개인공간/인공지능
2017 글로벌 인공지능 스타트업
작년 부터 지속적으로 가트너 발표 상위에 랭크 되고 있는 부분이 인공지능 부분입니다. 2016년 발표 같은 경우 딥 러닝과 머신 러닝으로 한정 지어서 발표했으나 2017년에는 인공지능 이라고 명확하게 발표할 정도로 그 중요도고 높아지고 있습니다. 이러한 흐름에 발맞춰 다양한 인공지능 스타트업들이 성장하고 있습니다. 많은 기업들이 기술 기반의 기업이지만 일부 서비스 기반의 기업들도 보이는 추세입니다.전 세게적으로 인공지능 스타트업이 증가하고 있지만 가장 많은 인공지능 스타트업이 생겨나고 있는 곳은 단연 미국입니다. (역시 실리콘밸리의 위엄..)이렇게 생겨나고 있는 인공지능 스타트업 중에서 유망한 100개의 스타트업을 올해 초 cbinsights 라는 리서치 업체에서 선정하여 발표했습니다. (선정은 약 50..
돌핀어택(DolphinAttack)
요즘 음성인식을 이용한 Voice Assistant가 많이 이용되고 있습니다. 가장 대표적으로 사용되고 있는 서비스는 아마존의 알렉사, 구글의 구글 어시스턴드, MS의 코타나, 애플의 시리 등 정말 많은 서비스가 있습니다. 우리는 이러한 서비스를 이용해서 음성으로 TV볼륨을 조절하거나 자동차의 문을 여는 등 생활에 필요한 하지만 최근 중국에서 이러한 기능을 악용할 수 있는 초보적인 결함을 발현해서 화제가 되었네요. 결함을 발견한 곳은 중국의 즈장(Zheijiang) 대학교 연구팀인데요. 정말 너무 간단한 방법입니다. 바로 인간의 가청 영역을 벗어난 초음파(20,000hz 이상)를 이용해서 음성 명령을 실행하고 컨트롤 했다고 하네요. 즈장 대학교 연구팀은 이렇게 초음파를 이용한 방법을 돌핀어택(Dolphi..
Must have Alexa skills
스마트 스피커에 관심이 있어 아마존의 알렉사를 이용하시는 분들이 많으실 거라고 생각합니다. 개인적으로도 관심이 많아 이것 저것 보고 있는데요. 지금은 그냥 돌아다니는 스킬 정도를 쓰지만.. 언젠가는 커스컴 스킬로 원하는 것을 모두 할 수 있는 날이 오겠죠... 아마존의 알렉사는 스마트 홈 API 를 통해 외부 개발자들이 다양한 스킬을 만들 수 있도록 지원하고 있습니다. 현재 그렇게 만들어진 스킬이 1만개 이상이 있죠.. 또한, 이렇게 만들어진 스킬을 사용자들이 스킬 파인더를 통해서 쉽게 검색할 수 있도록 지원하고 있습니다. 그러면 이렇게 많은 스킬 중에서 반드시!! 사용해봐야 할 스킬들은 무엇이 있을까요? 이러한 스킬들에 대해서 CNET에서 정리한 내용이 있어 공유해봅니다. Finance The Capi..
텐서플로우 (Tensorflow)
텐서플로우 (TensorFlow) 텐서플로우 (TensorFlow)텐서플로우는 구글에서 사용되는 제품에 이용되는 머신러닝(기계학습) 라이브러리를 뜻합니다. 최초 2010년 디스트빌리프(DistBelief)라는 프로젝트로 시작하였으며, 그 뒤를 이어 2015년 11월 2세대 인공지능 학습 라이브러리인 텐서플로우라는 이름으로 모든 사용자들을 위해 오픈소스 형태로 공개하였습니다. 텐서플로우라는 이름에서 알 수 있듯, 텐서플로우에서 머신러닝을 위한 데이터 연산은 상태를 가지는 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 로 표현 되는 것이 특징입니다. 텐서플로우는 고급 프로그래밍 언어로 알려진 Python을 활용해서 연산처리를 작성할 수 있습니다. 물론 다른 언어들도 많이 존재하지만, 기본적으로 Pyth..
딥러닝 관련 링크
김지원님 - 구글, 영상인식 API공개 내용https://www.facebook.com/groups/cvprml/permalink/987358071302725/ 이민혁 - 그 의미https://www.facebook.com/groups/cvprml/permalink/987598474612018/ 이동윤 - 팁러닝 연구, 전반적 트렌드https://www.facebook.com/groups/cvprml/permalink/984810238224175/ Justin Lee - 구글 텐서플로우 소개https://www.facebook.com/groups/cvprml/permalink/975202092518323/ 최규민 - 음악 추천 시스템에의 적용https://www.facebook.com/groups/cvp..
데이터과학
하둡 매리듀스(Mapreduce)매리듀스는 하나의 빅데이터를 많은 수의 작은 데이터 세트로 나눈 후에 여러 개의 서버나 컴퓨터로 내보내어 각각의 작은 데이터 세를 개별적으로 작업한 뒤 다시 합쳐서 모으는 기술(많은 수의 데이터 처리에 부적합하며 많은 수의 데이터를 처리하는 경우 인메모리(In Memory)나 인데이터베이스(In database) 방식을 적용하는 것이 효율적) 하둡 파일 시스템은 1개의 데이터 파일에 입력된 데이터를 검색하는 것은 빠르지만, 데이터를 다시 꺼내어 정제하고 업데이트하여 분석하는 전처리(preprocess) 과정에는 효율적이지 못하고, 다양한 통계 분석이나 복잡한 고급 알고리즘을 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 아직 몇몇 알고리즘(아파치의 머아웃Mahout 이용)을 제외하고는 ..