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4차산업혁명 big5 기술 (사물인터넷, 빅데이터, 머신러닝, 클라우드컴퓨팅, 블록체인)

4차산업혁명기술 빅5 강의 요약내용 입니다. 사물인터넷, 빅데이터, 머신러닝, 클라우드컴퓨팅, 블록체인
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한컴오피스
최초등록일 2025.01.18 최종저작일 2025.01
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4차산업혁명 big5 기술 (사물인터넷, 빅데이터, 머신러닝, 클라우드컴퓨팅, 블록체인)
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    소개

    4차산업혁명기술 빅5 강의 요약내용 입니다.
    사물인터넷, 빅데이터, 머신러닝, 클라우드컴퓨팅, 블록체인

    목차

    1. BIG5를 잡아라! 4차 산업 시대를 잡아라!
    2. 4차 산업을 이끄는 BIG5의 발전과 디지털 융합-1
    3. 4차 산업을 이끄는 BIG5의 발전과 디지털 융합-2
    4. 디지털 융합 혁명은 클라우드로부터 시작한다!
    5. 클라우드 개념 정리 A to Z-1
    6. 클라우드 개념 정리 A to Z-2
    7. 클라우드 활용을 위한 AWS와 혁신 플랫폼-1
    8. 클라우드 활용을 위한 AWS와 혁신 플랫폼-2
    9. 디지털 융합 혁명은 블록체인으로 지켜진다!
    10. 블록체인 개념 정리 A to Z
    11. 블록체인 활용 사례 및 발전 방향
    12. 디지털 융합 혁명은 빅데이터로 분석된다!
    13. 빅데이터 개념 정리 A to Z
    14. 산업 현장에서 사용되는 빅데이터 사례
    15. 디지털 융합 혁명은 인공지능으로 편리해진다!
    16. 인공지능 개념 정리 A to Z
    17. 일상으로 다가온 인공지능 사례
    18. 디지털 융합 혁명은 사물인터넷으로 완성된다!
    19. 사물인터넷 개념 정리 A to Z
    20. 사물인터넷 활용 사례와 디지털 융합

    본문내용

    <BIG5를 잡아라! 4차 산업 시대를 잡아라!>
    ● 사물인터넷
    사물인터넷(IoT: Internet of Things)의 개념은 1999년에 케빈 애쉬톤(Kevin Ashton)이 처음 으로 사용했습니다. 사물인터넷 서비스는 단순히 사물이 연결되어 정보 공유와 함께 제공되는 서비스이지만 이러한 서비스들을 구성하는 기술들은 복잡합니다. 케빈 애쉬톤이 사용하던 사 물인터넷이라는 용어는 RFID 태그를 활용한 근거리 통신 시스템을 의미했지만, 지금은 유무 선 네트워크로 연결된 모든 사물들의 통신 시스템으로 그 범주가 넓어졌습니다.
    ● 빅데이터
    1990년 이후 인터넷이 확산되면서 정형화된 형태의 데이터와 비정형화된 형태의 데이터가 무 수히 생성됩니다. 기존 데이터의 저장, 관리, 분석 기법만으로는 쏟아지는 데이터를 처리할 수 없게 되자 정보기술의 패러다임이 바뀌면서 ‘빅데이터’가 등장하였습니다.
    ● 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)
    머신러닝에 대한 관심이 높아진 시기입니다. 머신러닝이란, 사람이 프로그램해 놓은 그대로만 작동하는 것이 아니라 기계가 인간처럼 스스로 학습하는 능력을 가질 수 있도록 하는 것을 의 미합니다.
    ● 클라우드 컴퓨팅
    클라우드는 데이터센터로 구성이 됩니다. 그리고 데이터센터는 방대한 형태의 용량을 가진 스 토리지 또는 서버로 구성됩니다. 여기서는 클라우드 이전과 다르게 사용자가 이 서버의 형태 를 알아야 할 필요가 없습니다. 클라우드 컴퓨팅이란, 확장이 가능하고 측정된 IT 자원을 원격으로 프로비저닝하기 위해 고안 된 고유한 IT 환경을 의미합니다. 클라우드라는 용어는 분산된 IT 자원에 원격으로 접속하는 네트워크인 인터넷에 대한 은유에서 비롯되었습니다. 개인에게 할당되는 하드웨어 및 소프트 웨어가 모두 클라우드에 소속됩니다. 디바이스의 종류에 구애받지 않고 사용자가 원하는 형태 의 퍼포먼스를 가상화 형태로 인터넷을 통해 다운로드할 수 있습니다.
    ● 블록체인(Blockchain)
    블록체인은 데이터를 중앙에 보관하는 클라우드 서비스와는 정반대의 개념입니다. 거래 등으 로 생성된 각종 데이터를 사용자들이 각자 보관하고 있는 방식이며, 자료를 보관하는 방식으 로 ‘정보 저장 기술’을 의미합니다. 블록체인에 참여한 모든 구성원이 네트워크를 통해 서로 데이터를 검증하고 저장한다. 특정인이 임의대로 조작하기 어렵게 설계된 저장 플랫폼이다.

