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      "body": "Congratulations @hellosketch! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@hellosketch/birthday2.png</td><td>Happy Steem Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@hellosketch) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=hellosketch)_</sub>\n\n\n**Do not miss the last post from @steemitboard:**\n<table><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/downvote-challenge-add-up-to-3-funny-badges-to-your-board\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://steemitimages.com/0x0/![](https://cdn.steemitimages.com/DQmUuJkZdnSpHVWssxF82ntymqXg4Pvk6K6bYvckUYVRsnj/image.png)\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/downvote-challenge-add-up-to-3-funny-badges-to-your-board\">Downvote challenge - Add up to 3 funny badges to your board</a></td></tr></table>\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}"
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      "body": "Congratulations @hellosketch! You have completed the following achievement on the Steem blockchain and have been rewarded with new badge(s) :\n\n<table><tr><td><img src=\"https://steemitimages.com/60x70/http://steemitboard.com/@hellosketch/posts.png?201911060317\"></td><td>You published more than 60 posts. Your next target is to reach 70 posts.</td></tr>\n</table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@hellosketch) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=hellosketch)_</sub>\n<sub>_If you no longer want to receive notifications, reply to this comment with the word_ `STOP`</sub>\n\n\nTo support your work, I also upvoted your post!\n\n\n**Do not miss the last post from @steemitboard:**\n<table><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/steemfest-meet-the-steemians-contest\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://cdn.steemitimages.com/DQmasWw4jQHwxng82DKxY6Q6tVg9mWcto4xcDURs8knFgCa/image.png\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/steemfest-meet-the-steemians-contest\">SteemFest⁴  - Meet the Steemians Contest</a></td></tr></table>\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}"
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      "title": "업무 성과 평가를 경계하라",
