이 먼저 수신하여 간단한 질문에 대한 답변을 하거나 전문 상담사로 연결. 대화 모델을 통해 대화형 상담을 제공하고, 일반 질문은 질의응답 시스템으로 답변을 제공\n(안내 로봇 상담 서비스) 안내 로봇으로 농협은행 인공지능 시스템에서 제공하는 API를 연계하여 고객 상담 및 안내 서비스 제공. 상담 내용에 대한 대화모델 구축과 질의응답 시스템 연계를 통한 고객 상담 제공\n< 가상상담 콜봇 서비스 및 로봇 상담 서비스 >\nAI Suite 제품 적용\n상담 서비스 제공 시, 서비스 시나리오에 따른 대화 흐름 처리와 질의응답 제공을 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 심층QA 엔진, 대화처리 엔진, 기계독해 엔진 적용\n인공지능 상담 시스템을 활용하여 직원과 고객을 대상으로 모든 채널에서 서비스를 확장할 수 있는 시스템 인프라 구축\n심층QA 엔진과 대화처리 엔진의 연계를 통해 대화형 상담 서비스 제공. 대화를 통해 고객의 질문 의도를 파악하여 답변함으로써, 질문 의도가 불분명한 단순질의에 대한 답변역량을 향상할 수 있고, 추가 질문으로 연속적인 상담을 이어 나갈 수 있어 의도하는 서비스를 원활하게 제공 가능\n콜센터 상담원의 업무 보조 역할을 하는 상담도우미 운영을 통한 상담 품질 향상 및 상담원 업무 전문성 강화\n농협은행 모바일앱인 올원뱅크 및 스마트뱅킹 앱 내에 상담톡 서비스를 탑재하여 일반 사용자들에게 서비스를 확대\n국내 최초 인공지능 전화 상담 서비스 콜봇(Call Bot) 개발 및 상용화. 기존 ARS 안내에 대비하여 보다 빠른 대응이 가능하고, 상담사도 전문 상담에 집중 가능. 안내로봇 Pilot 시스템 구축으로 영업점과 같은 오프라인 채널에서 안내로봇 운영을 통한 대화형 상담 및 지식 서비스 제공 가능성 확인\n지능형 지식관리 시스템 구축 사례\n지능형 지식관리 시스템 - NH농협은행\n고객콜센터 및 전 영업점에서 고객상담에 필요한 업무 지식을 관리하고 공유하는 지식관리 시스템을 인공지능 시스템에서 활용 가능한 형태로 개선하였습니다. 지식 생성, 관리, 검색 등의 사용 편의성을 높이고, 지식 콘텐츠 생성 시, 업무 분야와 속성에 따라 구체적으로 관리되도록 하여 Knowledge-Graph 기반의 지식베이스로 변환 저장합니다. 이는 자연어 콘텐츠를 시스템이 이해 가능한 형태(machine readable)의 지식 데이터로 자동 변환을 시도하는 것이며, 이 과정은 인공지능 기반 지식자동추출을 통해 지식 데이터를 추출하고 시맨틱 복합추론을 통해 지식베이스로 변환 및 저장되도록 적용하였습니다.\n< 지능형 지식관리 시스템 개요 >\n(지식 콘텐츠 생성 관리) 지식 추출 및 지식그래프 형태의 변환을 고려하여 계층 구조로 업무 카테고리를 정의하고, 각 카테고리 별 단위 지식 콘텐츠 생성 관리할 수 있도록 세분화된 콘텐츠 관리도구 구축\n(지식 데이터 자동 추출) 비정형 텍스트로 작성된 지식 콘텐츠를 분석하여 지식 데이터 후보를 자동으로 추출. 콘텐츠 내용에서 자연어이해 처리를 통해 대상 지식을 식별하고, 딥러닝 기반 학습 모델을 통해 데이터를 추출하는 지식자동추출 과정이 적용. 추출된 지식 데이터는 지식그래프 기반으로 저장할 수 있도록 트리플(triple) 형태로 변환\n(지식학습 검증 및 관리) 자동 추출된 지식 데이터를 검증하고 편집할 수 있는 품질 관리 환경 구축. 지식자동추출의 품질과 성능을 지속적으로 개선\n지식 콘텐츠로부터 지식 추출 및 저장 관리를 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 지식학습 엔진, 복합추론 엔진 적용\n지식자동추출 및 지식 추출은 아직까지 많은 연구 개발의 노력이 필요한 기술 분야입니다. 품질 향상을 위해 언어처리와 기계학습을 포함한 다양한 방안들을 연구하였고, 해당 도메인의 콘텐츠로부터 필요한 지식을 추출하는 범위에서는 만족할 만한 수준의 성과를 보였습니다. 지식자동추출을 실제 서비스에 적용한 성공 사례로 볼 수 있습니다.\n지식관리 시스템에서 관리되는 지식 콘텐츠가 인공지능 시스템에서 활용될 수 있어 지식 활용성이 높아지고, 각각 관리되던 지식정보를 일원화하여 지식 유지 관리에 대한 비용이 절감하고 편의성이 증대되었습니다.\n챗봇 서비스 구축 사례\n내부 업무 지원을 위한 챗봇 서비스 도입 사업 – 한전 KDN\n본 사업은 한전 KDN의 챗봇 서비스 도입 사업으로 고성능의 자연어처리, 인텐트/엔티티 맵핑 기술, 대화모델링 등 기본적인 대화처리 엔진의 적용과 향후 다양한 지식에 대한 효과적인 질의-답변 제공이 가능한 시스템으로 확장하기 위한 지식그래프 연계 등의 업무를 수행했습니다. 한전 내부 직원들의 편의를 위해 접근성이 용이한 메신저 플랫폼 기반으로 실지 업무에서 직면하는 출장업무와 ICT 장비대여, 업무담당자 연계 등의 분야에 관한 단순지식 제공을 넘어 맞춤형 답변 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.\n< 한전 KDN 챗봇 서비스 구성도 >\n(도메인 사전 구축) 내부 직원들로부터 자주 문의되는 질의 수집 및 용어사전 구축\n(업무 프로세스 대화모델 구성) 각 업무 프로세스에 따라 챗봇이 동작할 수 있도록 대화모델 구성\n(문장 분석) 컨설팅을 통해 도출된 다양한 인텐트를 적용하고, 인텐트 추출 적중률을 높이기 위해 상담내용 문장 분리하여 인텐트 분석에 활용\n(안내 서비스 구현) 출장여비제도 안내 및 ICT 장비대여 업무 안내 서비스 구축\nAI Suite의 대화처리 엔진 및 심층QA 기술 선별적 적용\n지식 기반 업무지원으로, 단순 지원업무를 위한 인적자원 소비 감소로 주요 업무에 대한 업무효율성 향상\n복잡한 논리흐름도(Logical flow chart)를 자체 생성하여 다양한 작업 상황에 대해 구체적 조치 가능\n업무 절차에 대한 질의응답 뿐만 아니라 그룹웨어 연동을 통한 업무 신청, 예약 등을 하나의 메신저 플랫폼 상에서 가능\n추천 서비스 구축 사례\n방송 콘텐츠 추천 시스템 구축 – KBS (한국방송공사)\n개방형 기술 환경과 방송/통신 융합과 같은 서비스 환경, 그리고 진화된 콘텐츠 소비 구조로 인해, 필요한 콘텐츠를 손쉽게 발견하고 소비할 수 있는 환경의 필요성이 점점 부각됨에 따라, 사용자의 특성과 상황에 따른 맞춤형 콘텐츠 추천 기술을 개발하게 되었습니다. 본 사례에서는 언어분석, 검색, 마이닝, 시맨틱기술 등 다양한 기술들을 이용하여 방송 영상 콘텐츠 및 관련 콘텐츠들에 대한 사용자 맞춤형 방송 콘텐츠 추천 검색을 연구 개발하였습니다. 방송 콘텐츠 추천 검색 시스템은 크게 데이터 수집, 콘텐츠 검색, 콘텐츠 추천, API 서버, 4개의 시스템으로 구성되고, 이를 각각의 독립된 시스템으로 나눌 수 있으며, 독립된 시스템은 데이터 수집, 콘텐츠 색인, 콘텐츠 분석, 콘텐츠 탐색, 콘텐츠 검색, 사용자 분석, 콘텐츠 추천으로 구분되어집니다.\n< 방송 콘텐츠 추천 시스템 구성도 >\n(콘텐츠 및 선호데이터 플랫폼) 콘텐츠 분석을 위한 KBS 내의 방송 메타 데이터와 관련 정보, 사용자 분석을 위한 사용자 프로파일 정보와 방송 서비스 이력 및 사용자 피드백 정보 등에 대한 수집 및 저장 관리.\n(추천 검색 플랫폼) 사용자의 콘텐츠 소비 이력 데이터를 분석하여 콘텐츠를 소비한 사용자의 패턴이 다른 콘텐츠의 소비 사용자들과 얼마나 비슷한 지 유사 정도를 도출하고 이를 기반으로 콘텐츠 추천 검색 결과를 제공.\n(추천 검색 알고리즘 개발) 수집된 콘텐츠 메타데이터의 특성을 기반으로 콘텐츠 간의 유사성 또는 연관성을 분석하여 사용자의 입력(검색어, 메뉴, 콘텐츠)에 따라 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 기반 알고리즘과, 사용자 개인의 선호 정보, 프로파일(Profile)을 기반으로 사용자 기반 협업 필터링 기법과 아이템 기반 협업 필터링 기법을 활용한 사용자 기반 추천 알고리즘 구현.\n(추천 검색 관리) 수집 관리, 색인 관리, 기획 관리, API 관리, 콘텐츠 관리 등 추천 시스템에 필요한 데이터 및 서비스 관리 기능 구현.\n(추천 검색 활용 서비스) 추천 검색 인터페이스 개발 및 이를 활용한 프로그램 관련 메뉴 및 관련 추천 페이지, 콘텐츠/키워드/인물 기반 추천 검색, 맞춤 추천 작품, 최근 추천 작품 등 활용 서비스 구현.\nAI Suite의 자연어이해 엔진 및 복합추론 엔진\n방송 콘텐츠 추천 서비스를 위해 추천 검색 연구 동향을 파악하고 기존 추천 시스템 사례를 바탕으로 추천 시스템의 구성요소와 추천 알고리즘, 목표 기능과 서비스를 기획, 연구 개발.\n방송 메타데이터 표준에 따른 모델링을 기반으로 방송 콘텐츠 데이터 및 메타데이터, 사용자 이력 정보를 수집. 사용자 이력정보는 각 추천 알고리즘에 따른 추천 모델을, 방송 콘텐츠 데이터와 메타데이터는 텍스트 마이닝과 통계 기법으로 추천 모델을 구현.\n콘텐츠 추천 검색을 적용하여 OHTV 추천 서비스 정합에 사용하고, 추천검색 웹 페이지에 적용하여 추천검색 시스템의 활용 서비스를 구축.\n추천검색 엔진 활용 방안의 연구로 KBS 통합 CMS에 적용하여 소비 이력 기반 추천, 선호 인물 추천, 선호 장르 추천, 그룹/성별/연령 추천, 복합 추천으로 총 5가지 추천 기능을 제공하는 사용자기반 추천검색 서비스를 개발.\n인공지능 스마트 뉴스 추천 앱 서비스 구축 – 지니뉴스 (Ziny News)\n뉴스와 소셜 콘텐츠는 인공지능을 통해 분석할 수 있는 빅데이터의 핵심입니다. 