소셜 리쿠르팅과 HR 패턴언어

소개글

본 자료는 1세대 컴퓨터에서 빅데이터까지의 발전(무어의 법칙, 황의 법칙, 멧칼프의 법칙, 빅데이터), 네트워크 시대의 소셜 리크루팅, 한국 소셜 리크루팅의 한계, 한국 소셜 리크루팅의 빅데이터의 활용 등에 대해 상세하게 설명한 자료임

목차

1. 1세대 컴퓨터에서 빅데이터까지의 발전
2. 네트워크 시대의 소셜 리크루팅
3. 한국 소셜 리크루팅의 한계
4. 한국 소셜 리크루팅의 빅데이터 활용

본문내용

1. 1세대 컴퓨터에서 빅데이터까지의 발전
1965년, 인텔의 창립자 고든 무어는 무어의 법칙을 주장한다. 반도체의 집적 회로 성능은 18개월마다 2배로 증가한다는 것이다. 이는 경험을 기반으로 한 무어의 정성적인 분석에 따른 것이었다.

"부품 제조 비용이 최소가 되는 복잡함은 해마다 대략 2배의 비율로 증가해왔다. 단기적으로는 이 증가율이 올라가지 않아도, 현상을 유지하는 것은 확실하다. (...) 1975년까지는 최소 비용으로 얻을 수 있는 집적회로의 부품 수가 65,000개에 이를 것이다. 나는 그만큼의 대규모 회로를 1개의 회로판 위에 구축할 수 있을거라 믿는다."
- Cramiming more components onto integrated circuits, 일렉트로닉스, 1965. 4. 19

무어의 이 발언은 연구자들과 실업가들에 의해 다음과 같이 정리되어 법칙이라는 이름을 얻게 된다.
1. 반도체 메모리칩의 성능 즉, 메모리의 용량이나 CPU의 속도가 18~24개월마다 2배씩 향상된다.
2. 컴퓨팅 성능은 18개월마다 2배씩 향상된다.
3. 한 컴퓨팅의 가격은 18개월마다 2배씩 감소한다.

이 법칙은 삼성전자의 기술총괄 사장이었던 황창규의 이름을 따 황의 법칙이라는 이름으로 패러디될 정도로 세계의 컴퓨팅 기술 발전을 잘 예측했다. 예를 들어보자. NASA의 아폴로 계획에 사용되었던 ACG는 2MHz의 성능을 지닌 컴퓨터였다. 아폴로 계획 당시의 ACG는 지구 전체에서 최고의 연산기능을 지닌 슈퍼컴퓨터였고, 그 가격 역시 일반 개인은 절대로 구매할 수 없을 정도로 천문학적이었다. 심지어 이 거대한 컴퓨터를 쓰기 위해서는 수많은 스위치와 배선을 조정하기 위한 수십명의 연구자을 배치하여 인적자원을 대량으로 소모해야만 했다.
그러나 지금의 컴퓨터는 어떤가? 지금의 개인용 컴퓨터는 달에 인간을 보낸 ACG에 비하여 2000배나 성능이 뛰어나다. 현재 상용되고 있는 스마트폰 중 가장 성능이 나쁜 것도 ACG보다는 성능이 뛰어날 뿐만 아니라, 그것을 가동하기 위한 자원 소모도 적다.

참고 자료

없음