      "body": "<center>http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2017/05/IMG_9366.jpg</center> <br/><p></p>\n<p>인력관리부가 가장 좋아하는 수단 중 하나가 바로 업무성과 평가읻. 이러한 평가 수단들은 사업 경영의 구조상 실시할 수밖에 없다고 생각되어 왔다. 2005년 컨설팅 기업인 피플 아이큐PeopleIQ에서 실시한 전국 조사에서 종업원과 관리자 87%는 업무성과 평가가 유용하지도 효율적이지도 않다고 생각하는 것으로 드러났다. 사실 이러한 평가들은 사기를 저하시키며 평가제를 실시하는 과정에서 불필요한 고비용을 발생시키기만 한다.<br>좀 더 자세히 설명해 본다면<br>몇 년 전, 우리는 어느 주요 기업의 CEO에게 회사의 가장 큰 자산은 무엇이라고 생각하는지 물었다. 그러자 주저하지 않고 대답이 돌아왔다. \"우리 직원들입니다. 우리는 확실히 업무에 가장 적절한 사람들을 채용합니다.\" 그러고 나서 후보자 탐색 프로세스에서 시작하여 상세한 면접과 인성 검사 및 추천서에 대한 꼼꼼한 확인에 이르기까지 채용 정책을 장황하게 늘어놓았다. 그야말로 인상적인 절차였다.<br>그는 다음과 같은 말로 끝맺었다. \"저의 가장 중요한 일은 회사를 승자들로 채우는 것입니다.\"<br>회사의 업무성과 평가 시스템에 관해 좀 더 말해 달라는 요청에 그는 그것 역시 치밀하게 구성되어 있다고 단언했다. 일 년에 한 번 모든 직원이 관리자로부터 심층 평가를 받는다고 했는데, 그 CEO는 관리자들이 업무성과 평가에 상당한 시간을 들여 꼼꼼히 살핀다고 자랑스러워했다.<br>나중에 우리는 그 회사의 관리자와 직원들과 대화를 나눌 기회가 있었다. 업무성과 평가에 대해 묻자 모든 사람들이 예외 없이 다음 내용에 동의했다.</p>\n<p>1. 업무성과 평가는 시간 낭비일 뿐이다.<br>2. 사람들은 평가의 전 과정을 두려워한다.<br>3. 그 프로세스로 인해 행위가 긍정적으로 바뀌진 않는다.<br>4. 최근 업무 성과에 따라 평가 결과가 달라진다.</p>\n<p>우리는 매년 수백 명의 사람들에게 물어보지만 업무성과 평가에 대한 반응은 하나같이 부정적이다. 그들은 업무성과 평가가 오히려 서비스와 품질 개선의 가장 큰 장애물이라고 표현했다.<br>그 이유를 알아보자.<br>대부분의 사람은 자신의 업무 능력이 평균 이상이라고 생각한다. 그래서 자신의 업무성과 평가가 평균이나 그 이하로 나오면 진가를 인정받지 못했다는 기분에 의욕을 상실하고 업무의 질도 떨어지는 경우가 많다. 종업원 평가 프로그램 개발의 선두주자인 글로보포스Globoforce의 주장에 따르면, 자신에 대한 업무 성과 평가가 부당하다고 느끼는 직원들은 이직할 확률이 두 배나 높았고, 53%는 업무성과 평가가 더 열심히 일하게 만드는 동기 유발 요인이라고 생각하지 않았다.<br>작고한 품질 관리 대가 에드워드 데밍은 업무성과 평가를 없애야 할 논리적 근거를 다음과 같이 설명한 적이 있다.</p>\n<p>업무성과 평가는 백해무익이다. 그러한 평가 시스템은 장기적 계획 대신 단기적 성과 내기에만 급급하게 만들고 팀워크를 해치며 경쟁심만 부추긴다. 사람들 사이에 두려움을 불러일으키고, 고통과 실망감만 안겨주어 평가를 받은 후 몇 주 동안은 일이 손에 안 잡히게 만든다. 업무성과 평가는 지극히 주관적이다. 따라서 평가자의 개인 취향에 많이 영향을 받는다. 예를 들면, 평가 대상자인 직원이 지난해에 이틀 결근했다고 가정해보자. 특히 그 결근이 최근이었다면 관리자에 따라 상대적으로 결근을 중요하게 생각하여 '평균'으로 평가할 수도 있는 반면, 결근을 완전히 무시하고 '우수'평가를 내릴 수도 있다.</p>\n<p>직원 평가에는 다른 요인들도 들어가는데, 그 중에는 개인이 어떻게 해 볼 도리가 없는 상황인 경우도 많다. 예를 들면, 종업원이 특정 업무에 필요한 교육을 받고 열심히 일할 수도 있지만 좀 더 바람직한 수준의 업무를 수행하기 위해서는 그 이상의 현장 교육이 필요할 수도 있다. 자기 전공과 무관한 업무에 종사하는 사람도 있고, 자기가 어찌해 볼 수 없는 요인에 의해 결정된 결과로 평가를 받는 사람도 있을 수 있다. 평가 요소에서 직원이 자기 힘으로 해 볼 수 있는 부분은 노력과 헌신밖에 없는데, 이러한 요인들의 효과만 따로 떼어평가하기란 불가능하다.<br>또 마지막 이유로, 업무성과 평가 때문에 동료 직원이나 더 나아가 고객은 등한시한 채 상사의 눈에만 잘 보이려고 할 수도 있다. 그렇게 하다보면 업무 수행은 물론 팀워크까지 해칠  수 있다. </p>\n<p>- 디즈니웨이, 빌 캐프터더글리, 린 잭슨  -</p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=578 </em><hr/></center>",
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      "title": "신뢰와 예측을 더하는 소비 빅데이터",