솔트룩스는 1,200여개 이상의 국내 온/오프라인 뉴스 및 소셜 미디어를 인공지능 엔진이 실시간으로 분석하여 30만명에 달하는 개인 사용자에게 맞춤형 정보를 추천하고 제공하는 스마트 뉴스 앱 ‘지니뉴스’ 서비스를 구축하였습니다.\n지니뉴스 인공지능 엔진은 하루 700만건의 뉴스와 블로그를 사람처럼 읽어내고, 500여 카테고리로 자동 분류할 뿐 아니라 떠오르는 이슈들을 자동 인지해 맞춤 서비스를 제공합니다. 특히, 맞춤 뉴스 기능은 등록된 관심 키워드 뉴스 뿐만 아니라 딥러닝 기술을 사용해 각 사용자가 읽은 콘텐츠의 내용을 학습하고, 학습된 결과에 기반을 둬 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 자동 예측, 추천해줍니다. 일종의 각 사용자 별 인공지능 페르소나와 각 개인별 맞춤형 인공신경망을 생성해 콘텐츠 추천을 진행하는 것으로, 사용자의 개인 정보를 수집하지 않고 인공지능 엔진이 익명화 된 인공신경망을 통해 개인 맞춤형 뉴스 추천 서비스를 진행한다는 점이 특징입니다.\n딥러닝 기반 사용자 맞춤 콘텐츠 추천\n딥러닝 기반의 사이코그래피(Psychography) 학습과 데모그래피(Demography) 기반 융합 추천 기술 연구 및 이를 활용한 뉴스 추천 서비스 개발\n심층 뉴스와 소셜 콘텐츠의 지능적 큐레이션\n대규모 콘텐츠 실시간 분석을 통한 핵심 콘텐츠 및 주요 이슈(주제) 도출.\n카테고리 별 콘텐츠 분류 및 시맨틱기술 기반 연관/유사 콘텐츠 분석 제공.\n보다 진화된 사용자 경험(UX) 제공\n사용자 편의성과 콘텐츠의 가독성을 높이는 UI/UX 구현.\n관심 콘텐츠의 개인화 및 소셜 공유 기능 구현.\n(커버스토리) 놓치지 말아야 할 오늘의 이슈들을 실시간으로 제공. 중복 뉴스 제거, 랭킹 뉴스, 속보, 3분 브리핑 등 다양한 스타일의 카드 뉴스 제공으로 오늘의 핫이슈 확인.\n(뉴스/소셜 스트림) 국내 언론사 뉴스와 소셜미디어 콘텐츠 실시간 수집하여 주요 뉴스, 재미 있는 볼거리 등 다양한 콘텐츠 제공. 사용자가 관심 있는 분야별/주제별 카테고리만 선택하여 뉴스와 소셜미디어 콘텐츠 제공.\n(맞춤 뉴스) 등록된 관심 키워드를 기반으로 뉴스, 소셜미디어 구분 없이 해당 주제의 보고 싶은 콘텐츠를 선별하여 제공.\n(3분 브리핑) 매일 정치, 경제, 세계, IT, 스포츠 등 중요한 뉴스만을 골라 요약된 정보로 브리핑 제공.\n(지니 추천) 사용자 개개인을 연구하고, 분석하여 개인이 선호할 만한 재미 있는 콘텐츠를 선별하여 제공. 자체 추천 알고리즘을 통해 주제별, 연령별, 성별 등 다양한 콘텐츠를 제공.\n(아티클 뷰어) 사용자의 편의성과 가독성을 고려하여 광고 없는 스마트뷰를 제공.\n(뉴스 연대기 / 연관 뉴스) 기사가 담고 있는 토픽일 분석하여 시간순으로 자동 구성되며 기사의 흐름을 한눈에 확인할 수 있도록 제공. 그 외 연관된 토픽 기사들을 추천하여 다양한 볼거리 제공.\n[일본] 인공지능 상담 시스템\n솔트룩스는 일본 금융과 항공 산업에 인공지능 상담 시스템, 가상 상담 비서 서비스를 도입했고 기계학습, 지식추론 및 심층 질의응답과 같은 인공지능 기술을 상용화했습니다. 인공지능 상담 시스템 도입을 통해 고객 이탈방지, 시스템 스스로 해결, 고객만족도 향상 등의 효과를 보았고 기업 이미지 및 영업이익 증가와 실질적인 고객 만족도 상승에 기여했습니다.\n< 일본 인공지능 상담 시스템 도입 사례 >\n(미즈호 은행 가상상담) 사람이 질문하는 말의 의도를 이해하고 적절한 내용과 답변을 찾아 실제 상담원(사람)처럼 대답을 제공하는 컨시어지(Concierge) 개념의 서비스 구축. 미즈호 은행 고객의 문제 해결을 위해 비즈니스 웹사이트에서 Push Type의 네비게이터 미나(Mi-na) 서비스를 제공.\n(마넥스 증권) 마넥스(Monex) 증권 홈페이지에서의 상담 서비스 구축.\n(손해보험재팬 주식회사) 손해보험재팬日本興亜주식회사 공식 홈페이지에서 고객의 궁금사항 해결을 도와주는 ‘날마다 지킴이(日々乃まもり)’ 서비스 구축.\n(전일본공수 주식회사) 전일본공수 주식회사(ANA, All Nippon Airways)의 ANA SKY WEB에 아미(Amy) 서비스 구축\n< AI Suite 해외 적용 사례 >\n상담 서비스 제공을 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 심층QA 엔진 적용\n고객 이탈 방지\n문의 진행중 고객에게 필요한 정보를 적절히 제공함으로써 고객이 서비스 페이지에서 문제 해결 도중 이탈을 방지함\n상담 횟수 감소\n고객 상담센터 문의 내용을 컨시어지 서비스가 대신함으로써 상담 전화 횟수 및 문의 메일 건수의 감소\n서비스 모니터링을 통해 부족한 지식을 보완하여 품질 향상. 서비스 사용자의 평가율이 지속적으로 증가하여 실제 고객 만족도 상승 확인\nAI Suite은 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 문자, 음성, 시각, 학습, 대화 등의 인공지능 기반기술들의 집합체입니다. 솔트룩스는 각 분야의 원천기술을 자체화하고 이들을 다양한 산업 분야에 적용함으로써 그 성능과 효율성을 검증해왔습니다. 지금까지 확보한 기술과 제품들을 기반으로 향 후 우리 생활에 필수 요소로 자리잡을 자율주행, 인공지능 가상비서 등의 기술 시장을 선도해 나가도록 할 것입니다. 아래 표는 AI Suite를 이루고 있는 엔진들과 해당 엔진을 구현한 주요 기술들을 나열한 것입니다.\n(015750) 성우하이텍 - (1) 기업정보 & 제품소개 (0)


민주당 인사영입 놓고 극명한 온도차…내부충돌 양상 - 시사오늘(시사ON)\n승인 2018.02.06 17:50\n´보수인사 영입´ 선명-확장 이견\n▲ 지난달 11일 더불어민주당 충남도당은 천안 당사에서 지난 1년 간 입당자 중 지역별·분야별을 대표한 9명의 신규입당자 환영식을 개최했다. 이들 중 상당수가 지방선거 출마가 점쳐진다. ⓒ뉴시스\n지방선거 채비에 들어간 더불어민주당이 인사영입을 놓고 극명한 온도차를 보이고 있다. 보수인사 영입을 통해 확장성을 꾀해야 한다는 입장과, 당의 선명성이 훼손된다는 반대 의견이 팽팽히 맞서는 중이다. 일부 지역선 특정 인물의 입당 반대 성명까지 나오며 충돌이 격화되는 상황이다.\n민주당 충남 계룡시 지역 당원들은 지난 1일 성명서를 내고 조치연 충남도의원의 탈당을 요구했다. 충남도의회 부의장을 맡고 있는 조 의원은 지난 달 16일, “서민복지와 평화통일을 지향하는 더불어민주당과 함께 다가오는 6·13 지방선거에서 반드시 승리해 계룡시 발전은 물론 충청남도 발전에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”며 자유한국당을 탈당, 민주당에 입당한 바 있다.\n그러나 계룡시의 민주당원들은 성명서에서 “보수의 깃발 속에 3번 도의원에 당선된 사람이 급작스럽게 한국당을 탈당, 민주당에 입당한 것은 공천을 받기가 어렵다는 판단에 따라 민주당을 택한 것”이라며 “그동안 대통령선거와 국회의원선거 , 지방선거에서 민주당 후보를 낙선시키기 위해 혈안이 됐던 사람”이라고 지적했다. 이들은 오는 9일까지 조 의원의 탈당을 요청한 상태다.\n입당 과정에서 진통을 겪은 사례도 있다. 경남의 권민호 거제시장은 경남지사 출마를 염두에 두고 민주당 경남도당에 지난달 3일 입당원서를 제출했다. 그러나 당은 같은 달 9일 당사에서 권 시장의 입당심사를 ‘계속심사’하기로 결정하는 등 한동안 망설이다가, 15일 입당을 최종 승인했다. 권 시장은 그간 한나라당, 새누리당 간판을 달고 도의원과 시장을 지내긴 했으나, 중도 성향으로 분류되는 인사다.\n당내 반발은 아니지만 울산광역시에서도 이와 유사한 사태가 일어났다. 민주당 울산시당 지방선거기획단이 지난 1일 6·13지방선거 후보 1차 명단을 발표하자, 시민단체 등이 반발하고 나섰다.\n울산소재 시민단체인 울산풀뿌리주민연대는 지난 5일 기자회견을 열고 “국정농단 세력 및 철새정치인에게 울산의 지방자치를 결코 맡길 수 없다”고 비판했다. 해당 명단에 새누리당, 또는 한국당에 몸담은 바 있는 보수 인사들이 다수 포함돼 있어서다.\n이러한 상황은 지방선거가 다가옴에 따라 더 많은 지역에서 일어날 것으로 예상된다. 민주당 현역의원실의 한 당직자는 6일 <시사오늘>과의 만남에서 “지금 나온 사례들은 아주 일부에 불과할 것이다. 당의 세가 커지면서 전국 각지의 보수인사들이 당 문을 두드리는 중”이라고 전했다.\n이와 관련, 당내에선 ‘중도확장’과 ‘선명성’을 각각 내세워 찬반 양론이 나뉜다.\n민주당 충청지역 한 의원실의 관계자는 같은 날 기자와 만나 “민주당은 이미 이념정당을 넘어 정책정당, 대중정당을 지향하고 있다”며 “너무 색깔이 짙지 않은 인재들이라면 품어 가는 것이 향후 전국정당으로 뿌리내리는 첫걸음이 될 것”이라고 밝혔다.\n반면, 영남 지역 민주당의 한 관계자는 이날 <시사오늘>과의 통화에서 “어려운 지역서 힘든 시절에도 당을 지켜온 인사들이 많은데 정치철새들을 받는 것은 당에 분란만 자초하는 꼴이라고 생각한다”며 “인재는 키워내면 된다. 선명성을 흐릴 수 있는 인물들은 사전에 배제해야 할 것”이라고 역설했다.\n민주당, ´현역만류론´ vs ´총력전론´…충돌\n[정치오늘] 오세훈, 바른정당 탈당\n기자 2018-02-06 19:15:28\n기자 양반! 기사 좀 제대로 쓰시유! 권민호 거제시장 내용은 지난 1월 거를 어디서 베껴 왔소? 벌써 입당해서 도지사 출마 선언 했는디! 이 정도면 오보가 아니라 망통이요 망통!


