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AI & ICT 트렌드15

해외쇼핑몰(AliExpress - 알리익스프레스) 이용시、 내 정보는 어디에 저장되고 어떤 법이 적용될까 알리익스프레스 AliExpress는 중국의 거대 전자상거래 플랫폼으로, 전 세계 소비자들에게 상품을 제공하고 있습니다. 대한민국 소비자로서 AliExpress에 가입하고 개인정보를 제공할 때, 해당 정보가 어디에 저장되며 어떤 국가의 법률에 따라 보호되는지에 대한 이해는 매우 중요합니다. 이 글에서는 데이터 레지던시(Data Residency)와 데이터 주권(Data Sovereignty)의 개념을 바탕으로, AliExpress의 운영 규정을 분석하고 대한민국 소비자에게 주는 시사점과 주의사항을 전문적으로 다루겠습니다.​목차서론데이터 레지던시와 데이터 주권의 개념AliExpress의 개인정보 처리 방침 분석대한민국 소비자의 개인정보 저장 위치와 적용 법률소비자에게 주는 시사점과 주의사항결론 및 마무리F.. 2025. 4. 12.
데이터 레지던시 vs 데이터 주권: 개념 정리와 비교 데이터 레지던시 vs 데이터 주권、 헷갈리는 두 개념을 확실하게 정리해드립니다。 1. 개념 비교 요약 항목데이터레지던시 (Data Residency)데이터 주권 (Data Sovereignty)핵심 질문“데이터가 어디에 저장되는가?”“저장된 데이터에 누가 법적으로 접근할 수 있는가?”초점물리적 위치법적 관할권정의특정 국가나 지역에 데이터를 저장해야 한다는 정책 또는 요구사항데이터가 저장된 장소에 따라, 해당 국가의 법률이 적용된다는 원칙법적 기반지역 내 저장 요구, 데이터 이전 제한 규정국가 주권, 국가 안보, 법 적용 관할권기술적 대응 방식클라우드 리전 선택, 하이브리드 클라우드암호화, 접근 통제, 법적 자문, 데이터 위치 통제비유“은행 계좌를 어느 나라에 만들 것인가”“그 계좌에 법적으로 접근할 수 .. 2025. 4. 12.
디지털 시대, 누가 당신의 데이터를 지배하는가? 데이터 주권(Data Sovereignty)에 대해 알아보자。 데이터에도 국적이 있다?스마트폰을 켜는 순간부터 우리는 수많은 데이터를 생성합니다. 위치 정보, 메시지, 검색 기록, 결제 내역 등. 그런데 이 데이터들, 누가 소유하고 어디에서 저장되고, 어느 법률의 적용을 받을까요? 바로 이 질문에서 출발하는 개념이 ‘데이터 주권(Data Sovereignty)’입니다. 이 글에서는 데이터 주권의 정의와 필요성, 관련 글로벌 규제, 그리고 기업 및 개인이 준비해야 할 사항을 쉽고 깊이 있게 설명합니다.1. 데이터 주권이란? 데이터 주권(Data Sovereignty)은 “데이터가 저장된 위치에 따라 해당 국가의 법적 통제를 받는다”는 개념입니다.즉, 당신의 데이터가 어느 나라의 서버에 저장되느냐에 따라, 그 데이터에 대한 접근 권한, 통제 권한, 삭제 권한 등을 그 .. 2025. 4. 12.
데이터는 왜 ‘국경’을 가져야 할까? 데이터 레지던지(Data Residency)가 디지털 시대의 핵심 이슈가 된 이유 당신의 데이터는 지금 어디에 저장되고 있을까요?혹시 당신 회사의 고객 정보가 한국이 아닌 외국의 서버에 저장되고 있다면, 그것이 법적 문제로 이어질 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 클라우드 기술이 발전하면서 우리는 국경을 넘나드는 데이터 저장을 일상처럼 받아들이고 있습니다. 그러나 바로 그 점이 ‘데이터 레지던시(Data Residency)’라는 새로운 화두를 만들어내고 있어요. 이 개념은 단순한 기술 용어가 아닌, 법과 윤리, 비즈니스 전략이 뒤엉킨 현대 디지털 시대의 주요 키워드입니다. 이 글에서는 데이터 레지던시가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 기업과 개인은 어떻게 대응해야 하는지를 깊이 있게 살펴봅니다.  📚 목차서론: 왜 데이터가 ‘장소’를 가져야 하는가?본론: Data Residency의.. 2025. 4. 12.
왜 AI 시대에 질문력이 더욱 중요해졌을까? 왜 AI 시대에 질문력이 더욱 중요해졌을까?“The power of asking better questions in the age of AI”AI는 이제 우리보다 글을 더 잘 쓰고, 코드를 더 빠르게 짜고, 방대한 정보를 단숨에 정리합니다.그런데 왜일까요? 이런 AI 시대에, '질문을 잘 던지는 능력'이 점점 더 중요해지고 있습니다.정답은 AI가 줍니다.하지만 무엇을 묻느냐는 여전히 인간의 몫입니다.지금부터, AI 시대의 진짜 핵심 역량인 ‘질문력’의 비밀을 함께 풀어보겠습니다. 📌 목차서론: AI를 똑똑하게 만드는 건 ‘질문력’이다본론2-1. 질문이 중요한 이유 (이론적 접근)2-2. 왜 AI 시대에 질문력이 더욱 중요해졌는가?2-3. 질문 잘하는 5가지 전략2-4. AI 도구와 질문의 상호작용2-5.. 2025. 4. 10.