      "body": "<center>http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2017/07/IMG_0101-e1500509823775.jpg</center> <br/><p>기업의 중앙 컴퓨터에는 엄청나게 방대한 데이터가 쌓이고, 그 데이터의 활용도는 무궁무진하다. 모든 움직임은 데이터가 된다. </p>\n<p>리테일러들은 고객의 움직임을 수집하여 축적한다. <br>소비자가 오프라인 매장에 들어서는 순간부터 나서는 순간까지, 소비자가 웹사이트에 접속하는 순간부터 떠나는 순간까지의 모든 움직임을 수집하여 축적한다. 또한 프로모션에 대한 모든 반응과 참여도 수집하여 축적한다.<br>리테일러들은 그렇게 수집한 데이터를 활용하여 물건을 더 많이 더 잘 판매하고 싶어한다.지금은 모두가 '빅데이터'를 외치지만, 빅데이터를 제대로 이해하는 사람은 생각보다 적다. <br>빅데이터는 그저 데이터 양이 많기 때문에 '빅Big'이라는 단어를 붙인 것이 아니다. 가트너는 빅데이터를 '엄청난 분량High-volume의 비정형적 정보를 담은 데이터가 엄청난 속도high-velocity로 축적된 결과물'이라고 정의했다.<br>즉 어떤 데이터를 빅데이터라고 부르려면 우선 데이터의 단위가 TB(테라바이트), PB(펩타바이트), EB(엑사바이트) 처럼 방대해야 한다. 그런데 그보다 중요한 특징은 '비정형성'이다. 고객의 신상 데이터나 매출 데이터, 재고 데이터 같은 정형적 데이터가 아니라 소비자들의 소셜 미디어, 음악, 사진, 메시지, 구매 후기 처럼 특정 형식에 맞추어 분류하고 분석하기 힘든 비정형 데이터들을 포함한다. 또한 빅데이터의 또 다른 조건은 엄청나게 빠른 데이터 수집 속도다. </p>\n<p><br>이는 4G시대를 넘어 5G시대가 되면서 빅데이터 수집이 훨씬 더 용이해질 것이라는 의미이기도 하다.</p>\n<p>리테일에서 빅데이터를 수집, 활용하는 방법에는 두 가지가 있다. <br>첫번째는 고객이 직접 남긴 개인 정보나 구매 후기 데이터를 상품 큐레이션에 적용하는 것이다.<br>둘째는 고객의 쇼핑 패턴을 분석한 데이터로 고객의 다음 구매를 예측하는 것이다.두 종류의 데이터를 기반으로 미래의 쇼핑에는 두 가지 혁신이 진행 될 것이다. <br></p>\n<p>하나는 리테일러들의 빅데이터 분석을 통한 큐레이션으로 머천다이징merchandising(상품화계획)이 훨씬 정교해지는 것,<br>다른 하나는 소비자가 쇼핑을 실행하기 전에 데이터에 기반한 알고리즘이 그들의 미래 소비를 '미리 예상'하는 것이다. </p>\n<p><br>생산과 유통 과정에 신뢰를 더하는 데이터소비자는 기업의 말을 믿을까? 또는 다른 소비자의 말을 믿을까? 소비심리학의 정설에 따르면 소비자는 기업의 상품 소개보다는 나와 비슷한 타인의 상품 평가를 더 많이 믿는다고 한다. 나와 비슷한 사람이 남긴 후기에서 동질감과 신뢰감을 느끼기 때문이다.</p>\n<p>2018년 9월, 아마존은 뉴욕 소호에 아마존 4-스타 매장을 열었다. </p>\n<img src=\"https://d39w7f4ix9f5s9.cloudfront.net/dims4/default/9ceab63/2147483647/strip/true/crop/2000x903+0+215/resize/1440x650!/quality/90/?url=https%3A%2F%2Fd39w7f4ix9f5s9.cloudfront.net%2Fba%2F22%2Fac8eeec14b82a227cceb2c8fd3cc%2F20180913amznfourstar-blog-50.JPG\" alt=\"amazon 4 starì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>아마존 웹사이트에서 고객 평점 4점 이상을 받은 상품들만 판매하는 매장이다. 즉 고객이 직접 평가한 점수를 바탕으로 상품을 큐레이션한 매장인 것이다.매장을 둘러본 저자의 이야기로는 뉴욕에 사는 소비자가 주요 고객이기 때문에 '뉴욕에서 뜨고 있는 상품 Trending Around NYC', '뉴욕에서 가장 많이 팔린 아이템Top Selling Around NYC' 처럼 뉴욕 소비자의 평점을 바탕으로 뉴욕 소비자의 취향을 공략하는 코너가 준비돼 있다. 고객 평점이 높은 스타트업 제품을 소개하는 아마존의 런치패드 Amazon Launchpad 코너</p>\n<img src=\"https://d39w7f4ix9f5s9.cloudfront.net/dims4/default/a23134f/2147483647/strip/true/crop/679x306+0+38/resize/1440x650!