민족주의의 기원 | 노동자 연대\n노무현은 ‘국익’(‘국민’ 또는 ‘민족’의 이익)의 이름으로 이라크 파병을 추진하고 있다. 남한과 중국은 고구려 역사를 둘러싸고 민족주의 이데올로기를 부추기고 있다. 북한은 ‘강성대국’을 표방하며 민족주의를 조장하고 있다. 일본도 북핵, 개헌과 유사법제, 자위대 이라크 파병 문제를 놓고 국가주의(민족주의)를 조장하고 있다. 동북아시아 4국이 모두 민족주의 경쟁에 돌입해 있는 듯하다.\n러시아의 민족주의는 소수민족, 특히 체첸 억압에서 가장 잘 드러난다. 하지만 미국도 국가주의(특히 아랍인을 차별하는 민족주의)를 이용하며 이라크를 강점하고 있음을 알아야 한다.\n심지어 민주노동당 안에도 민족주의 경향이 상대적 다수임은 흥미롭다. 김창현 민주노동당 신임 사무총장은 얼마 전 당 지도부 선거에서 후보들 간에 민족이냐 계급이냐 식으로 대립됐던 사실을 개탄하며 둘을 ‘결합’시켜야 한다고 주장했다.\n아래에서 곧 보게 되겠지만, 적잖이 발전한 자본주의 사회인 ― 따라서 계급으로 분명히 나뉜 ― 남한에서 민족과 계급을 결합시키기는 쉽지 않다.\n민족주의의 기원은 언제부터인가? 널리 장려되고 있는 통념인즉, 민족주의는 자연적인(당연한) 것이라 한다. 우리가 나라(또는 민족)를 사랑하고, 국제 스포츠 경기 대회에서 우리 나라 팀을 응원하고, 국제 경쟁에 직면해 (1998년 금붙이 모으기처럼) 국민경제(민족경제)와 국내(민족) 기업을 지원하고, 전쟁에서 자기 민족(국민) 국가를 지지하는 것은 자연적인(당연한) 것이라 한다.\n실상은, 민족주의는 자연적이지도 당연하지도 않다. 오히려 민족주의는 비교적 근래에 생겨난 산물이다.\n사실, 민족주의 정서와 민족주의 이데올로기의 기지(基地)인 민족(국민) 국가 자체가 인류 역사에서 비교적 근래에 발생한 현상이다.\n1백50만 년 동안 인류는 국가 없이 살았다. 원시 사회에는 어떤 형태의 국가도 없었다. 농업이 정착하고 사회가 계급으로 분화한 결과 국가가 생겨났다. 그러자 인류의 생활 근거지는 도시(가령 수메르의 우르)가 됐다. 결코 민족(국민)이 아니었다.\n그런 도시국가들은 팽창과 정복을 통해 제국(가령 바빌로니아나 이집트)이 됐다. 제국은 방대한 영토를 통합해, 그 내부에 다양한 언어와 다양한 문화, 다양한 종족이 포함됐다.\n서기 200년경의 세계 지도를 보면, 요즘 말로 유라시아 대륙은 후한(後漢)·쿠샨·사카·파르티아·로마, 이렇게 5대 제국으로 나뉘어 있었다. 오늘날 우리가 알고 있는 민족(국민) 국가는 존재하지 않았다.\n그러므로 고구려가 ‘중국’에 속했다느니 ‘한국’에 속했다느니 하는 논쟁은 죄다 부질없거나 심지어 반동적인 것이다.\n이와 마찬가지로, 중세 유럽의 왕국과 제국도 오늘날의 민족(국민)과 유사점이 별로 없었다. 그들이 벌인 수많은 전쟁도 왕 개인의 재정적 뒷받침을 받은 소규모 용병 부대가 주로 벌인 것이었다.\n당시의 신민(臣民)들도 민족적(국민적) 충성심 또는 일체감 따위를 느끼지 않았다.\n근현대 민족(국민) 국가는 자본주의의 산물이다. 신흥 자본가 계급들이 화폐와 사법제도가 단일하고 언어와 문화가 대동소이한 통합 자유무역지대로서 영속적 국내 시장을 확립할 필요가 있기 때문에 생겨나는 것이다.\n그리고 민족주의 이데올로기는 부르주아지가 봉건 귀족에 맞서 장인(匠人)·노동자·농민 등 하위 계급들을 동원할 필요성에서 비롯하는 것이다.\n민족주의는 해당 영토 내의 계급들이 공통의 이해관계가 있고 따라서 일치단결을 이룰 수 있다고 강조하므로 이 과업에 안성맞춤이다.\n민족주의와 함께 민족의 역사적 전통(가령 독립신문·대한매일신보 등에 실린 애국 시가詩歌들)과 신화(아서왕의 전설, 단군신화 등)가 발명되거나 각색됐다. 역사적 연속성이라는 착각을 만들어 내기 위해 이것들을 매우 먼 과거의 일로 비쳐지게 만들곤 했다.\n근현대사를 좌지우지하다시피 해온 주요 국민(민족)들은 모두 이 과정의 산물이었다. 그 가운데 일부(예컨대 독일이나 이탈리아)는 19세기 후반에야 비로소 등장했음을 기억해야 한다.\n오늘날의 민족주의는 근본적으로 18~19세기의 부르주아 민족주의와 비슷한 현상이다.\n그러나, 또한 현대 민족주의는 다른 두 가지 주요 요인들에 대한 반응이기도 하다. 바로 제국주의와 국제 노동계급 운동이다.\n신생 자본가 계급은 멀리 떨어진 땅과 인민들을 정복하고 착취하기 시작했다. 먼저, 특히 아메리카 대륙에서 노예제와 약탈을 통한 시초 자본축적이 있었다. 그리고 중국의 아편전쟁이나 인도에서처럼 유럽산 제품을 위한 시장 개방이 강요됐다. 그리고 자본주의 강대국들 간에 경제적·군사적으로 경쟁하는 엄밀한 의미의 제국주의 시대가 도래했다.\n지난 세기가 시작될 무렵에는 세계의 거주 가능 지역이 거의 다 극소수 제국주의 열강들 사이에 분할됐다. 영국이 선두주자였다.\n이런 제국주의적 억압은 필연적으로 저항을 불렀다. 식민지에서도 자본주의가 발전하자 이 저항은 부르주아 민족주의의 형태를 취했다. 민족 해방 투쟁이 들불처럼 일어났다. 이것은 20세기의 주된 특징 가운데 하나였다. 그에 따라 제2차세계대전 이후로 독립국들이 우후죽순처럼 생겨났다.\n또한 세계 노동계급도 등장했다. 그러자 민족주의는 자본가들이 계급투쟁의 칼날을 무디게 만드는 데 필요한 결정적 무기 구실을 하게 됐다.\n제국주의 나라들에서 국가주의(민족주의)는 노동조합 지도자들을 포함한 노동계 지도자들을 제국주의적 시류에 편승케 하는 데 이용돼 왔다. 제3세계에서 민족주의는 계급 분단을 은폐하는 데 이바지했다. 이를 통해 중간계급 지도자들(중국 공산당이나 쿠바 7·26운동)이 반제국주의 운동을 지도할 수 있었다.\n노무현이 이라크에 파병하고 “동북하아 허브”를 운운하는 등 동북아시아 지도자들이 민족주의를 농단하는 것은 민족주의(국가주의)의 바로 이런 점들을 이용하고 싶기 때문이다.\n김대중은 남북관계의 해빙을 이용해 대북 화해협력을 내세워, 좌파 민족주의자들을 달래고 투쟁적 노동자들과 급진 좌파를 고립시켰다.\n민족주의에 대한 마르크스주의의 태도는 민족주의의 역사적 기원에 대한 바로 이런 인식에 바탕을 두고 있다.\n그래서 진정한 마르크스주의 이론은 어떤 형태의 민족주의 이데올로기도 결코 수용하지 않는다. 마르크스주의와 민족주의의 ‘결합’을 얘기하는 것은 무엇이든 사이비 마르크스주의이다. 언제나 민족주의는 노동자들을 그들의 진정한 적 ― 민족 자본가든 외국 자본가든 노동자들을 착취하는 자본가 ― 의 이해관계에 묶어 두는 수단이다. 그래서 진정한 마르크스주의 이론은 민족주의를 반대한다.\n그러나 마르크스주의는 민족 자결권(분리권도 포함)과 국가 간의 자발적 통합(한반도에서의 평화적 민족통일을 포함한다)을 지지한다.\n마르크스주의자들이 한민족이든 이라크인들이든 티베트와 신장 위구르족이든 민족 자결권을 주장하는 것은 오히려 민족주의의 뿌리를 근절하기 위해서이다.\n👉 민족주의의 기원 https://wspaper.org/m/1367


[오늘의 경제소사] 1914년 교통신호등 등장\n입력2020-08-04 16:02:34 수정 2020.08.04 16:02:32 권홍우 논설위원\n생명구하는 사회적 약속\n1914년 8월 5일, 미국 오하이오주 클리브랜드. 105번 도로와 유클리드 거리 교차로에 신호등이 처음 선보였다. 구성은 단순했다. 적색 표시등이 네 방향으로 달렸을 뿐이다. 전기로 제어되는 빨간 등이 켜지면 정지, 꺼지면 출발하는 방식. 최초의 교통신호등이 무엇인지에 대해서는 이론이 분분하다. 최초의 신호등은 1868년 영국에서 철도용으로 등장했으나 불과 두 달 만에 자취를 감추고 말았다. 가스등이 자주 폭발해 교통 관제요원들이 죽고 다치는 사고가 발생한 탓이다. ‘신호등=위험한 물건’이라는 인식은 두 가지 요인으로 바뀌었다. 첫째는 전기의 보급. 폭발 위험이 큰 가스 대신 전기를 사용해 안전도가 높아졌다.\n두 번째 요인은 갈수록 심화하는 교통 혼란. 자동차와 마차, 자전거와 오토바이, 말이 같은 도로를 사용해 사고가 잦았다. 교차로에서 서로 뒤엉키고 예전에는 볼 수 없었던 교통 체증 현상도 생겼다. 오하이오주에서 처음 나온 전기식 신호등은 급속도로 미국 전역에 퍼졌다. 신호등이 확산하며 신호색이 늘어났다. 빨간색과 파란색, 노란색으로 구성된 3색 전자식 신호등은 1920년대에 등장, 세계 표준으로 자리 잡았다. 국가와 지방에 따라 조금씩 다르지만 ‘빨강은 중지, 노랑은 신호 변경 예고, 파랑은 통과 및 출발’이라는 신호만큼은 세계 어디서나 통한다.\n신호등은 운전자는 물론 보행자의 안전 의식을 높이고 규범을 지키는 운전 문화 정착에 크게 기여했다. 신호를 지키지 않을 경우 자신은 물론 타인의 생명과 재산에 피해를 줄 수 있기에 선진국일수록 신호 위반에 대한 벌금이 크다. 어린이들이 가장 먼저 받는 교육이 신호등인 것도 사회적 약속이기 때문이다. 신호등 설치 장소와 신호 간격 배정, 인근 신호등과의 연계에는 수학적 알고리즘(계산식)이 필수적이다. 교통량에 따라 가변적으로 변하는 감응식 신호등의 설치와 유지에도 풍부한 교통 데이터가 필요하다.\n사회적 약속의 상징인 교통신호등이 한국에서는 불신과 조롱의 대상이었던 시절도 있다. 5공 초기 빈번한 신호등 교체는 나중에서야 그 실체가 드러났다. 전두환 대통령 친인척에게 사업권을 내주고 실적을 쌓으라고 마구 일을 벌였다. 멀쩡한 신호등이 교체됐던 이유를 알게 된 국민들은 권력을 비웃었다. 한국의 교통신호등은 최근 또 다른 변화를 겪고 있다. 주요 도로에서 신호등이 감소하고 있다는 소식이다. 2차선 국도를 4차선 고속도로 규격으로 넓히고 교차로를 입체화하면서 신호등 수요가 줄어든 덕분이다. 도로 인프라가 그만큼 좋아졌다는 얘기다.


