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1. 서론
1.1. 4차 산업혁명 시대와 인공지능
우리는 4차 산업혁명의 시대를 열면서 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 인공지능에 대한 개발을 시작했다. 인간의 인지, 추론, 판단 등의 능력을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 그 연구 분야를 인공지능이라 한다. 인공지능은 다양한 분야의 생산성을 혁신적으로 높이고, 인간의 삶을 더욱 편리하게 만들 수 있는 기술로 주목받고 있다. 현대인들은 이를 최대한 활용하기 위한 방법을 적극적으로 개발할 필요성이 있다.
1.2. 데이터 생성의 증가와 중요성
정보화시대에 지금도 많은 데이터(정보)는 많은 규모로 증가하고 있다. 매년 전세계 데이터의 총량은 2018년도에는 33ZB였으나, 2025년에는 5.3배인 175ZB에 이를 것으로 추정되고 있다. 전세계 모든 사람이 일상생활에서 스마트폰을 소지하고 모든 생활에서 스마트화 되어가고 있는 시대에 데이터의 양은 방대해 질 수 밖에 없다. 이러한 데이터의 홍수 속에서 인류는 새로운 시대를 맞이하게 되었다. 데이터를 기반으로 AI기술이 빠른 속도로 개발되고 확산되고 있다는 점이다. AI, 인공지능이 목적에 맞게 처리하기 위해서는 다량의 데이터를 통한 학습이 필요하다. 데이터를 통해 인공지능은 학습하게 되고, 이러한 학습을 통해 인공지능은 데이터 처리능력을 키울 수 있는 것이다. 그렇기 때문에 AI산업이 발달할수록 데이터베이스의 중요성은 더욱 증가할 것이다.
2. 인공지능과 데이터베이스
2.1. 데이터 기반 인공지능 알고리즘
데이터 기반 인공지능 알고리즘이란, 대량의 데이터를 활용하여 학습하고 문제를 해결하는 인공지능 기술을 의미한다. 인공지능의 가장 큰 특성 중 하나가 바로 "학습"이기 때문에, 효과적인 학습을 위해서는 방대한 양의 데이터를 필요로 한다.
대표적인 예로, 구글이 발표한 BERT 모델이 있다. BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 우수한 성능을 보이는데, 이를 위해 위키피디아와 같은 대규모 데이터 세트를 활용하여 학습을 진행하였다. 이처럼 인공지능 알고리즘은 데이터를 기반으로 작동하며, 데이터의 양과 질이 곧 인공지능의 성능을 좌우하게 된다.
따라서 데이터베이스 시스템은 인공지능 알고리즘에 필요한 데이터를 효율적으로 관리하고 제공하는 역할을 수행한다. 데이터베이스는 대량의 데이터를 안정적으로 저장하고, 필요에 따라 빠르게 검색 및 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 인공지능 알고리즘은 다양한 유형의 데이터를 학습에 활용할 수 있게 된다.
또한 데이터베이스는 데이터의 구조화와 품질 관리 기능을 수행함으로써, 인공지능 알고리즘이 보다 정확한 예측과 판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 이처럼 데이터베이스와 인공지능 알고리즘은 상호 보완적인 관계를 가지며, 함께 발전하고 있다고 볼 수 있다.
다만 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 개발하는 과정에는 몇 가지 주의사항이 존재한다. 먼저, 데이터의 편향성이나 품질 문제로 인해 부정적인 결과가 도출될 수 있다는 점이다. 또한 데이터 수집 및 활용에 대한 윤리적 문제도 대두되고 있다. 따라서 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 개발할 때에는 이러한 위험 요인들을 충분히 고려하고 관리해야 할 것이다.
종합적으로 데이터 기반 인공지능 알고리즘은 인공지능 기술의 핵심이라고 할 수 있으며, 데이터베이스와의 긍정적인 상호작용을 통해 지속적으로 발전할 것으로 전망된다. 다만 이 과정에서 데이터의 편향성, 품질, 윤리적 문제 등을 해결하기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다."
2.2. 데이터베이스의 진화
데이터베이스의 진화는 인공지능의 발전과 더불어 더욱 중요해지고 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템은 주로 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산에 중점을 두었지...