/quality/90/?url=https%3A%2F%2Fd39w7f4ix9f5s9.cloudfront.net%2Ffb%2Fd3%2Fa3bbd48c407fbe4e030ff7d6ea16%2Famazon-launchpad-color._CB275472519_SX680__.jpg\" alt=\"Amazon Launchpadì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>와 알렉사가 탑재된 디지털 기기들도 활발하게 선보였고, 아마존 자체 제품을 파는 아마존 베이직스 Amazon Basics </p>\n<img src=\"https://www.rd.com/wp-content/uploads/2018/12/via-amazon.comamazonbasics.jpeg\" alt=\"ê´ë ¨ ì´ë¯¸ì§\"/>\n<p>매대도 마련돼 있다.<br>아마존 4-스타 매장은 평점 4점을 줄 만한 제품으로 구비돼 있으며, 판매자의 자의적인 판단이 아니라 고객 데이터로 상품을 선별한다는 실험적인 아이디어는 별 다섯 개를 받을 만하다. 하지만 쇼핑 경험 측면에서는 별 세 개를 줄 수밖에 없었다.<br>큰 카테고리로 섹션 구분은 되어 있지만 연관성이 없는 상품들을 중구난방으로 나열해놓았기 때문이다. 또한 월마트나 타깃 같은 미국의 기존 리테일러들과 차이점을 찾기 어려웠다.<br>일본 돈키호테의 '돈, 키호테' </p>\n<img src=\"https://d28dpoj42hxr8c.cloudfront.net/files/user/201604061710_5.jpg?v=1459930218\" alt=\"ëí¤í¸í ì¼ë³¸ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>나 신세계가 선보인 '삐에로 쑈핑'</p>\n<img src=\"https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/993D4A4A5C74D96932\" alt=\"ììë¡ ìíì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>처럼 콘셉트를 잡아 재미있게 배치한 것도 아니고, 소비자가 제품들을 경험하도록 돕는 역할도 미미했다. 즉 별점 4점 이상의 좋은 상품들을 모아놓고도 콘셉트력이 부족해 상품에 집중하기 어려웠다. 아마존 4-스타는 뉴욕에서의 첫 경험을 바탕으로 더욱 정교한 디스플레이와 쇼핑 환경을 제공해야 할 것이다.</p>\n<p><br>그런데 여기서 한번 생각해보다. 과연 아마존은 아마존 4-스타뿐만 아니라 홀푸드로 수익을 내려고 하는 것일까? 아마존 4-스타와 아마존 북스, 홀푸드는 사실상 아마존이 오프라인에서 소비자 데이터를 수집하는 '데이터 센터'로 활용된다. 이것이오프라인의 수익이 크지 않음에도 아마존이 점진적으로 매장 수를 늘려나가는 이유다.그리고 그 데이터들을 이용해서 아마존은 대량생산되는 제품을 파는 것에서 소비자가 원하는 맞품 제품을 판매하는 것으로 나아가는 중이다. 이른바 '온디맨드 On Demand 쇼핑'이다. </p>\n<img src=\"https://www.ideausher.com/wp-content/uploads/2019/01/pic_472.jpg\" alt=\"On Demand shoppingì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>온디맨드는 수요가 발생하면, 그때부터 상품 제작 프로세스가 진행되는 것을 의미한다. 특히 아마존은 현재 30여 개의 자체 패션 브랜드를 보유하고, 프라임 워드로브 Prime Wardrobe 서비스를 런칭하는 등 패션 부문을 강화해왔다. </p>\n<img src=\"https://www.gannett-cdn.com/-mm-/690359274ee5b283a7cd911fe291b421ed99141b/c=25-0-660-359/local/-/media/2018/06/20/USATODAY/USATODAY/636651182933825737-Screen-Shot-2018-06-20-at-4.04.22-PM.jpg?width=3200&amp;height=1680&amp;fit=crop\" alt=\"Prime Wardrobeì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>그리고 그 연장 선상에서 '온디맨드 패션'을 추진하고 있다. 온디맨드 패션은 고객이 옷을 주문하면 하루 만에 디자인, 제작, 배송을 완성하는 것이다.<br>아마존은 이를 실현하기 위해 디자인, 생산, 유통까지 인공지능으로 구현하는 시스템을 개발하고 있다. 디자인 과정에는 'GAN 딥 러닝 알고리즘 GAN deep learning algorithm'이 적용된다.</p>\n<img src=\"https://s3-ap-south-1.amazonaws.com/av-blog-media/wp-content/uploads/2017/06/11191316/a4.png\" alt=\"GAN deep learning algorithmì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>아마존의 기술 개발 허브인 아마존랩 126은 GAN 알고리즘으로 페이스북, 인스타그램 등 소셜 미디어에 올라온 최신 패션을 분석한 다음 유행을 따르되, 차별적으로 디자인한다.