도움 구함: ROP가 채용 중입니다! ⋆ 농촌 조직화 프로젝트\n집 / 업데이트 / 도움 구함 : ROP가 채용 중입니다!\n도움 구함 : ROP가 채용 중입니다!\n우리는 ROP가 고용을 찾고 있음을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다! 우리는 회원 그룹이 오레곤 주 전역에서 하고 있는 흥미진진한 일을 지원하기 위해 오레곤 시골에서 숙련되고 경험이 풍부한 커뮤니티 조직자를 찾고 있습니다! 아래 채용공고를 확인하세요!\n커뮤니티에 ROP 사무실을 갖는 것을 항상 꿈꿔왔다면 여기가 기회입니다! 우리는 직원 드림 팀에 대한 최신 추가 사항을 찾는 데 여러분의 도움이 필요합니다. 이 채용 공고를 널리 알리고, 자격을 갖춘 사람들이 지원하도록 유도하고, 질문이 있는 사람은 ROP의 공동 이사인 Jess Campbell에게 다음 주소로 보내주십시오. jess@rop.org.\n주최자 – 원격 위치, 시골 또는 작은 마을 오리건\nROP(Rural Organizing Project)는 모든 사람의 평등한 가치와 모든 사람의 평등한 가치에 대한 신념과 같은 인간 존엄성의 표준을 유지하는 커뮤니티를 만들기 위해 헌신하는 자율적이고 자발적인 소도시 및 농촌 그룹을 강화하는 데 전념하는 무소속 주 전체 조직입니다. 정의에 대한 평등한 접근이 필요합니다. 1992년에 설립된 ROP는 오리건 주 전역의 31개 카운티에 60개 이상의 회원 그룹을 보유하고 있습니다.\n우리는 농촌과 오레곤 변두리 전역의 여러 카운티에서 영향력 있는 지역 조직에 참여할 수 있는 자율적 인간 존엄성 그룹의 역량을 구축할 정규 조직자를 찾고 있습니다.\n직책에는 다음과 같은 책임 영역이 포함됩니다.\n관계 구축 및 역량 구축: 농촌 지도자들과 강력한 협력 관계를 개발하고 각 ROP 회원 그룹의 역량을 구축하는 지원을 제공합니다. 우리는 역량을 기반 구축 및 풀뿌리 조직화를 통해 변화를 창출하는 인간 존엄성 그룹의 능력으로 정의합니다. ROP의 주요 지원에는 명명된 리더십 팀, 성장하는 지지자 기반, 지지자와 의사 소통하기 위한 커뮤니케이션 시스템 및 실행 계획을 포함하여 강력한 그룹에 필요한 핵심 구조를 구축하고 문제를 해결하는 지원이 포함됩니다.\n조직화: 전체 직원 팀과 긴밀하게 협력하여 지역 캠페인 기회, 목표 및 목표를 식별하기 위해 지역 그룹을 개발, 커뮤니케이션 및 지원합니다. 지역 전략, 전술, 봉사 활동 및 동원을 개발할 때 회원 그룹을 촉진합니다. 회의, 활동 및 전략적 모임을 위한 프로그램, 봉사 활동 및 계획을 조정합니다.\n커뮤니케이션: 전략적 지역 조직화에서 스토리와 리소스를 캡처하고 공유합니다. 시골의 고립을 깨기 위해 네트워크와 그 이상으로 배포하기 위해 회원들과 함께 혁신적인 도구와 리소스를 개발하십시오. 조직 커뮤니케이션 시스템, 미디어 작업, 전화 회의 및 웹 세미나를 통해 핵심 프로그램 영역에서 구성원 그룹을 창의적으로 참여시키는 동료를 이끌고 지원합니다.\n필수 기술 및 자격\n풀뿌리 조직을 사용하여 커뮤니티를 구축하고, 리더십을 개발하고, 불평등에 가장 큰 영향을받는 리더와 권력을 놓고 경쟁하는 능력을 입증했습니다. 여러 해에 걸쳐 자원 봉사 리더와 관계를 구축하고 유지하는 능력을 입증했습니다.\n최소 3년의 커뮤니티 조직 경험. 우리는 농촌 조직이 필사적으로 자금이 부족하고 대부분의 작업이 자원 봉사 기반으로 수행된다는 것을 알고 있습니다.\n뛰어난 개인 조직 기술. 캘린더가 항상 최신 상태이고 메모가 색상으로 구분되어 있으며 긴 할 일 목록이 활력을 불어넣는다면 저희가 이야기하고 싶습니다! 이 역할에서 추적해야 할 것이 많으며 그 어떤 것도 균열을 통해 넘어갈 수 없습니다.\n강력한 대중 연설, 서면 및 구두 의사 소통, 그룹 촉진 기술. 직원들은 종종 그룹에 발표하고, 전략 세션을 촉진하고, 워크샵과 교육을 이끌고, 회원들에게 이메일 뉴스 레터에 지역 조직 및 행동 기회에 대한 이야기를 작성하고, 회원 그룹과 도전적인 대화를 시작합니다.\n정서적 성숙과 겸손. ROP 주최자는 사람들이 말하는 것과 의미하는 것의 차이를 이해하는 기술의 대가여야 합니다. 우리는 지역 사회의 전문가로 지역 지도자에 의존하고 ROP 주최자는 "방을 읽고" 적응하고, 무언의 경계를 인식하고, 열심히 듣고 배우고, 사과하고 책임을 져야 할 때를 이해해야 합니다.\n건설적인 낙관론. 우리가 깊은 구조적 문제를 해결하기 위한 가능한 솔루션을 만드는 동안 시골 오레곤 주민들은 때로는 크고 때로는 작게 점진적인 승리를 거두고 있습니다. 우리는 누구나 지역 사회에서 의미 있는 변화를 만들 수 있으며 모든 사람이 이 운동에 기여할 수 있다고 믿습니다.\n수완. 시골 오레곤 사람들은 우리 주변에서 발견한 해결책을 함께 패치할 수 있다는 사실에 자부심을 느낍니다. 그것이 곤봉과 풍선껌일지라도 말입니다. ROP의 성공적인 주최자는 회원을 가장 잘 지원할 수 있는 기회와 자원을 식별할 수 있으며 의심하지 않는 동맹국에게 도움을 요청하는 것을 두려워하지 않습니다.\n우선 순위와 목표를 사전에 설정하고, 자체 관리하고, 문제를 해결하고, 공유 된 조직 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작업하는 기술과 경험. 공유 타임 라인에서 고품질 작업을 완료하고 빠르게 진행되는 환경에서 운영 할 수있는 입증 된 능력.\n워드 프로세싱, 스프레드 시트 및 Google Suite 애플리케이션을 사용하여 자신있게.\n운전할 수 있어야합니다.\n원하는 기술 및 자격\n스페인어의 구두 및 서면 유창함.\n직원, 인턴 또는 동료 감독 기술 및 경험.\n자원 봉사자 모집, 교육, 감독 및 유지를 포함한 사무실 관리 기술.\nCRM, Slack, Dropbox 및 WordPress에 대한 경험.\n기금 마련 기술과 경험.\n그래픽 디자인 및 레이아웃 기술.\n이 직위는 풀타임이며 면제되며 주당 평균 40시간이 필요합니다. 면제되므로 이 직책은 초과 근무 수당을 받을 자격이 없습니다. 이 직책에는 지역 인간 존엄 그룹과 함께 일하고, 정기적인 직원 피정에 참여하고, 주 전역의 ROP 사무실에서 가끔 일하기 위한 중요하고 빈번한 여행이 포함됩니다. 필요에 따라 야간 및 주말 근무를 포함하여 농촌 지도자를 지원하려면 근무 시간의 유연성이 필요합니다. 대부분의 여행은 몇 주 전에 계획되며 ROP는 직원이 지속 가능한 시간 동안 일할 수 있도록 하는 정책을 시행하고 있습니다.\n급여, 복리 후생 및 직원 리소스\n급여는 경력에 따라 연간 $36,000-48,000입니다. 건강 및 치과 보험료의 100% 보장, 유급 병가, 휴가, 휴일, 12주 안식년, 고용주 일치 IRA, 1차 간병인인 직원을 지원하는 간병인 여행 정책, 교육 및 지원을 위한 직원 개발 예산을 포함한 탁월한 혜택. 조직 직원은 잘 관리된 ROP 차량 풀에 접근할 수 있고, 직무를 수행하는 데 필요한 기술을 제공하고, 인체 공학적인 홈 오피스를 설정하고 농촌 지역 사회에서 현장 사무실을 임대 및 설립하기 위한 예산을 제공합니다.\n신청서는 접수되는 대로 검토되며 신청자에게 순차적으로 연락을 드릴 것입니다. 지원을 원하시면 관심서, 이력서, 추천인 3명, 아래 지원서를 이메일로 보내주세요. jess@rop.org:\nROP 작업에 관심이있는 이유는 무엇입니까? ROP 및 회원들과 함께 일하면서 무엇을 배우고 싶습니까?\n커뮤니티 조직에 대해 어떤 경험이 있습니까? 어떤 조직에 관여했으며 어떤 역할을 했습니까?\n오레곤 주 시골 사람들과 함께 일할 수있는 것은 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?\n불평등에 직면한 커뮤니티를 조직하는 것에 대한 귀하의 접근 방식, 철학 또는 신념을 보여주는 조직 경험에서 두 가지 구체적인 예를 제시하십시오.\n기술 및 자격 기준을 어떻게 충족한다고 생각하십니까? 직원 팀의 일원으로서 ROP에 제공할 수 있는 가장 큰 장점은 무엇입니까?\n자신과 작업을 정리하기 위해 어떤 시스템과 도구를 사용하십니까?\nROP(Rural Organizing Project)는 고용 기회가 평등한 고용주입니다. ROP는 인종, 피부색, 종교, 성별, 성 정체성, 연령, 출신 국가, 유전적 특성, 장애, 특별 장애 퇴역 군인 또는 퇴역 군인의 지위, 결혼 여부, 성적 취향, 성적 성향을 근거로 직원 또는 고용 지원자에 대한 불법적인 차별을 금지합니다. 신원 또는 기타 법으로 금지된 근거.\nROP 스태프 드림팀의 차기 멤버를 찾도록 도와주세요! 이 이메일을 다음 직원으로 생각하는 사람들과 공유하고 그룹과 이메일 목록을 통해 정보를 알릴 수 있도록 도와주세요!\n이전: 이 입법 회의에 참여하는 방법!\n다음: 오레곤 전역에서 열심히 일하는 농촌 조직 동료들!


