데이터와 함께하는 세상

정보통신기획평가원(IITP)의 자료에 의하면, 2016년 ICT 10대 트렌드는 인공지능(AI) 전환 코어와 인프라, 확산 등의 범주로 묶여 모든 이슈는 AI이다. 2025년 11월 12일부터 14일까지 서울 상공회의소에서 개최하는 ‘2026 AI·ICT 산업·기술전망 컨퍼런스’에서 정보통신기획평가원 임진국 II단장은 2026년에 중요하게 부각될 AI·ICT 분야 10대 이슈를 발표하기에 앞서 이같이 말했다. “이제는 AI 대전환 포인트에 집중해야 한다”면서 “그동안 AI의 성능과 같이 선형적인 혁신 경쟁에 치중했는데 단순한 이 같은 혁신 경쟁에 더해 효율성과 활용성을 결합해야 경쟁력을 갖게 되는 동적인 AI 경쟁체계로 급격히 변화하고 있다”라고 진단했다. 출처 :정보통신기획평가원 AX Core1..

1. 추상화(Abstraction) 이란? 문제 해결에 불필요한 세부 사항을 제거하고, 핵심적인 요소만을 남겨 일반화된 형태로 단순화하는 과정이다. 즉 복잡한 사회적 현실이나 텍스트 자료에서 분석에 필요한 핵심 요소만 선택하여 단순한 형태로 표현하는 사고 과정이다. 사례 1. 삶의 질에 대한 추상화예를 들어, 사회현상을 '지표'로 표현하기 위해서는 삶의 질을 지표로 작성해 보자. 현실의 삶의 질은 복잡하다. 하지만 연구에서는 복잡한 상황을 단순화시켜 추상화한다. 즉, 삶의 전체를 몇 개의 수치 지표로 나타낼 수 있다. 추상화는 현실을 왜곡하는 것이 아니라, 비교와 분석을 가능하게 하는 도구이다. 현실의 삶의 질은 매우 복잡하다. - 소득 - 건강 - 주거 - 인간관계 - 여가삶의..

1. 패턴 인식이란 패턴 인식(Pattern Recognition)은 문제나 데이터에서 반복되는 규칙, 공통된 특징, 유사한 구조를 찾아내는 사고 과정이다. 분해로 문제를 여러 조각으로 나눈 뒤, 그 조각들 사이에서 "비슷한 것이 무엇인지”를 발견하면 해결이 훨씬 쉬워진다. 아래의 그림을 살펴보면 기둥과 단이 3개가 반복적으로 쌓아져 있다. 패턴 인식이 중요한 이유는 다음과 같다.이전에 풀었던 문제(경험)와 유사한 구조를 빠르게 연결할 수 있다.공통 규칙을 찾으면 한 번 만든 해결 방법을 재사용할 수 있다.“예외”나 “이상값”처럼 평소 패턴에서 벗어난 신호를 발견할 수 있다. 2. 패턴 인식(Pattern Recognition)의 사례 패턴 인식(Pattern Recognition)은 문제..

1. 분해란 무엇인가? 분해(Decomposition)란 복잡하고 한 번에 해결하기 어려운 문제를 의미 있는 작은 단위의 문제들로 나누어 생각하는 사고 과정이다. 사람은 복잡한 문제를 그대로 마주하면 전체 구조를 이해하기 어렵지만, 문제를 여러 개의 부분 문제로 나누면 각 부분을 차례대로 이해하고 해결할 수 있다. 컴퓨팅 사고에서 분해는 문제 해결의 출발점에 해당한다.2. 생활 속 분해 사례 일상속에서도 분해의 사례가 많다. 예를 들어 "오늘 효율적인 하루를 보내고 싶다"라고 했을때, 이 문제는 매우 추상적이고 막연하지만 분해를 하면 구체적인 계획과 실행을 할 수 있다. 이 문제를 분해를 한 번해보자. 큰 문제를 작게 나누면 구체적으로 실행 계획을 수립할 수 있다. 오전에 해야 할 일은 무..