</p>\n<img src=\"https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQ29lecCiTMtLDk_WTN1mDbWF_kn9AZoux2EjAOzNVAScPpV60D4A\" alt=\"amazon lab126ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>GAN은 '생성자generator'와 '구분자discriminator'로 구성된다. 생성자가 새로운 디자인을 창조하는 인공지능 패션 디자이너라면, 구분자는 생성자가 디자인한 것이 기존의 것을 단순히 모방한 것은 아닌지 판별하는 역할을 담당한다. 덕분에 마치 아마존이 만드는 패스트팬션처럼 신속한 디자인이 가능하다.<br>이렇게 인공지능이 디자인한 옷의 생산은 로봇이 담당한다. 기존 의류 제작 방식보다 훨씬 '스마트'한 의류 생산 공정이다. </p>\n<p>제작 공정마다 '컴퓨팅 환경computing environment'이 텍스타일 프린터, 텍스타일 커더 등 생산 라인 각각의 공정을 통합 관리한다. 아마존은 온디맨드 패션 상품의 생산 특허인 '온디맨드 어패럴 패널 커팅' 특허도 가지고 있다. </p>\n<img src=\"https://s3.amazonaws.com/cbi-research-portal-uploads/2017/10/12192733/on-demand-apparel-panel-cutting1-572x364.jpg\" alt=\"amazon on demand apparel panel cuttingì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>이런 기술을 토대로 고객이 주문을 하면 고객의 치수에 맞게 상품 제작서인 테크 팩 Tech Pack이 생성되고, 이 테크 팩대로 로봇이 천을 재단한다. 아마존은 이 같은 방식으로 소비자가 원하는 디자인을 주문 당일에 생산하여 배송까지 마친다는 계획이다.온라인상의 피팅 역시 데이터를 기반으로 혁신될 예정이다. 아무리 온라인에서 판매하는 옷이 저렴하고 예뻐도 소비자가 구매를 주저하는 이유는 옷을 직접 입어볼 수 없는 답답함 때문이다. 패션 브랜드마다 사이즈가 다르다 보니, 이 옷이 내 몸에 잘 맞을지 우려가 앞선다. 또 어떤 색상이나 패턴이 나와 잘 맞을지도 고민이다. 아마존은 가상 피팅 서비스로 이 같은 장애 요인을 제거하겠다고 나섰다. 3D 체형 스캔 소프트웨어를 개발한 스타트업 바디랩스BodyLabs를 인수해, </p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/08/image.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-566\"/>\n<p>소비자들이 스캔해놓은 자신의 3D 체형 정보를 바탕으로 온라인에서 가상으로 옷을 입어볼 수 있게 한 것이다. 이런 3D 체형 데이터는 소비자들의 구매 경험을 높이고 상품 반품률을 획기적으로 낮춰준다. 나보다 나의 쇼핑 패턴을 더 잘 아는 알고리즘한 사람을 잘 알게 되면, 그의 다음 행동이 예측된다. 수요일에는 어느 식당에 가서 어떤 메뉴를 주문할지, 명절에는 어디에서 어떻게 보낼지, 사람의 취향 반경은 그리 넓지 않으며, 자신의 정체성 언저리를 맴돌기 마련이다.<br>그 때문에 한 사람의 쇼핑 데이터를 확보하여 패턴을 분석하고 나면, 그가 언제 무엇을 살지를 미리 알 수 있다. 아마존은 이런 전제를 바탕으로 '예측 배송Anticipatory Shipping' 특허를 냈다. </p>\n<img src=\"https://www.hbs.edu/openforum/dnyxpbftxvizj.cloudfront.net/media/1949c95b-64b2-42e5-94ab-200836418470.jpg\" alt=\"amazon Anticipatory Shippingì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>고객이 상품을 주문하기도 전에 상품의 필요를 예상해서 배달 준비를 마친다는 계획이다. 즉 고객 A가 상품 X를 다시 주문할 가능성과 주문 시기를 예측해, 해당 제품을 최적의 타이밍에 고객 주변의 물류센터에 미리 옮겨다놓는 것이다.<br>예상 배송의 효과 중 하나는 배송 시간의 단축이다. 적어도 2~3일은 걸리던 배송이 하루 만에, 심지어 몇 시간 안에도 가능해진다. 아마존은 고객 주문, 제품 보관, 재고관리, 상품 배송을 통합 관리하는 물류센터인 풀필먼트 센터Fulfillment Center를 운영하는데, 이곳을 예측 배송을 위한 한 기지로도 활용할 계획이다.