임 검사의 사기예방 솔루션 : 사기 없는 세상을 꿈꾸다\n임채원 ㅣ 박영사\n이 책에서는 예컨대 차용증에 빌려가는 돈의 용도를 기재하면 쉽게 사기 혐의를 밝힐 수 있다는 사실(용도사기), 투자금인 경우에도 사기임을 증명할 수 있는 방법 등 개개의 사건에서 피해자가 무엇을 잘못했는지를 지적함으로써 독자들로 하여금 비슷한 유형의 법률행위를 할 때 사기를 당하지 않으려면 어떻게 처신을 해야 하는지, 즉 솔루션(solution)을 제시하기로 한다. 공무원을 영어로 표현하면 ‘public servant’이다. public은 공공(公共) 또는 국민이고, servant는 종(僕) 또는 하인이라는 뜻이다. 그러므로 공무원은 국민에 대한 봉사자이고, 공복(公僕)이다. 우리가 운전을 하고 가다 보면 도로에 ‘교통사망사고 발생지점’이라는 표지나 현수막이 걸려 있는 것을 가끔 본다. 사기 사건도 이와 같다. 검사가 사기 사건에서 일정한 패턴이 있다는 사실을 알았다면 당연히 그 내용을 국민에게 알려서 사기가 발생하지 않도록 해야 할 의무가 있다. 이러한 관점에서 보면 이 책은 ‘33년 수사검사의 대국민 사기예방 보고서’라고도 할 수 있다. 5년 전에 사람들의 권유로 우연히 시작한 ‘사기당하지 않고 사는 법’에 대한 강연이 입소문을 타고 알려지면서 강연 횟수가 44회나 되었다. 강연을 해 달라는 부탁을 받고 3일 동안 고민하다가 찾은 주제가 사기예방이고, 매번 강연할 때마다 그 내용을 보완해 왔다. 강연 내용이 책으로 나왔으면 좋겠다는 사람들의 말을 듣고 용기를 내어 이 책을 출간하게 되었다. 약 5개월 전에 우연히 만난 유튜브 방송 전문회사의 대표에게 무료 법률상담을 해 주다가 그 대표가 강연 내용을 촬영하여 유튜브에 올리면 많은 사람들에게 유익할 것이니 허락해 달라고 하여 강연할 때마다 그의 직원이 와서 촬영하여 올린 것이 수십 편에 이른다. 유튜브에 “임채원 부장검사”라고 입력하면 볼 수 있다. 이 책은 강연 내용을 근간으로 하여 출판되는 것이므로 동영상을 먼저 본 후에 이 책을 읽으면 좀 더 이해가 쉬울 것으로 보인다.\n- 제1부 - 사기꾼에 대한 단상들 1. 아버지께서 사기를 당하지 않으셨다면 내가 과연 검사가 되었을까?\t3 2. 검사는 ‘빼앗긴 꿈을 찾아주는 행복전도사’일까?\t9 3. 검사의 칼, 의사의 칼 11 4. 문워크(moonwalk)의 비밀은? 빌리 진(Billie Jean)은 사기꾼인가?\t13 5. 수궁가(판소리)에도 사기죄가?\t25 6. 수목원에 있는 조각자(早角刺) 나무를 보며 사기예방을 생각하다.\t27 7. ○○공화국에서 살아남으려면? △△불고기를 먹고, □□커피를 마셔라!\t28 - 제2부 - 사기꾼의 실체 1. 사기꾼은 어떤 특징이 있을까? 33 2. 사기꾼이 계속 사기를 치는 이유는 무엇일까? 59 3. 우리가 사기를 당하는 이유는 무엇일까? 69 4. 우리는 주로 어떤 사람에게 사기를 당할까? 76 - 제3부 - 사기피해 예방을 위한 사전조치(5가지) Ⅰ. 재고하고, 확인하라!_85 Ⅱ. 첫 만남의 나쁜 느낌을 믿어라!_179 Ⅲ. 세상에 공짜는 없다._188 Ⅳ. 담아라(문서 등 증거 남기기)!_206 Ⅴ. ‘형식적으로 써주는 것’이라는 취지의 반대문서를 받아라!_288 - 제4부 - 사기당한 후 사후조치(3가지) Ⅰ. 받을 가능성이 없으면 빨리 포기하라!_307 Ⅱ. 사기가 확실하면 빨리 고소하라!_313 Ⅲ. 외상합의는 절대로 하...지 말라!_335 - 제5부 - 사기예방 강의 성공사례 1. 후배에게 2억 원을 사기당할 뻔한 지인\t343 2. 1억 원을 사기당할 뻔한 퇴직공무원\t345 3. 검사님의 사기예방 강연 동영상을 3번 보고 정신차렸죠.\t346 - 제6부 - 검사와 에피소드 1. “검사님! 몸으로 때울게요.”\t351 2. 호의일까? 아니면 유혹일까?\t353 3. “검사님! 저희가 ‘나이트 클럽’으로 한 번 모실게요.”\t354 4. 사귄 지 얼마 안 되어서 금전을 요구하면 과감히 손절하라!\t357 5. “법원에 가서 다시 부인할거죠? 그러면 난 내일 놀아야 하는데!”, “검사님은 잘 웃으시네요, 제 사건을 제대로 수사할 수 있겠어요?”\t359 6. “검사는 모질면 안 돼!”, “검사님! 덕분에 많이 배웠습니다.”\t362 7. “검사님! 저 왔습니다!”\t364 8. “그래도 제 말을 끝까지 들어준 분은 검사님밖에 없어요!”\t365 9. “검사님이 아니었다면, 저는 이민을 가려고 했어요.”\t367 10. “에이, 평생 검사나 해 먹어라!”\t369 11. “순발력이 있어야 검사지!”\t369 12. “세어 보니 100원이 모자라는데요?”\t371 13. 인쇄된 결혼식 청첩장에 검사가 속다.\t372 14. “방금 검사님께 사건 부탁하고 나왔어요!”\t373 15. “저도 아빠 같은 검사가 될래요.”, “아빠! 저 이렇게 공부했어요.”\t373\n[머리말] 1990년 수원지검 성남지청에서 시작한 검사생활이 올해로 33년째가 되었다. 그동안 사기사건을 가장 많이 수사했다. 수사를 하면서 항상 안타까웠던 점은 “피해자는 왜 이러한 황당한 말에 속았을까?”라는 것이었다. 사기가 인정될 것으로 생각하며 시작한 수사가 문서에 단어나 문구 하나가 빠지는 등으로 혐의없음 처분을 할 수밖에 없는 사건이 종종 있다. 검사가 된 지 20년이 된 시점에서 드디어 나는 사기꾼과 피해자라는 등장인물만 바뀔 뿐 사기사건에 일정한 패턴(pattern)이 있다는 사실을 알게 되었다. 패턴이 있다는 것은 사기꾼의 처음 행동에서 앞으로 어떤 방향으로 사기칠 것인지를 예측하여 피해를 예방할 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 사기예방의 지혜(솔루션)는 오랜 기간 동안 수사를 해 오면서 내가 범한 수 많은 시행착오와 상사의 지도, 편달을 통하여 축적된 것이므로 일차적으로는 나 개인의 것이지만, 그 지혜가 사건 속에 등장하는 수많은 피해자들의 재산, 목숨, 눈물 등에서 뽑아낸 것이라는 관점에서 보면 잠재적 피해자들이 반드시 알아야 할 일종의 공공재(公共財, public goods)적인 성격도 가지고 있다. 따라서 이러한 지혜를 공유함으로써 더 이상 억울한 피해자가 생기지 않도록 해야 할 필요가 있다. 가장(家長)이 사기를 크게 당하면 그의 가족은 뿔뿔이 흩어져 사회가 혼란에 빠진다는 점에서 보면 사기꾼은 가정파괴범이요, 반사회적인 존재이다. 검사는 속으면서 성장하고, 사기꾼은 조사를 받으면서 전문가가 된다. 사기꾼이 처음에는 완벽하게 사기를 쳤다고 생각했지만 그보다 한 수 위인 검사를 만나 처벌을 받게 되면 미비점을 점점 보완해 가면서 사기전문가가 된다. 과거의 사기꾼은 사기친 후 공소시효가 끝날 때까지 도망갔다. 요즈음은 도처에 씨씨티브이(CCTV)가 설치되어 있고, 실시간으로 휴대폰 위치추적으로 쉽게 잡히기 때문에 프로급 수준의 사기꾼은 사기를 치면서부터 무혐의 처분을 받을 증거를 만들거나 고소를 피해 가는 방법까지도 강구한다고 하니 그를 처벌하기란 여간 힘든 일이 아니다. 반면에 피해자는 사기꾼의 말만 믿고 무방비 상태에 있다가 사기를 당한 후에야 증거를 수집하지만 사기꾼이 협조해 주지 않는다. 어느 날 개척교회 앞을 지나가던 나는 외벽에 설치된 전광판에서 “그럼에도 불구하고 하나님은 악인(惡人)도 사랑하십니다.”라는 글귀가 옆으로 지나가는 것을 보았다. 그 순간 “하나님이 사기꾼(악인)을 죽을 때까지 사랑하시면, 당장 구제받아야 할 사기피해자는 누가 보호해 주지?”라는 생각이 들었다. 이어서 나는 “하나님의 바로 저 빈 자리를 검사가 채워야 한다.”라는 생각을 했다. 검사가 사기꾼을 전문가로 만들었으므로 아마추어 수준에 머물고 있는 피해자들과 사기 예방의 지혜를 공유함으로써 증거적 불평등을 극복해야 할 것이다. 나아가 증거적 약자인 피해자를 보호하기 위하여 검사는 항상 열정을 가지고 실력을 길러야 한다. 나는 “검사가 게으르면 피해자가 운다.”라고 생각한다. 능력부족이나 게으름으로 내가 오판을 했을 때 피해자는 진실을 끌어안고 홀로 울고 있을지도 모른다는 생각을 하면 배당받은 사건을 좀 더 세심히 살펴보게 된다. 그러나 검사가 아무리 그와 같이 실력과 열정을 가지고 있더라도 수사기관이라는 원초적인 한계가 있다. 수사기관은 피해자가 고소장이나 진정서를 접수한 이후에야 비로소 피해 내용을 알 수 있기 때문이다. 사기로 얻은 재산은 이미 은닉되어 있기 때문에 승소판결을 받아도 집행할 재산이 없으므로 그 판결문은 휴지조각에 불과하다. 한편 사기꾼이 실형...을 선고받아도 교도소에서 몇 년을 살고 나오겠다고 버티면 피해회복은 불가능하다. 교도소에서 출소하는 어떤 사기꾼은 은닉한 재산을 퇴직금 정도로 생각한다. 사기꾼은 잘 먹고 잘 사는데, 피해자는 돈이 없어 궁핍한 생활을 한다. 사기죄의 기소율이 20%에도 못 미치는 것에서도 알 수 있듯이 사기 혐의를 밝히는 것은 정말 힘든 일이다. 그러므로 사기 예방이 중요하다. 사기꾼은 “어떻게 하면 사기치고 나서도 처벌받지 않고 무사히 돈을 챙길까?”라며 사기칠 적합한 대상(victim)을 선정한다. 만일 피해자가 꼼꼼하게 따지거나 증거수집을 잘 한다면 사기꾼은 대상을 바꿀 것이다. 굳이 그런 사람에게 사기를 치다가 처벌받을 이유가 없다. 왜나하면 세상은 넓고 순진한 호구(虎口)는 넘쳐나기 때문이다. 그러한 측면에서 보면 사기피해가 예방되는 것이다. 우리는 언제 사기를 당할지 모르는 잠재적 피해자이다. 그동안 수사를 하거나 피해자를 상대로 무료 법률상담을 하면서 알게 된 지혜를 형법의 사기죄 구성요건에 맞추어 사기방지 8개 행위수칙(사전조치 5가지, 사후조치 3가지)으로 정리하였다. 나는 사람들에게 “○○공화국에서 살아남으려면? △△불고기를 먹고, □□커피를 마시세요!”라고 말한다. 정답은 ‘사기, 오삼, 드립(drip)’이다. 이 말 안에 사기예방의 모든 것이 들어 있다. 사기꾼이 계속 사기를 칠 수밖에 없는 이유는 “사기는 남는 장사”이기 때문이다. 이 책에서는 예컨대 차용증에 빌려가는 돈의 용도를 기재하면 쉽게 사기 혐의를 밝힐 수 있다는 사실(용도사기), 투자금인 경우에도 사기임을 증명할 수 있는 방법 등 개개의 사건에서 피해자가 무엇을 잘못했는지를 지적함으로써 독자들로 하여금 비슷한 유형의 법률행위를 할 때 사기를 당하지 않으려면 어떻게 처신을 해야 하는지, 즉 솔루션(solution)을 제시하기로 한다. 공무원을 영어로 표현하면 ‘public servant’이다. public은 공공(公共) 또는 국민이고, servant는 종(僕) 또는 하인이라는 뜻이다. 그러므로 공무원은 국민에 대한 봉사자이고, 공복(公僕)이다. 우리가 운전을 하고 가다 보면 도로에 ‘교통사망사고 발생지점’이라는 표지나 현수막이 걸려 있는 것을 가끔 본다. 사기 사건도 이와 같다. 검사가 사기 사건에서 일정한 패턴이 있다는 사실을 알았다면 당연히 그 내용을 국민에게 알려서 사기가 발생하지 않도록 해야 할 의무가 있다. 이러한 관점에서 보면 이 책은 ‘33년 수사검사의 대국민 사기예방 보고서’라고도 할 수 있다. 5년 전에 사람들의 권유로 우연히 시작한 ‘사기당하지 않고 사는 법’에 대한 강연이 입소문을 타고 알려지면서 강연 횟수가 44회나 되었다. 