미국의 공공 주택 관리 및 도시 개발 분야에서 AI 도입 사례 벤치마킹 분석 미국의 공공 주택 관리 및 도시 개발 분야에서 AI 도입 사례 분석1. 요약본 보고서는 미국의 공공 주택 관리 및 도시 개발 분야에서 AI를 적용한 두 가지 주요 사례를 상세히 분석한다. 첫 번째 사례는 뉴욕시 주택법원 답변(Housing Court Answers)에서 개발한 AI 기반 보조 도구인 ‘록산(Roxanne)’으로, 주택 수리 문제에 대한 정보를 세입자에게 제공한다. 두 번째 사례는 로스앤젤레스 교통국(LADOT)의 지능형 교통 감시 및 제어 시스템(ATSAC)으로, 실시간 데이터를 활용하여 교통 신호 타이밍을 최적화한다. 각 사례별로 적용된 AI 기술, 도입 배경, 주요 기능 및 효과를 상세히 조사하고, 이를 바탕으로 공공주택관리 기관이 벤치마킹할 만한 핵심 내용을 요약하여 제시한다.   .. 2025. 4. 7.
미국 공공 부문 AI 도입 현황 및 주요 사례 분석 보고('25.4.7) 미국 공공 부문 AI 도입 현황 및 주요 사례 분석 보고('25.4.7) 1. 서론인공지능(AI)은 현대 거버넌스에서 그 중요성이 점차 증대되며 혁신적인 잠재력을 지닌 기술로 주목받고 있습니다. 본 보고서는 미국 공공 부문에서 AI 도입의 현재 상황을 분석하고, 연방 정부, 주 정부, 지방 자치 단체 등 다양한 수준의 정부 기관에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보고자 합니다. 또한, AI 도입 추세, 활용 기술, 도입 배경 및 효과, 그리고 이에 따른 변화와 성과를 평가하고, 주요 과제 및 고려 사항을 조사할 것입니다. 더 나아가, 미국 외 주요 국가의 AI 도입 사례를 비교 분석하여 미국 사례에 대한 시사점을 도출하고, 분석된 정보를 바탕으로 미국 공공 부문 AI 도입의 현재.. 2025. 4. 7.
AARRR 프레임워크: 고객 라이프사이클을 이해하고 최적화하는 구조화된 접근 방식 AARRR 프레임워크는 해적 느낌표 "Arrr!"과 니모닉 유사성 때문에 "Pirate Metrics 해적지표"라고도 알려져 있습니다. 제품이나 서비스에 대한 다양한 참여 단계를 통해 고객 여정을 측정하고 최적화하기 위해 마케팅에 사용되는 모델입니다. Dave McClure가 개발한 이 모델은 스타트업과 기업이 성장을 위한 가장 중요한 지표를 추적하는 데 집중할 수 있도록 도와줍니다.  AARRR 프레임워크는 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 유지(Retention), 추천(Referral) 및 수익(Revenue)의  5가지 주요 단계로 구성됩니다. AARRR 프레임워크를 사용하면 초기 인식부터 수익화까지 고객 라이프사이클을 이해하고 최적화하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.. 2024. 4. 14.
인간-기계 상호 작용에서의 역설적 사고: AI, 로보틱스, 자율주행에 적용 "역설적 사고(Paradoxical thinking, 패러독스 사고)"가 인간-기계 상호 작용에서의 응용, 즉 인공지능과 로봇공학 분야에서도  중요한 역할을 하고 있습니다. 인간과 기계 간의 상호 작용에서 생기는 모순을 이해하고 해결함으로써 보다 효과적인 기술 개발이 가능해집니다. 이에 대해 최신 연구 트렌드를 알아보았습니다.  인간-기계 상호 작용에서의 역설적 사고: 최신 연구 트렌드 1. 역설적 사고의 정의 및 중요성역설적 사고는 두 가지 상반된 개념이나 주장이 동시에 참일 수 있다는 것을 인정하는 사고방식입니다. 인간-기계 상호 작용에서 역설적 사고는 다음과 같은 이유로 중요합니다.모순 해결: 인간과 기계는 서로 다른 사고 방식, 목표, 가치를 가지고 있습니다. 이러한 차이는 상호 작용 과정에서 모.. 2024. 4. 7.