</p>\n<img src=\"https://cdn.multichannelmerchant.com/wp-content/uploads/2018/07/amazon-fulfillment-center-interior-feature.jpg\" alt=\"amazon Fulfillment Centerì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>이것이 어떻게 가능할까? 아마존은 '예측 분석 툴predictive analytics tools'을 활용한다. </p>\n<img src=\"https://d1.awsstatic.com/Industries/Retail/AWS-for-Retail_product-page-diagram_Recommendation-Engine.3752ce3f4a3a82e8c6775c4f9b9afa4b62020e0f.png\" alt=\"amazon predictive analytics toolsì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>예측 분석 툴 은 과거의 데이터를 학습하여 미래 상화을 예측함으로써 선제적으로 관리하는 방법이다. 데이터 기반의 알고리즘이므로 과거의 데이터가 많아질수록 미래에 대한 예상 적중률은 높아진다. 이것이 현실화되면, 소비자들은 더 이상 화장지처럼 주기적으로 구매해야 하는 쇼핑 물품에 대해 걱정할 필요가 없어진다. 아마존이 당신에게 '필요할' 물건을 미리 알아서 주문해 문 앞에 두고 간다면 어떨까? 상상 이상으로 편의성이 높아질 것이다.<br>그런데 아마존이 추구하는 것은 편의성뿐만 아니다. 어떤 면에서는 너무나 당신의 소비 패턴을 잘 아는 아마존이 약간은 두려워질 수도 있지만, 또한 그만큼 아마존에 대한 신뢰와 애정이 높아지는 것도 사실이다. 더구나 당신이 프라임 멤버라면, 배송비도 무료다. 일반적으로 아마존의 상품 가격은 다른 리테일보다 낮은 것으로 알려져 있으니 경제적으로도 이득이다. 이렇게 편의성과 경제성은 물론, 리테일러와의 감성적 결속렬까지 높이려는 것이 예측 배송의 최종 목적이다.</p>\n<img src=\"http://www.shanghaibang.com/webdata/aacn02/news/201804/20180402143231_7840.jpg\" alt=\"aribaba íë§ì´ì©ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>중국 알리바바의 허마셴셩도 판매 예측에 데이터를 활용한다. 허마셴셩이 신선식품을 당일 배송할 수 있는 것은 사전에 판매량을 '예측'할 수 있기 때문이다. 만약 신석식품을 거래처로부터 많이 받았는데 판매량이 적으면 팔지 못하는 재고가 되어 수익성이 악화되고, 반대로 거래처로부터 상품을 적게 받았는데 판매량이 재고보다 많으면 매출이 떨어지고 고객 만족도가 낮아 진다. 당일 판매하는 신선식품의 경우 예측 실패는 판매자의 손해로 직결된다.</p>\n<img src=\"https://platum.kr/wp-content/uploads/2018/12/8.jpg\" alt=\"aribaba íë§ì´ì© ì측 ë°°ì¡ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>허마셰셩은 어떻게 판매 예측도를 높일까? 디지털 시스템과 데이터에 그 답이 있다. 알리바바는 허마셴셩뿐만 아니라 알리바바가 운영하는 각종 온,오프라인 서비스에서 고객 데이터를 수집한다. 허마셴셩에서는 알리페일로만 결제가 가능하고, 알리바바에서 진행하는 다양한 프로모션에 참여하려면 QR코드로 스캔해야 한다. 모바일 결제와 QR코드 스캔은 그 자체로 의미 있는 고객 행동 데이터다. 이렇게 알리바바는 '고객의 데이터화'라는 목표를 위해 고객의 모든 행동을 데이터로 수집하고, 이렇게 축적된 데이터로 소비자의 소비 패턴을 분석해 판매량을 미리 예측하고 준비하는 것이다.</p>\n<img src=\"https://platum.kr/wp-content/uploads/2018/08/%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%BC-%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5.png\" alt=\"aribaba íë§ì´ì© ì측 ë°°ì¡ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>중국내의 전자상거래 1위 플랫폼과 금융 서비스를 모두 운영하는 알리바바는 단독으로 데이터를 수집, 활용한다. 한편 전자상거래 2위 플랫폼인 징둥닷컴은 금융 서비스를 운영하는 텐센트와 협업한다. 게임과 위챗페이 등을 통해 중국인의 라이프스타일 데이터를 수집해온 텐센트는 징둥닷컴의 막대한 구매 데이터까지 취합하여 소비자의 다음 행동을 예측하고 구매를 촉진한다. 이제 관건은 데이터 품질아주 오랫동안 아마존은 데이터를 수집해왔다. 