강연을 해 달라는 부탁을 받고 3일 동안 고민하다가 찾은 주제가 사기예방이고, 매번 강연할 때마다 그 내용을 보완해 왔다. 강연 내용이 책으로 나왔으면 좋겠다는 사람들의 말을 듣고 용기를 내어 이 책을 출간하게 되었다. 약 5개월 전에 우연히 만난 유튜브 방송 전문회사의 대표에게 무료 법률상담을 해 주다가 그 대표가 강연 내용을 촬영하여 유튜브에 올리면 많은 사람들에게 유익할 것이니 허락해 달라고 하여 강연할 때마다 그의 직원이 와서 촬영하여 올린 것이 수십 편에 이른다. 유튜브에 “임채원 부장검사”라고 입력하면 볼 수 있다. 이 책은 강연 내용을 근간으로 하여 출판되는 것이므로 동영상을 먼저 본 후에 이 책을 읽으면 좀 더 이해가 쉬울 것으로 보인다. 이 책을 읽을 때 참고할 사항은 다음과 같다. 첫째, 박스 안에 있는 이야기의 상당 부분은 내가 상담했거나 수사했던 사건을 토대로 한 것이다. 사건 관계인의 개인정보 보호와 명예, 사기예방이라는 공공의 이익, 사건에 대한 이해의 편의 등을 고려하여 일부 내용을 과감히 수정하여 단순화시켰고, 피고소인(피의자)은 A로, 고소인(피해자)은 B로, 제3자는 C로 표기하기로 한다. 둘째, 이 책에 나오는 대부분의 사건은 2021년 1월 1일 검경수사권 조정으로 형사소송법이 개정되기 이전에 처리된 것이다. 그 당시에는 경찰이 입건한 사건에 대하여 수사를 종결하면 혐의 유무와 관계없이 반드시 전부 검찰에 송치하도록 되어 있었다. 그러므로 이 책에 나오는 대부분의 사건은 형사소송법이 개정되기 전의 것이므로 “경찰은 혐의없음 의견으로 검찰에 송치하였다”라고 표현하였다. 개정된 형사소송법에 의하면 혐의없음 의견인 경우 경찰은 사건을 검찰로 송치하지 않는다(불송치). 셋째, 이 책의 핵심은 ‘사기피해 예방과 사후 대책’이므로 시간이 없는 분은 제3부(사기피해 예방을 위한 사전조치)와 제4부(사기당한 후 사후조치)만 읽어도 사기 방지의 지혜를 얻을 수 있을 것으로 보인다. 이 책의 본문에서 일부 비슷한 사건들을 중복해서 소개하는 이유는 첫째, 독자들로 하여금 그런 유형의 사건이 실제로 많이 발생한다는 사실을 알려 경각심을 일깨우고, 둘째, 비슷한 사건을 연습함으로써 사기예방 지혜를 함양하도록 하는 데 있다. 이 책의 목표는 법률행위를 함에 있어서 기본적으로 해야 할 합리적 의심(reasonable doubt)과 증거남기기 등의 행동지침들을 독자들에게 알려서 사기를 방지하는 것이다. 그러므로 이러한 지침을 아는 것만으로는 부족하고 꼭 실천할 것을 당부 드린다. 그리고 33년간 옆에서 묵묵히 내조해 온 아내와 이 책 원고에 대해 조언을 아끼지 않았던 사랑하는 딸 수완, 아들 주원에게 감사의 마음을 전한다. 2022년 1월 임채원\n서울고, 고려대 법대를 졸업했다. 제29회 사법시험 합격(사법연수원 제19기), 성남(1990년), 천안지청, 부산, 대구, 서울지검 검사, 수원지검 부부장, 서울, 대구, 부산고검 검사, 부산지검, 의정부지검, 서울북부지검 부장검사, 사법연수원 교수(2년: 제36기∼제38기), 국가경쟁력강화위원회 파견(1년), 순천, 안산지청 차장검사, 서울중앙지검 중요경제범죄조사단(부장검사, 2년 6월), 전주지검 중요경제범죄조사단(단장, 2년), 현재 서울동부지검 중요경제범죄조사단(단장, 2020년부터)에 근무하고 있다. 우수 중요경제범죄조사단 검사(2020년 상반기, 대검찰청), 홍조근정훈장(2017년), 검찰총장 표창(1999년), 모범검사상 수상(1999년), 법무부장관 표창(1996년)을 받았다. 저서로 『새로운 검찰 결정문 연구』(2007년, 공저) 등이 있다. 전북지방병무청, 전북 부안군청, 시민로스쿨(서울, 수원, 평택), (재)한국지도자아카데미, 서초 아카데미, 앙상블, 서울문화홍보원, 아우마당, 동국대 미래&힐링, 전북대 최고위과정, 글로벌물류(GLMP) 과정, (사)전북문화예술 아카데미, 대구동촌농협, (주)KT 전북고객본부 등 다수에서 강의했다. KBS1 TV - “무엇이든 물어보세요”(노인대상 사기 예방, 2021년), MBC TV(전주) - “시사토론”(사기예방, 2020년), KBS라디오(전주) - “패트롤 전북”(사기예방, 2020년), JTV(전주) - “클릭 이사람”(사기예방, 2020년), KBS TV(전주) - “공감토크-결”(사기예방, 2019년) 등에 출연했다.\n배송엉망이였습니다 jh11*** 2022/02/16 평점 추천 0\n배송이 너무나 늦어서 인터파크에서 구매하는거 비추입니다!!! kjk9*** 2022/01/29 평점 추천 0\n시작부터 흥미롭다 chunghee*** 2022/03/27 평점 추천 0\n실생활 많은 도움되었어요 zero9*** 2022/02/04 평점 추천 0\n요즘처럼 변화 하는 시기에 가까이있는 사기행각들 좀더 세심하게 조심하게 됩니다 도움이 되었습니다 por*** 2022/02/18 평점 추천 0\n쉽게 이해하고 적용하는 ESG 투자와 경영\n가상자산 법제의 이해


한국행 스페셜 (9)\n여행 이야기& 사진 (22)\nTOTAL : 54477명\n작성자 applet 작성일 2017.08.27 19:08 조회수 505 추천 0\n애플여행사 여행정보팀 추천'''' 북유럽 낭만 그리고 나만의 해외여행지''''\n추천여행지1. 스웨덴 스톡홀름\n애플여행사 투어팀 한 직원은 "스웨덴 수도 스톡홀름은 매년 여름철이면 시민들의 대부분이 교외 지역으로 떠나, 여느 때보다 한층 여유로운 분위기를 느낄 수 있다"며 "특히 8월은 평균 18도의 시원한 날씨와 낮이 길어 여행하기 좋아 고즈넉하고 분위기 있는 여행을 원하는 여행객에게 안성맞춤인 스톡홀름의 매력에 빠져보자"고 전했다.\n스톡홀름은 치안이 좋고, 평온하며 번잡하지 않은 것으로 유명하다. 소소하고 잔잔한 도시 여행을 선호하는 사람들에게는 안성맞춤. 더불어 스톡홀름은 다양한 양식으로 건축된 형형색색의 건물들의 이국적인 모습 때문에 여행객들의 발길이 끊이질 않는다.\n한적한 골목, 아기자기한 카페와 레스토랑에 앉아 한가로이 스톡홀름을 감상하는 것도 하나의 팁이다. 이외에도 북유럽의 푸른 바다를 항해하며, 여행경비까지 절약할 수 있는 스톡홀름-헬싱키 크루즈 여행도 경험하길 바란다.\n//애플여행사 여행정보팀 678.921.2566 www.myappletravel.com 카카오톡문자문의: myapple1\n추천여행지2. 호주 시드니\n남반구에 위치한 시드니는 호주를 대표하는 곳이다. 또 미국과 반대계절을 가지고 있어서 무더위가 기승하고 있는 요즘 시원하게 만끽할 수 있는 곳이다. 8월부터 11월 달까지 선선한 날씨로 쾌적하게 여행하기 가장 좋으며, 아름다운 자연 속에서 휴양과 관광, 다양한 액티비티를 체험할 수 있다. 시드니 여행에서는 블루마운틴, 돌핀 크루즈, 토브룩 농장, 오페라하우스, 시드니 오페라 하우스 등과 포트스테판에서는 4륜구동SUV 자동차와, 사막 한가운데에서 샌드보딩을 즐길 수 있다.\n크로아티아는 휴양을 즐기기 위해 찾아온 수 많은 여행자들이 넘쳐나는 시즌이다. 여행자들이 많이 찾는 최고 성수기 시즌이기 때문에 관광지마다 사람들도 많고 숙박비를 포함한 여행 경비도 그만큼 더 들기도 하지만 그럼에도 불구하고 많은 사람들이 찾는데는 이유가 있다.\n무엇보다도 8월은 크로아티아의 환상적인 바다를 제대로 즐길 수 있는 시즌이다. 고대 로마시대의 궁전과 유적지, 그리고 중세의 성벽으로 둘러싸인 아름다운 구시가지 여행은 기본. 여기에 아름다운 아드리아해를 여행하는 다양한 투어들도 운영이 되기 때문에 다른 시즌에 비해 더욱 알차게 크로아티아를 즐길 수 있다\n‘8월에는 두브로브니크, 스플리트, 로비니, 흐바르타운 등을 포함한 많은 도시에서 아드리아해를 즐기는 다양한 투어들이 운영이 되는데 그 중에서도 가장 인기 있는 투어는 스플리트에서 출발하는 푸른동굴 투어와 두브로브니크에서 출발하는 엘라피티제도 투어 프로그램이다“라며 ”투어에 참여하면 일반적으로는 여행 일정에 포함시키 어려운 아드리아해의 아름다운 섬들을 방문하여 아름다운 경관도 감상하고 에메랄드빛 아드리아해에서 스노클링 및 해수욕을 즐길 수 있어서 인기가 높다\n** E-mail 문의전용 메일을 이용한 문의 및 예약, 발권은 전화 문의시의 통화대기등 불 필요한 시간 낭비 없이 빠른시간내 원하시는 항공권정보및 여행정보를 받아볼수 있습니다.출발날짜/출발지-도착지/ 영문이름(여권상의 이름)/성별/ 연락처/ 등을 보내 주시면 mail 문의및 예약발권 전담 직원이 바로 서치해 답변 메일을 드리고 있습니다. yappletravel@gmail.com,www.myappletravel.com 항공권 문의 게시판\n이전글 '알프스 여행 유혹' 눈밭에서도 오스트리아 ~~~\n다음글 이번 크리스마스는 체코의 달콤한 키스를…'프라하의 연인'이 되어 볼까


[노트북을 열며] 트럼프 대통령님, 축하합니다 - 중앙일보\n중앙일보 2020.10.14 00:26 종합 30면 지면보기\n2016년 대선을 분석한 『모두 거짓말을 한다』의 저자 세스 스티븐스 다비도위츠는 최근 그래프 하나를 트윗했다. 백인 우월주의 극우 단체인 ‘프라우드 보이즈(Proud Boys)’의 가입자 수가 지난달 29일 트럼프의 TV토론 후 100%가량 수직 상승했다는 데이터다. 당시 토론회에서 트럼프 대통령이 이 단체를 향해 “물러나 대기하라”고 말한 직후 지지자들이 단체 가입으로 ‘충성 인증’을 했다는 것이다. 사람은 몰라도, 데이터는 거짓말을 하지 않는다.\n그래서 지금, 말해야 한다. 트럼프 측에 접근해 “앞으로 4년도 한국과 잘해보자”라고. 그의 재선을 바라서가 아니다. 가능성의 예술인 외교에서 계산기를 두드려야 할 최우선 가치는 자존심 아닌 국익이어서다. 바이든 측에게도 접근해 같은 대사를 읊어야 함은 물론이다.\n노트북을 열며 10/14\n트럼프 대통령의 귀엔 지금 종전선언의 ‘ㅈ’자도 들어오지 않는다. 이 판국에 주미 대한민국 대사가 12일 “70년 전에 미국을 선택했기 때문에 향후 70년도 미국을 선택해야 하나”라며 불필요한 논란을 불렀다. 2016년 사사에 겐이치로(佐佐江賢一郞) 주미일본대사와는 대척점이다. 모두가 트럼프의 패배를 점칠 때, 사사에는 트럼프에 ‘보험’을 들고, 정보망을 동원해 최측근인 맏사위 재러드 쿠슈너에 접근했다. 현 주미대사관에 이런 세련된 외교술이 무리인 건 잘 안다. 적어도, “(한·미) 양국이 함께 겪은 고난의 역사를 영원히 기억할 것”이라는 BTS의 개념 발언을 본받아라.\n야당도 잘한 것 없다. 국민의힘 한기호 의원이 지난 6일 강경화 외교부 장관의 남편 이일병 교수의 요트 구입용 미국 여행을 두고 “강 장관과 지금까지 살았다는 그 자체만으로 훌륭하다”고 비아냥댄 것은 세상 부끄러운 일이다. 트럼프의 자칭 ‘퍼스트 도터(the First Daughter)’인 이방카가 전 세계를 돌아다니며 참석하는 회의 주제가 ‘여성 권리’인 걸 왜 모르나. 미국이 한기호 의원 발언을 모를 거란 순진한 생각은 고이 접어두시길. 외교와 한·미관계에 대한 거의 모든 주요 기사를 영어로 번역하는 부서가 엄존한다.