인공지능(AI) 기계학습(Machine learning)의 유형별 강점과 약점은? 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 것과 관련된 인공 지능의 하위 분야입니다. 기계 학습에는 여러 가지 유형이 있으며 각각 고유한 접근 방식과 응용 프로그램이 있고 강점과 약점이 있으므로 이를 잘 이해하고 목적과 사용가능한 데이터에 따라 선택해서 사용해야 하겠습니다. ■ 기계 학습의 유형 기계 학습에는 여러 가지 유형이 있으며 각각 고유한 접근 방식과 응용 프로그램이 있습니다. 지도 학습(Supervised Learning): 지도 학습에는 레이블이 지정된 교육 데이터를 사용하여 입력 변수를 기반으로 출력 변수를 예측하도록 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다. 이 모델은 일련의 입력-출력 쌍에 대해 훈련되며 목표는 새로운 입력에 대한 출력을 정확하게 예측할 .. 2023. 3. 14.
생성적 AI시대에 데이터 분석이 왜 중요한가 생성 AI 시대에 기업은 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하기 위해 인공 지능(AI)으로 전환하고 있습니다. 그러나 더 많은 기업이 AI를 채택함에 따라 데이터 분석의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 기업이 앞서 나가기 위해 데이터 분석을 우선시해야 하는 이유를 알아보겠습니다. *제너레이티브 AI는 인간이 생성한 콘텐츠와 유사한 이미지, 음악, 텍스트 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델을 말합니다. 1. 데이터 분석이 중요한 이유 데이터 분석은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 프로세스입니다. 제너레이티브 AI 시대에 기업은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만 이 데이터는 적절한 분석 없이는 쓸모가 없습니다. 데이터 분석은 다음과 같은 .. 2023. 3. 12.
ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습방식 비교 ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습 방법을 비교하는 것은 인공 지능 분야 내에서 접근 방식과 기술의 다양성을 강조하기 때문에 중요합니다. 다양한 학습 방법의 강점과 한계를 이해함으로써 연구원과 실무자는 특정 응용 프로그램이나 작업에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 비교하면 자연어 처리 및 게임 플레이와 같은 다양한 영역에서 인공 지능의 잠재적인 응용 분야를 조명할 수 있습니다. 이것은 복잡한 문제를 해결하고 세계에 대한 우리의 이해를 발전시키기 위한 새로운 아이디어와 접근 방식에 영감을 주는 데 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습 방법을 비교하면 인공 지능의 학제 간 특성과 해당 분야 발전에 있어 협업 및 지식 공.. 2023. 3. 2.
AI(인공지능) 챗GPT(ChatGPT)에 대한 학습(교육) 방식의 특징과 이슈 도대체 챗GPT는 어떻게 학습하였을까요? 어떻게 챗GPT를 교육training 시켰을까요? ChatGPT에 대한 교육 과정을 이해하는 것은 인공 지능과 자연어 처리의 잠재력을 보여주기 때문에 중요합니다. 이러한 기술이 개발되고 훈련되는 방식을 이해하면 기술의 기능과 잠재적 응용 분야를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 교육 과정을 이해하면 AI 기술의 개발 및 배포에서 윤리적 고려 사항과 지식 공유의 중요성이 강조됩니다. ChatGPT 학습(교육) 프로세스는 어떻게 될까? 챗GPT의 교육 과정에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 데이터 수집: ChatGPT는 책, 기사, 웹사이트와 같은 대규모 텍스트 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 데이터 세트는 일반적으로 관련 없는 콘텐츠를 제거하고 텍스트를 표준화하.. 2023. 3. 2.
ChatGPT의 장점과 한계는 무엇일까? ChatGPT는 인공지능 기술의 발전으로 더욱 정교해진 챗봇 서비스로, 자연스러운 대화와 다양한 기능을 제공하고 있습니다. ChatGPT의 놀라운 실력을 보며 기본적으로 궁금한 사항들부터 알아보았습니다. ChatGPT 소개 ChatGPT 학습 및 작동 방식 ChatGPT의 장점 ChatGPT의 잠재적인 응용 프로그램 ChatGPT의 한계 결론 1. ChatGPT 소개 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 모델입니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 하며 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 학습되었습니다. ChatGPT는 자연어 입력에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있는 기능이 있기 때문에 자연어 처리(NLP) 기술의 중요한 발전입니다. 따라서 고객 서비스에서 언어 번역, 콘.. 2023. 3. 2.
알파고 제로(AlphaGo Zero)는 어떻게 학습하는가? 알파고 리(AlphaGo Lee)와 학습방식 비교 알파고 제로(AlphaGo Zero)는 2017년 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 프로그램입니다. 알파고 제로는 바둑을 두고 스스로 학습하여 인간 수준 이상의 수준을 보여주었습니다. 기존의 알파고(AlphaGo Lee)는 인간 전문가들이 바둑의 기존 전략을 학습한 데이터를 이용하여 학습하였지만, 알파고 제로는 아무런 인간 지식 없이 스스로 게임을 하며 스스로 학습합니다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 신경망을 사용하였으며, 이를 통해 바둑 게임에서 이기는 방법을 스스로 학습하였습니다. 알파고 제로의 기술은 바둑 뿐 아니라 다른 게임에서도 활용될 수 있으며, 이를 통해 인공지능의 발전에 큰 기여를 하였습니다. 알파고 제로의 학습원리와 응용 사례를 알아보겠습니다. 알파고 제로의 학습원리는 무.. 2023. 3. 1.
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