고객의 주문 기록, 쇼핑카트에 담겼지만 주문되지 않은 상품, 위시리스트에 담긴 상품 등 고객의 취향 데이터, 지역별 인기 제품, 계절별 인기 제품 등 시공간에 따라 구매 데이터를 모았다. 최근에는 스마트 스피커를 통해 제품을 주문하게 되면서 맥락에 따른 구매 데이터도 체계적으로 수집할 수 있게 되었다. </p>\n<p><br>아직은 예상 배송에 적용할 만큼 예측 정확성이 높지 않기 때문에 시행작오를 통해 정확도를 높이는 동안은 재고 관리 비용이 높을 것이다 하지만 이런 과도기를 거치면 리테일러들이 우리를 우리보다 더 잘알고, 우리의 선택을 '미리' 해주는 시대가 열릴 것이다.</p>\n<p><br>한 사람을 제대로 이해하려면, 그에 대한 제대로 된 정보가 필요하다.<br>특별한 상황에서 발생한 돌발 행동 데이터, 편견을 가지고 쌓은 데이터는 돌팔이 의사처럼 제대로 된 처방을 내려주지 못한다. 데이터 예측력을 높이기 위해 가장 중요한 것은 데이터 품질이다. 얼마나 정확하게 구체적인 맥락의 데이터를 쌓느냐가 관건이다. \"쓰레기 데이터가 투입되면 쓰레기 같은 결과가 나온다. Garbage in, Garbage out.\" 아무리 정교하게 분석해도 재료가 되는 데이터의 품질이 나쁘면 결과는 헛다리로 이어질수밖에 없다.</p>\n<p><br>따라서 고객의 행동을 더 잘 예측하려면, 고객에 관한 더 정확한 데이터를 수집해야 한다. 또한 데이터를 어떻게 활용할 것인지 목적을 먼저 정한 다음 목적에 맞는 데이터를 목적에 맞는 방식으로 수집해야 한다. 목적 없이 데이터를 잔뜩 수집해 쌓으면 처리 곤란한 쓰레기가 잔뜩 쌓인 것과 다름없다.<br>  기술은 어떻게 소비를 바꾸는가<br>- 리테일의 미래, 황지영 - </p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=565 </em><hr/></center>",
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      "body": "<center>http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2017/07/IMG_0101-e1500509823775.jpg</center> <br/><p> 이동통신망 성능의 비밀 </p>\n<p><br>저자: 브라이스 하워드</p>\n<p>1. 소개</p>\n<p>지난 몇 년 간 셀 방식 이동통신망(mobile cellular network)의 성능이 크게 향상되었다. 그러나 증폭된 네트워크 잠복지연(latency) 때문에，그런 성능 향상의 이점을 최대한 취하지 못하는 모바일 응용 프로그램들이 많다.<br>예전부터 잠복지연은 모바일 네트워킹과 동의어였다. 최근 몇 년 동안 진척이 있긴 했지만，네트워크 잠복지연의 감소는 네트워크 속도의 증가와 발을 맞추지 못했다. 이러한 불일치의 한 결과로, 네트워크 트랜잭션의 성능을 제한하는 요인이 처리량이 아니라 바로 잠복지연인 경우가 많다.이번 장은 논리적으로 두 부분으로 나뉜다. <br>첫 부분에서는 잠복지연 문제에 영향을 미치는 셀 방식 이동통신망의 특이 사항들을 살펴보고, <br>둘째 부분에서는 높아진 네트워크 잠복지연이 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위한 소프트웨어 기법들을 소개한다.</p>\n<p></p>\n<p>2 잠복지연의 근원들<br>잠복지연은 자료 패킷이 하나의 네트워크 또는 일련의 네트워크들을 거쳐서 전송되는 데 필요한 시간을 나타낸다. 이동통신망은 대부분의 인터넷 기반 통신에 이미 존재하는 잠복지연을 더욱 증폭시키는데, 여기에는 네트워크 종류(이를테면 HSPA+ 대 LTE，사업자(AT&amp;T 대 Verizon)，주변 상황(정지 상태 대 운전 중, 지리，하루 중 시간 등) 등의 여러 요인이 관여한다. 모바일 네트워크 잠복지연의 정확한 수치를 언급하기는 어렵지만，수십 밀리초에서 수백 밀리초로 다양하다는 점은 확실하다.<br>왕복운행 시간(Round-trip time, RTT)은 하나의 자료 패킷이 그 원천에서 출발해서 목적지에 갔다가 다시 돌아오는 데 걸리는 잠복지연을 측정한 것이다. 왕복운행 시간은 여러 네트워크 프로토콜의 성능에 엄청난 영향을 미친다. 그 이유를 유서 깊은 스포츠인 탁구에 비유해서 설명해 보겠다.</p>\n<p><br>보통의 탁구 시합에서 탁구공이 선수들 사이를 왕복하는 데 걸리는 시간은 인식하기 힘들 정도로 짧다. 그러나 선수들이 탁구대에서 멀어지면 아무 일도 하지 않고 공이 오길 기다리는 데 걸리는 시간도 길어진다. 선수들 사이의 거리가 보통일 때에는 5분 걸리는 시합이라도，선수들이 수백 미터 떨어져 있으면 몇 시간이 걸릴 수 있다(좀 황당한 가정이겠지만). 두 선수를 클라이언트와 서버로 대체하고 선수들 사이의 거리를 왕복운행 시간으로 대체한다면 잠복지연이 얼마나 큰 문제인지 알 수 있을 것이다.