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요리 영상 Cooking ETC\n영국일상 해외 BTS 아미 (ARMY)들이 요즘 많이 보고 있는 다큐멘터리 시리즈를 소개합니다. 더보기\n영국문화 영국 레딩 & 리즈 페스티벌( Reading and Leeds Festival 2019) 더보기\n영국영어 인터넷에서 채팅 용어로 사용되는 영어 슬랭(Slang) 표현들 (#1) 더보기\n영국문화 [영국인의 말 사랑] 승마, 경마 그리고 폴로 경기... 더보기\n영국일상 따뜻한 말 한마디가 더 필요하다고 느껴지는 요즘... 더보기\n숲 속에서 우연히 발견한 Fairy Village...\n영국에서 아스트라 제네카 백신 접종 후기\n때론 분노가 원동력이 되기도 한다...\n‘착한사람' 이 되려고 너무 애쓰지 말았으면 좋겠다\n4월 중순에 들어서자마자 일주일 동안 비가 단 한 번도 오지 않았다. 이렇게 소나기라도 한 번 안 온다는 건 영국에서 정말 유니콘을 보거나 돼지가 하늘을 나는 정도로 거의 기적에 가까운 날씨이다. ㅋㅋ 일주일 동안 드디어 봄이 왔나 보다 하고 생각될 정도로 영상 15도까지 기온이 올라가서 모처럼 더운 날씨에 우리 집 아이들은 방과 후에 아이스크림까지 먹으면서 신나했는데…. 그런데 지난 주말부터..\n따뜻한 말 한마디가 더 필요하다고 느껴지는 요즘...\n첫 아이가 초등학교를 다닐 때 한동안 친하게 지내던 학부형이 있다. 서로 사는 곳이 가깝다 보니 학부형 모임에도 자주 같이 나가고, 가끔 서로 집에도 초대해서 차도 같이 마실 정도로 가깝게 지내던 사이였다. 그녀는 학부형들 사이에서 매우 인기가 있었다. 학교 운영위원회에서도 적극적으로 참여했고, 사교성도 좋고 말을 워낙 재미있게 잘해서 주변에 항상 사람들이 많았다. 또한 그녀는 지역의 병원이나 호스피스를 위..\n영국일상 [스마트폰 사진팁] 모델같은 긴 다리와 작은 얼굴을 부러워하신다면... 혹시 패션 매거진의 모델 사진을 보면서, 나도 모델 같은 긴 다리와 작은 얼굴을 갖고 싶다고 한 번이라도 생각해 보셨던 분들에게 도움이 될만한 전신사진 잘 찍히는 방법에 대한 아주 간단한 Tip입니다. 그것도 우리가 항상 가지고 다니는 아이폰이나 안드로이드폰만 가지고도 당장 찍으실 수 있습니다. 물론 다이어트, 성형수술, 포토숖이 전혀 필요 없습니다. ㅎㅎ 사실 Vogue 같은 패션 잡지에서 볼 수 있.. 더보기\n영국일상 행복하다는 건 어쩌면 관점의 차이일지도... 지난 주말 몇 분의 블로그에서 우연히 돈가스와 그 소스 만드는 법을 본 후부터 갑자기 그 요리가 먹고 싶어 져서 오랜만에 마음을 먹고 토요일에 재료를 사러 가족들과 같이 나갔습니다. 모두들 대구 같은 흰 살 생선이나 닭으로 된 가츠 요리는 일식집이나 집에서도 몇 번 먹어 봤는데, 한 번도 돼지고기로 만들어 주지 않았기 때문에 과연 맛이 있을까 미심쩍다는 눈으로 계속 'Are you sure?' 하고 몇 번을 물.. 더보기\n영국일상 삶의 위기가 찾아오거든... 얼마 전 어느 할머니께서 당신께서 아껴 사용하시던 그릇들을 주셔서 받은 적이 있는데, 그동안 너무나 경황이 없어서 그 종이 상자를 창고 구석에 한동안 놓아두었던 일이 있었다. 그러다가 몇 주 전에 집안 청소를 하면서 잊고 있던 그 상자를 열어보게 되었다. 낡고 작은 와인 상자 안에는 깨지지 말라고 할머니께서 일일이 빛바랜 신문지로 꽁꽁 싸주신 물건들이 가득 들어 있었다. 비록 허름한 신문지에 싸여.. 더보기\n인터넷에서 채팅 용어로 사용되는 영어 슬랭(Slang) 표현들 (#3) 앞의 포스팅에 이어서, 인터넷의 SNS (Social Media)인 트위터나 인스타그램 또는 레딧(Reddit) 같은 곳에서 채팅 용어로 자주 사용되는 영어로 된 인터넷 슬랭 (slang, 비속어) 표현들을 몇 가지 더 마지막으로 소개합니다. ******* 'Netflix & Chill' 한국에서 몇 년 전에 '라면 먹고 갈래?'라는 표현이 유행한 적이 있었죠? 'Netflix & Chill'은 그와 비슷한 의미로 사용되는 말인데, 영어권에서는 '넷플릭스 같이.. 더보기\n'꼼수'를 영어로는 어떻게 표현할까? 제가 한국 뉴스를 들으면서 예전에는 생소하기만 한 한국말들을 요즘 많이 듣게 되네요.… 그중 한국의 정치 상황을 설명할 때 자주 듣는 말인 '꼼수'는 영어로는 과연 무엇이라고 할까요? 최근 한국 대통령의 스캔들로 퇴진(resignation, step down 또는 stand down)과 탄핵(impeachment)을 요구하는 한국국민들의 대규모 집회는 생각보다는 그렇게 큰 주요 뉴스로 지면에서는 자세히 다루고 있지는 아니만 , 온라.. 더보기\n인터넷에서 채팅 용어로 사용되는 영어 슬랭(Slang) 표현들 (#1) 혹시 인터넷 채팅 용어로 많이 사용되는 영어로 된 줄임말이나 슬랭(slang) 표현을 보고 무슨 뜻인지 궁금했던 경험이 있으신가요? 오늘은 인터넷의 SNS (Social Media)인 트위터나 인스타그램 또는 레딧(Reddit) 같은 곳에서 자주 사용되는 영어로 된 인터넷 슬랭 (slang, 비속어) 표현들을 소개합니다. 아마도 유튜브 영상에 댓글을 다시거나, 온라인 게임을 즐겨하시거나, 외국인들과의 교류가 있거나 유학생활, 워킹홀리.. 더보기\n인터넷에서 채팅 용어로 사용되는 영어 슬랭(Slang) 표현들 (#2) 앞의 포스팅에 이어서, 인터넷의 SNS (Social Media)인 트위터나 인스타그램 또는 레딧(Reddit) 같은 곳에서 채팅 용어로 자주 사용되는 영어로 된 인터넷 슬랭 (slang, 비속어) 표현들을 몇 가지 더 소개합니다. ******* HBU (hbu) : How About You? '넌 어때?', '넌 어떻게 생각하는데?'라고 물어볼 때 사용되는 표현입니다. LMK (lmk) : Let Me Know (내게) 알려줘. PAW (paw) : Parents Are Watching 아이들.. 더보기\n[영어표현] Elephant in the room 영국이나 미국, 캐나다 등의 영어권에서 신문이나 방송을 보게 되면 자주 듣게 되는 영어 표현이 있어서 소개하려 합니다. 'There is an elephant in the room.' 방안에 코끼리가 있다… 도대체 무슨 뜻일까요? 방 안에 커다란 코끼리가 한 마리 앉아있는데, 그 방안에 있는 모든 사람이 그 코끼리를 못 본 척하려 노력하는 장면을 한 번 상상해 보세요. 즉, 심각한 문제나 상황이 있는 것을 다 알면서도 그 어느 누구.. 더보기\n삶의 위기가 찾아오거든... 얼마 전 어느 할머니께서 당신께서 아껴 사용하시던 그릇들을 주셔서 받은 적이 있는데, 그동안 너무나 경황이 없어서 그 종이 상자를 창고 구석에 한동안 놓아두었던 일이 있었다. 그러다가 몇 주 전에 집안 청소를 하면서 잊고 있던 그 상자를 열어보게 되었다. 낡고 작은 와인 상자 안에는 깨지지 말라고 할머니께서 일일이 빛바랜 신문지로 꽁꽁 싸주신 물건들이 가득 들어 있었다. 비록 허름한 신문지에 싸여.. 더보기\n[영국의 현충일] Remembrance Day 영국은 오늘이 Rembrance Sunday입니다. 11월 11일이 Remembrance Day인데 영국뿐만 아니라 캐나다, 호주, 인도 등의 다른 영연방 국가들에서 Rememberamce Day 혹은 Armistice Day라고도 불리기도 합니다. 일종의 전몰장병 기념일로 한국의 현충일 개념과 비슷하다고 생각하시면 됩니다. 그리고 Remembrance Sunday는 11월 11일과 가장 가까운 일요일을 선택해 기념식을 치릅니다. 이 기념식에는 여왕과 왕실의 가족.. 더보기\n옥스포드 사전이 선정한 올 해의 단어, 'Post-Truth (탈진실)' 어제 옥스퍼드 사전에서 올해의 단어로 'Post-Truth'를 선정했다는 기사를 보았다. POST-TRUTH, 이 단어는 영국에서는 브렉시트를 다룰 때 이곳의 신문이나 방송에서 자주 등장하기 시작했었는데, 미국 대선 과정에서도 'post-truth politics'라는 용어가 자주 언급되었다. 한국에서도 정치 기사 등을 다룰 때 '탈 진실'이라고 번역되어서 요즘 자주 언론에 등장하는 것으로 알고 있다. 올해의 단어로 이 'Post-Truth'.. 더보기\n영국문화 안전한 유럽 여행과 영국 유학생활을 위한 TIP #1 이번 여름에도 해외로 여행을 떠나시는 분들이 많으실 텐데, 설레는 마음으로 향한 여행지에서 사고나 범죄의 대상이 되면 더 이상 여행을 즐기지 못하게 될 것입니다. 그리고 유학생활을 위해 이번 여름에 해외로 향하시는 분들에게도 낯선 곳에 대한 설렘과 동시에 약간의 두려움이 존재하리라고 생각합니다. 그래서 이번 포스팅에서는 영국뿐 아니라 특히 유럽 여행 지역에서 도난사고나 안전사고를 사전에 예방할 수.. 더보기\n영국문화 안전한 유럽 여행과 영국 유학생활을 위한 TIP #2 앞의 포스팅에 이어서 안전한 유럽여행과 영국 유학생활을 위한 주의사항 몇 가지를 추가로 업데이트합니다. ***** 혹시 유럽여행 중에 렌터카를 운전하시는 분들은 차에서 내릴 때 귀중품은 반드시 가지고 내리고, 다른 것들도 반드시 트렁크 (boot) 안에 보이지 않게 넣고 내리시길 바랍니다. 