데이터 디지털화

1. 인공지능 

= 인공지능은 인간의 관심에서 큰 비중을 차지하지 않다가 SW 저장장치와 처리장치가 비약적인 발전을 통해 컴퓨터 다양한 분야에 적용될 수 있는 가능성이 생겼다. 

왜냐면, 데이터 저장장치 발전은 적은 비용으로 많은 데이터를 저장할 수 있으며 / 처리장치의 발전과 인터넷 속도 증가는 실시간에 가까운 반응을 낼 수 있다. 

 

2. 인공지능에서 데이터의 의미 

= 하지만 데이터가 없으면 아무리 성능이 좋아도 무용지물일 뿐이다. 

인터넷과 SW의 비약적인 발전으로 빅데이터가 뜨고 있지만 모든 데이터가 신뢰할 만한지 살펴보아야한다. 

따라서, 데이터는 신뢰할만 해야하며, 데이터의 양은 많아야한다! 

 

3. 데이터 디지털화 

= 이 글에서 항상 강조는 데이터는 신뢰해야하며, 양도 많아야한다는 것에서 데이터의 디지털화가 필요하다고 이야기 할 수 있다. 

왜냐면, 컴퓨터가 인식을 할 수 있기 때문이다.

컴퓨터가 쉽게 이해 할 수 있으면 수 많은 데이터를 쉽게 모을 수 있기 때문이다. 

 

1) 데이터의 신뢰성 - 잘못된 데이터(오류, 가짜, 위험 데이터)가 들어가면 신뢰도에 문제가 생기며 그 결과는 많은 문제를 야기한다. 

-> 품질 관리 필요 : 수질에도 프로그램에도 관리가 필요하듯이 데이터도 품질관리가 있어야한다. 

그래야 인공지능이 잘못된 답을 내지 않는다. 

 

2) 충분한 양 - 정확한 답을 내기 위해선 충분한 양의 데이터가 있어야한다. 

그러기 위해선 모든 정보가 공개되어야한다. 

하지만, 저작권, 민감, 보안 데이터가 있기에 정보 공개는 쉽지가 않아보인다.

현재, 정부는 오픈데이터 정책으로 데이터 공개를 다양한 사업을 진행 중이라고 한다. 

 

 

 

 

참조 : https://www.software.kr/um/um03/um0305/um030505/um030505View.do?postId=57179&