즐거운 사람과 컴퓨터 즐거운 사람과 컴퓨터

* SK텔레콤은 또 ‘T맵x누구’ 이용자들의 사용 패턴 분석 결과, AI내비게이션에 적용된 터치리스(Touchless) 방식의 대화형 UI(User Interface)가 차량 내 운전 방식에도 영향을 미치고 있다고 분석했다 * SK텔레콤은 ‘T맵x누구’의 사용자 편의성 개선을 위해 11월 중 T맵 사용 중 걸려온 전화를 음성 명령으로 수신하거나 회신 문자 송부 기능 등을 더할 계획이다 * SK텔레콤 이해열 T맵 사업본부장은 “이용자 패턴 분석 결과, 스마트폰의 터치 대신 말로 하는 명령에 사용자들은 빠르게 적응하고 있다”며 “T맵의 지속적인 기능 개발을 통해 ‘자동차 생활(Car Life)의 동반자가 되겠다”고 말했다원문보기 : http://m.seminartoday.net/news/articleView..

* 농기계와 농약, 비료의 등장으로 이제 농업에서도 과거와는 비교할 수 없는 적은 인력으로 넓은 면적의 농지를 재배할 수 있습니다 * 자율 주행 트랙터가 정해진 깊이에 씨앗을 심고 농약, 비료, 제초제 살포 역시 드론이나 로봇으로 투여합니다 * 무인 재배의 수확량은 헥타르당 4.5톤으로 유인 재배의 6.8톤에 비해 적기 때문에 아무리 인건비를 절감할 수 있다고 해도 현재 수준에서 적극 도입하기는 어려워 보입니다 원문보기 : http://ppss.kr/archives/134189

* 스마트도시를 만들기 위한 ‘초연결 지능데이터 생태계 구축’ 현장이다 * ‘초연결 지능데이터 생태계’를 구축하면 미세먼지 등 대기오염 측정과 도시 균형발전, 환경 개선에도 도움이 된다 * KISTI 과학데이터연구센터 연구원들이 초연결 지능데이터를 보며 함께 분석하고 있다 원문보기 : http://www.sedaily.com/NewsView/1OL3OC90GW?OutLink=fb

* 올해 초 햄버거 패티를 굽는 로봇인 플리피(Flippy)가 언론의 화제가 되었습니다 * 그러나 플리피 자체는 사라지지 않고 살아남을 것으로 보입니다 * 물론 세상일은 쉽지 않기 때문에 계속해서 일할 수 있을지는 두고 봐야 알겠지만, 능숙하게 일할 수 있다는 사실이 밝혀지면 플리피나 혹은 비슷한 자동화 로봇이 햄버거 체인에 계속 도입될 것으로 예상할 수 있습니다 원문보기 : http://ppss.kr/archives/134154

Sung Kim교수님이 페이스북 TensorFlow KR 에 올린 글을 보고 흥미가 생겨 읽은 글입니다. 영어가 매우 짧아... 편하게 읽을려고, 구글 번역기를 활용했습니다. 내용을 요약하면:우리가 기계 학습의 기술에 대해 조금 알게되자 마자 우리는 새로운 프레임 워크 부분을 작성하는 것에 대해 더욱 진지하게 생각하게되었습니다. 기계 학습 라이브러리 (주로 Deeplearning4J, Brainstorm 및 Tensorflow)의 소스 코드를 읽는 것 외에도 우리는 우리 자신의 프레임 워크가 어떻게 사용되기를 원했는가를 계획했습니다. 우리는 모든 것을 검사하고 시각화 할 수 있기를 원했기 때문에 식별자를 사용하여 레지스트리에 액세스하는 글로벌 방식이 필요했습니다. 근본적으로 우리가 이용할 수있는 모든 시..

* 프레임은 네트워크 상으로 보내지며, 여기서 이더넷 스위치가 프레임의 목적지 주소를 메모리의 MAC 참조 테이블과 맞춰 본다 * 데이터를 다른 네트워크에 있는 디바이스로 보내려면, 프레임은 반드시 패킷으로 만들어야 한다 * 부서 간 봉투를 다른 사무실로 보내려면 정식 우편봉투에 다시 담아야 하는 것처럼, 이더넷 프레임은 IP 패킷으로 만들기 위해서는 추가 정보를 담아야 한다 * 일단 해당 네트워크로 전달되면, 내부 네트워크에서는 다시 2계층 스위치가 데이터 전달을 처리하며, 프레임의 MAC 주소를 읽고 목적지까지 데이터를 전달한다 * 최종 목적지에서는 이더넷 컨트롤러가 프레임에서 데이터 페이로드를 추출해 내는 것으로 서로 다른 네트워크 간의 데이터 전송이란 대장정이 끝난다원문보기 : http://www..

* 데이터를 검색하는 것은 GPU가 처리할 수 있는 최상의 비 그래픽 작업 중 한 가지일 뿐이다 * 영구 기록이 필요 없게 되어도 사람들이 여전히 데이터베이스를 사용하고 있을 것인가 * 아니면 검색 작업과 인덱스 작업이 데이터베이스를 계속해서 필요로 할 것인가 * 그래프 데이터베이스는 이런 쿼리를 더 쉽게 실행할 수 있게 해준다 * 모든 것을 클라우드 서비스 업체를 믿을 수밖에 없다원문보기: http://www.itworld.co.kr/news/106518

* “AML(Autimated Machine Learning, 자동화된 머신러닝)”로 통용되는 몇 가지 기술은 모델을 준비하고 정확성을 개선하기 위해 점진적으로 다듬는 데 필요한 작업을 줄여줄 수 있다 * 프로디지는 머신러닝 환경으로 파이썬을 폭넓게 사용한다 * 비전문가의 머신러닝 접근성을 높이기 위한 또 다른 툴은 H2o.ai의 드라이버리스 AI다원문보기: http://www.itworld.co.kr/news/106530#csidx8842c16eff2c75792cf7c195d4ff842