귀중품이 보이면 차량의 유리를 깨고 훔쳐가는 경우가 있기 때문입니다. 주차를 해야 할 경우 구석지고 어두운 곳은 피하시고, 밝고.. 더보기\nLADY EXPAT : 영국영어\n[영국 영어] Moreish: 손이 가요 손이 가... 자꾸만 손이 가는 맛 몇 년 전부터 이 곳 영국 슈퍼마켓에서도 한국 라면 같은 것들을 쉽게 볼 수 있게 되었다. 그런데 작년부터는 가끔 한국 과자도 보이기 시작했는데, 그중 하나가 새우깡이다. 가끔 포장까지 비슷한 중국 제품이 보이기도 하지만 대부분은 한국 제품이다. 아주 어렸을 때부터 먹었던 과자라 이 곳에서 보니 반갑기도 하고, 몇십 년이 지났지만 아직도 그 광고 노래를 전부 기억한다. ㅋ '손이 가요, 손이 가. .. 아이 손, 어른 손.. 더보기\n[영어표현] 모르는게 약이다... 요즘 신문이나 TV 뉴스를 보면서 제게 정말 많이 생각나는 표현입니다. 의사소통의 방법이나 기술이 발달했지만 분열된 사회와 단절된 소통이 더 심각해지는 최근의 사회현상들... 그리고 종종 끔찍한 사고나 사건들을 뉴스에서 볼 때마다 안타깝기도 하고, 때론 화도 나고 속상할 때 차라리 저런 뉴스를 안보는 것이 더 맘편하겠다는 생각이 들 때 자주 생각나는 표현입니다. 그럼, 차라리 '모르는게 약이다'라는 표현을 하고.. 더보기\nLADY EXPAT : 영국문화\n영국에서는 바나나를 주는 것이 왜 인종차별 범죄가 될 수도 있을까 오늘 영국 BBC 뉴스를 보니 작년 겨울 런던의 펍에서 다른 테이블의 흑인 남성에게 바나나를 보냈던 사람이 인종차별적인 혐오범죄로 유죄가 인정되어서 총 1280 파운드(거의 200만원)의 벌금형을 선고받았다는 뉴스가 있었습니다. (BBC 관련 기사 링크) 지난 해 11월, 퇴근 후 펍에서 동료들과 술을 마시던 마크라는 사람의 테이블로 웨이터가 옆 테이블의 사람이 보냈다면서 바나나 하나를 전해 주었습니다. 그 펍에서는.. 더보기\nBAME...영국에서 요즘 자주 거론되는 신조어 영국 내에서만 이제까지 코로나 바이러스와 관련된 사망자가 벌써 4만 3천 명이 넘었는데, 개인적으로 주원인은 영국 정부의 총체적인 실패라고 생각된다. 최근 영국의 코로나 관련 사망자들 중에는 특히 고령자의 사망률과 유색 인종의 사망률이 유난히 높아서 그 이유를 밝히기 위해 정부에서 공식적으로 조사에 착수했었는데, 이 현상을 설명하면서 영국 정부에서 'BAME'이라는 단어를 사용하기 시작했다. youtu.be/VTr29p4.. 더보기\n영국에서 무심코 저지를 수 있는 위법 행위들 #2 앞의 블로그 포스팅에 이어서 영국에서 잘 몰라서 무심코 위법적인 행위를 할 가능성이 있는 행위들에 대해서 몇 가지 더 알아보겠습니다. ******* 11. Pocketed change when given wrong amount: 잔돈을 (더) 받았을 때 알면서도 그냥 아무 말하고 받기. 12. Changed a CD whilst driving ; 운전 중에 CD를 바꾸기. 13. Bought cigarettes under the age of 18: 만 18세 이전에 담배를 구입하기 14. Dropped litter: 길거리에.. 더보기\n영국에서 무심코 저지를 수 있는 위법 행위들 #1 레스토랑에서 생일 축하를 위해 'Happy Birthday' 노래를 부르는 것이 불법의 소지가 있다는 것을 알고 계신가요? 또한 주말 오후 1시 이후에 진공청소기로 청소하는 것도 불법이고, 공원에서 연을 날리는 것, 또는 운전 중 물을 마시거나 음식을 먹는 것 역시 영국에서는 불법이라는 의외의 사실에 대한 최근의 설문 조사에 대한 몇 가지 기사를 보았는데, 한국분들에겐 흥미로울지도 모르겠다는 생각이 들어서 소개합니다. 기.. 더보기\n티스토리 Lady Expat 블⋯\nCopyright Notice / 저⋯\n영국생활 영국문화 영국 영어 British English 어쩌다영국 Lady Expat 인종차별 영국 영국 일상 영국영어 어쩌다 영국 영국일상\nCooking ETC: 쉬운 레시피, 음식 사진 & 음식 영상 관련 블로그\n뉴스를 봐도 아무렇지 않다면...\n영국학교 개학, BTS 그래미 단독 공연, Mother's Day... 다시⋯\n방탄 커피... 그리고 방탄소년단...\nCopyright © 2022 LADY EXPAT (https://lady-expat.tistory.com) All rights reserved. 관리자\nLady Expat : 어쩌다 영국 구독하기


[학원 기획] 기초과학 지원 연구기반 구축에 부족 - 포항공대신문\n당초에 비해 지원 크게 줄어 … 장기 지원대책 절실\n▲ 2000년부터 2004년까지의 기초과학연구소 연구비 지출 내역\n최근 정부에서는 21세기 지식기반사회에 맞는 새로운 지식창출과 원천기술을 확보하여 국가과학기술경쟁력을 올리기 위해 국내 기초학문에 대한 재조명이 이루어지고 있다. 정부 측에 의하면 새로운 지식창출과 과학기술경쟁력 제고를 통해 국부창출을 위해서는 대학에서의 이공계 교육과 산업화 가능한 연구가 필요하며 선진국의 예로 볼 때 기초역량을 갖추지 못한 대학에서 미래 국부창출에 기여할 실용기술의 발굴이 불가능하다고 한다.\n이에 정부에서는 지난 95년부터 한국과학재단 등을 통하여 기초과학연구사업(개인 및 소규모 연구팀의 창의적 연구활동 지원, 우수연구집단(SRC/ERC 등)의 학제간 연구지원, 기초연구 기반구축) 형태로 활발한 지원을 하고 있다.\n하지만 대부분의 기초과학연구 종사자들은 아직도 기초과학연구에 관한 연구비 수주는 쉽지 않다고 말한다. 김광익(수학) 교수는 “전산수학연구센터 같은 기관에 속하지 않은 일반적인 경우에는 연구비 수주가 쉽지 않다”며 “국가나 기업의 지원만으로는 기초과학연구 수요를 충당하지 못한다”고 말했다.\n이에 우리학교는 개교 당시부터 기초과학연구소를 개설, 기초과학분야에 자체적인 지원을 하고 있다. 기초과학연구소는 주로 연구비 형식으로 수학, 물리, 화학, 생명 등 기초과학분야의 신임교수 또는 혁신연구과제 수행그룹을 중점적으로 지원하고 있으며, 학술회의 개최 및 세미나 참가 등 연구활동을 장려하는 데도 일부 지원하고 있다. 연구지원팀에서 연구비 지원을 담당하는 박효은 과장은 “학교의 자체적인 지원이 학술활동 실적의 양적겵珦?증가에 기여하고 있다”며 “기초과학연구분야의 교수당 SCI 수준은 매년 높아지고 있고 논문당 피인용 횟수 역시 다른 학교보다 높게 측정됐다”고 말했다.\n기초과학연구소장을 맡고 있는 장태현(화학) 교수는 “외부기관으로부터 연구비확보가 어려운 기초과학분야의 경우 학교 자체적으로 지원을 하는 곳은 국내의 경우 우리학교 밖에 없다”며 “대학의 연구역량을 유지, 발전시켜 연구기반 구축에 기여한다”고 말했다.\n하지만 최근 들어 학교의 지원 역시 줄어들고 있다. 장 교수에 따르면 “95년에는 정부지원프로그램까지 합쳐져 10억 정도를 지원받았으나 작년에는 5억 정도의 지원을 받고 있다”고 말했다. 이에 교수들에게 지원되는 연구비 역시 총 7억원 정도에서 점점 줄어들어 작년과 올해에는 5억원 정도를 지원했다. 학교의 지원이 줄고 있는 점에 대해 서판길 연구처장은 “정부의 관심과 함께 외부기관에서의 연구비 수주가 다소 수월해 짐에 따라 많은 교수들의 요청이 줄어들었다”며 “현재 교수들이 필요한 만큼 지원을 하고 있으며 학교에서도 많은 관심을 가지고 있다”고 말했다.\n하지만 기초과학연구비 담당자와 실제 지원을 받는 교수는 학교의 지원이 충분하지만은 않다고 말한다. 박효은 과장은 “최근 기초과학 성격의 공학분야에도 지원 범위를 넓히고 있으나 예산 상의 어려움으로 충분히 지원하지 못하는 것이 아쉽다”고 말했다. 또한 실제 지원을 받고 있는 한 교수는 “물론 우리학교 자체적인 지원이 있어서 다행이지만 이 역시 충분히 만족스럽지는 않는다”며 “이는 연구의 장기적인 지연이라든지 중단 등 연구에 많은 영향을 미친다”고 말했다.\n기초과학연구 분야의 많은 교수들은 연구분야의 선택과 집중을 골자로 하는 ‘POSTECH VISION 2020’으로 인해 기초과학연구지원이 소홀해질 것을 염려하고 있다. 익명의 교수는 “현대의 과학은 어떤 분야든지 홀로 존재할 수 없다”며 “기초과학 역시 중시 여기고 같이 끌고 가야 한다”고 말했다. 이에 서판길 연구처장은 “선택과 집중은 전략적 육성분야를 두고 이를 각 학과별 차원에서 지원하게 될 것이다”며 “학과별 범주에서 기초과학에도 지원이 이루어지게 될 것이다”고 말했다.\n김광익(수학) 교수는 교내 기초과학의 활성화를 위해 기초과학연구자와 교내 구성원, 대학이 모두 힘써야 된다고 말했다. 김교수에 따르면 “기초과학연구자는 열린 마음을 가지고 구성원들에게 다가가고 교내 구성원들은 기초과학의 필요성과 기초과학의 힘에 대해서 느끼는 것이 중요하다. 또한 대학은 많은 사람들의 관심속에서 구체적으로 장기적인 계획을 가지고 지원을 해야 한다”고 강조했다.