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 사물인터넷(IoT)
      사물인터넷은 현대 사회의 디지털 혁신을 주도하는 핵심 기술입니다. 스마트홈, 스마트시티, 산업용 센서 등 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. 특히 실시간 데이터 수집과 자동화를 통해 효율성을 크게 향상시킬 수 있다는 점이 매력적입니다. 다만 보안 취약점과 개인정보 보호 문제가 심각하므로, 이러한 위험요소를 해결하기 위한 표준화와 규제 강화가 필수적입니다. 또한 상호운용성 부족으로 인한 호환성 문제도 개선되어야 합니다. 앞으로 IoT 기술이 더욱 성숙해지면서 우리의 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대합니다.
    • 2. 빅데이터
      빅데이터는 비즈니스 의사결정과 혁신의 원동력이 되고 있습니다. 방대한 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴과 인사이트를 발견할 수 있다는 점이 큰 강점입니다. 마케팅, 의료, 금융 등 다양한 산업에서 경쟁력 확보의 핵심 요소가 되었습니다. 그러나 데이터 수집 과정에서의 윤리적 문제와 개인정보 침해 우려가 존재합니다. 또한 데이터 품질 관리와 분석 인력 부족도 해결해야 할 과제입니다. 빅데이터 기술이 사회에 긍정적 영향을 미치려면 투명성과 책임성을 갖춘 규범적 틀이 필요합니다.
    • 3. 머신러닝(기계학습)
      머신러닝은 인공지능 분야에서 가장 실용적이고 영향력 있는 기술입니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등에서 인간 수준의 성능을 달성하고 있습니다. 의료 진단, 자율주행, 추천 시스템 등 실생활의 많은 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 그러나 알고리즘의 편향성, 설명 가능성 부족, 과도한 데이터 의존성 등의 문제가 있습니다. 또한 머신러닝 모델의 블랙박스 특성으로 인해 신뢰성과 책임성 문제가 제기됩니다. 머신러닝이 사회에 긍정적으로 기여하려면 윤리적 기준 수립과 투명성 강화가 중요합니다.
    • 4. 클라우드 컴퓨팅
      클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 패러다임을 근본적으로 변화시켰습니다. 온디맨드 자원 할당, 비용 효율성, 확장성 측면에서 기업들에게 큰 이점을 제공합니다. 중소기업도 대규모 인프라 투자 없이 고급 기술을 활용할 수 있게 되었습니다. 다만 데이터 보안, 규정 준수, 벤더 종속성 등의 위험이 존재합니다. 클라우드 서비스 장애로 인한 서비스 중단 사태도 우려 사항입니다. 클라우드 기술이 더욱 신뢰할 수 있는 인프라가 되려면 보안 표준 강화와 다중 클라우드 전략 수립이 필요합니다.
    • 5. 블록체인
      블록체인은 분산 원장 기술로서 투명성과 신뢰성을 제공하는 혁신적인 기술입니다. 암호화폐뿐만 아니라 공급망 관리, 스마트 계약, 의료 기록 관리 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높습니다. 중앙 집중식 시스템의 한계를 극복할 수 있다는 점이 매력적입니다. 그러나 확장성 문제, 높은 에너지 소비, 규제 불확실성 등이 광범위한 도입을 저해하고 있습니다. 또한 블록체인의 불변성이 오류 수정을 어렵게 만들 수 있습니다. 블록체인이 진정한 가치를 발휘하려면 기술적 개선과 함께 명확한 법적 프레임워크 구축이 필수적입니다.
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