딕셔너리를 이용하여 영어단어 프로그램을 작성하고자 한다.기능은 1. 단어검색, 2. 단어추가, 3. 단어삭제을 제공하고자 한다. dic={} # 딕셔너리 변수로 선언 dic['경영'] = 'management' dic['정보'] = 'information' dic['자료'] = 'data' dic['틀'] = 'frame' dic['초점'] = 'focus' def show_menu(): #메뉴함수 print("\n 단어장 메뉴") print("1. 단어 검색") print("2. 단어 추가") print("3. 단어 삭제") print("4. 종료") while(True) : show_menu() choice = input("메뉴 번호를 선택하..

2025년은 단순한 기술 변화가 아니라 기술이 인간 사회와 더 깊이 연결되고, 주도하는 전환의 해가 될 것입니다. 특히 AI·반도체·양자·보안·로봇이 중심축이 될 것으로 판단됩니다.정보통신기획평가원(IITP)은 2025년 주목해야 할 10대 ICT 이슈로 ① (AI) AI 에이전트의 시대로, ② (AI반도체) AI 반도체, 초격차 전장의 전면 확장, ③ (AI데이터) “BIG”데이터 보다 “FINE”데이터, ④ (양자기술) 퀀텀, 과학에서 산업으로, ⑤ (네트워크) 지능화가 주도하는 차세대 네트워크, ⑥ (사이버보안) AI 창, AI 방패, ⑦ (미디어) 미디어‧콘텐츠의 창의혁명, AI영상과 공간컴퓨팅, ⑧ (휴머노이드) 디지털과 현실세계 연결의 중심, SDR, ⑨ (AI사이언티스트) 빨라지는 과학혁명,..

최근 AI 기술이 급격히 발전하면서 ‘AI 에이전트(AI Agent)’ 가 우리의 일상과 비즈니스를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 앞으로 5년 내에 인터넷 경제의 패러다임을 근본적으로 바꿀 것으로 예상 됩니다. 기존 검색 기반 인터넷 환경 에서 AI 에이전트 중심 경제 로 변화하는 과정과 실제 활용 사례를 살펴보도록 하겠습니다. 1. AI 에이전트란?AI 에이전트는 사용자의 요청을 이해하고 실행하며, 최적의 결과를 제공하는 지능형 소프트웨어 입니다. 기존의 챗봇보다 한 단계 발전한 형태로, 개인 비서, 금융 관리, 쇼핑 도우미, 업무 자동화 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.기존방식은 사용자가 직접 여러개의 사이트에서 항공권 가격을 비교합니다. AI 에이전트 방식은 일정과 예산을 고려해서 최..

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1. 워드 클라우드(Word Cloud)란 텍스트 분석에서 가장 많이 등장하는 시각화 기법입니다. 자주 등장하는 단어의 빈도를 크기와 색상으로 표현하는 시각화 기법으로 단어의 빈도수가 높을수록 큰 글씨로 표현되며, 데이터의 주요 키워드를 빠르게 파악할 수 있습니다.워드 클라우드 활용의 예는 아래와 같습니다.뉴스 기사 분석: 특정 시기나 주제의 핵심 단어 파악소셜 미디어 분석: 트위터, 블로그 등에서 자주 언급되는 키워드 시각화고객 리뷰 분석: 제품 리뷰에서 자주 등장하는 단어 확인2. 워드 클라우드를 위한 주요 라이브러리 라이브러리주요기능wordcloud텍스트 데이터를 워드 클라우드 형태로 시각화konlpy한국어 자연어 처리(형태소 분석, 명사 추출 등)re정규 표현식 활용(텍스트 전처리)collecti..

1. 텍스트 마이닝이란?텍스트 마이닝(Text Mining)은 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 분석 기법입니다.  일반적인 데이터 마이닝이 수치 데이터를 분석하는 데 초점을 맞춘다면, 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 문자 기반 데이터를 분석하는 것이 핵심입니다.  텍스트 마이닝은 많은 분야에 활용되고 있습니다.소셜 미디어 분석: 트위터, 인스타그램, 블로그 등의 데이터를 활용한 트렌드 분석고객 리뷰 분석: 제품 리뷰를 분석하여 고객 만족도를 평가감성 분석: 긍정 및 부정 감성을 파악하여 여론 조사나 브랜드 이미지 관리에 활용토픽 모델링: 뉴스 기사나 연구 논문에서 주요 주제를 자동으로 추출의료 및 법률 문서 분석: 대량의 의료 기록이나 법률 문서에서 중요한 정보..