<br>대부분의 네트워크 프로토콜은 탁구 시합처럼 두 단위가 서로 메시지를 주고받으면서 작동한다. 논리적인 네트워크 세션을 확립하고 유지하려면(TCP 에서)，또는 서비스 요청을 수행하려면(HTTP에서) 그러한 메시지 왕복 교환이 필요하다. 그러한 메시지 교환 도중에 실질적인 자료는 거의 전송되지 않으며，따라서 네트워크 대역폭의 대부분이 쓰이지 않는다. 잠복지연은 이러한 과소활용의 규모를 더욱 키운다. 모든 메시지 교환은 적어도 네트워크의 왕복운행 시간만큼의 지연을 유발한다. 그러한 지연이 누적되면 성능에 커다란 영향이 미친다.<br>10KiB짜리 객체 하나를 내려 받기 위한 HTTP 요청에 4회의 메시지 교환이 필요하며, 왕복운행 시간은 100ms(이동통신망에서는 상당히 적당한 수준이다)라고 하자. 그러면 10KiB를 내려 받는 데 적어도 400ms가 걸린다. 즉，유효 산출량이 초당 25KiB인 것이다.<br>이 예에서 네트워크의 대역폭(bandwidth)은 전혀 무관함을 주목하기 바란다. 네트워크 자체가 아무리 빠르다고 해도 결과는 여전히 25KiB/s로 동일하다. 이런 부류의 연산의 성능을 개선하는 데 필요한 명확한 전략은 오직 “네트워크 클라이언트와 서버 사이의 왕복 메시지 교환을 피한다” 뿐이다.</p>\n<p></p>\n<p>3 셀 방식 이동통신망의 특성<br>다음은 잠복지연에 영향을 주는 셀 방식(센신너 이동통신망의 구성요소와 규약을 간략하게만 설명한 것이다.<br>셀 방식 이동통신망은 고도로 특화된 기능들을 가진 일련의 구성요소들이 연결된 형태이다. 그러한 구성요소들 각각은 어떤 방식으로든 네트워크 잠복지연에 기여하는데, 기여 수준은 다양하다. 셀 방식 통신망에는 무선 자원 관리 같은 고유한 규약들이 존재하는데，이들 역시 이동통신망의 잠복지연에 영향을 미친다.</p>\n<p></p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-549\"/>\n<p>기저대역 처리기<br>대부분의 이동기기에는 아주 정교한 컴퓨터 두 대가 들어 있다. 하나는 운영체제와 응용 프로그램들을 주재하는 응용 프로그램 처리기(AP)이다. 이는 데스크톱에 비유할 수 있다.<br>또 하나는 모든 무선 네트워크 기능을 담당하는 기저대역 처리기(baseband processor)로，컴퓨터 모뎀에 비유할 수 있다. 물론 기저대역 처리기는 전화선이 아니라 무선 전파를 사용한다는' 점이 다르다(실제로 여러 이동전화기들은 기저대역처리기를 AT 비슷한 명령 집합으로 관리한다. </p>\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http://www.3gpp.org/ftp/Specs/html-info/0707.htm\" target=\"_blank\">http://www.3gpp.org/ftp/Specs/html-info/0707.htm</a>을 보라</p>\n<p>기저대역 처리기는 고정된 양의 잠복지연을 기여하는데，보통의 경우 그 잠복지연은 무시할 수 있다. 고속 무선망에서 일어나는 일은 엄청나게 복잡하다. 대부분의 네트워크 통신에서，고속 무선 통신에 필요한 정교한 신호 처리는 수 마이크로초에서 수 밀리초에 이르는 고정된 크기의 지연을 기여한다.</p>\n<p>기지국 </p>\n<p>셀 사이트cell site나 셀 타워cell tower라고도 부르는 통신 기지국(tranaceiver base satation)은 이동통신망의 접속점(access) 역할을 한다. </p>\n<p>각 기지국은 셀(cell)이라고 하는 단위 영역의 범위 안에서 네트워크 접근을 제공하는 임무를 담당한다.<br>기지국의 서비스를 받는 이동기기와 마찬가지로 기지국 자체에도 고속 무선망에 관련된 복잡한 처리가 요구되며, 그래서 기지국도 이동기기와 거의 비슷한 잠복지연을 기여한다. 그러한 잠복지연 자체는 무시할 수 있는 수준이긴 하지만，기지국이 동시에 수백에서 수천 개의 이동기기들에게 통신을 제공해야 한다는 점을 주목해야 한다. 이 때문에 구체적인 처리량과 잠복지연은 기지국 시스템에 걸린 부하에 따라 다를 수 있다. 예를 들어 공개 행사 때문에 사람이 많이 모인 지역에서는 기지국의 처리 능력이 한계에 달해서 네트워크가 느리고 불안정해지기도 한다.<br>최신 세대의 이동통신망에서는 기지국의 역할이 확장되어서，기지국이 이동기기들을 직접 관리하기까지 한다. 예전에는 무선망 제어기(radio network controller, RNC)가 했던 여러 기능들, 이를테면 네트워크 등록이나 전송 일정 조정 같은 것들을 이제는 기지국이 처리한다. 이후에 설명하겠지만，최신 세대의 셀 방식 이동통신망의 잠복 지연 감소에는 이러한 역할 변화가 큰 몫을 했다.</p>\n<p>역송망<br>역송망(backhaul network, 백홀 망)은 기지국과 제어기，그리고 핵심망 사이의 전용 WAN 연결이다. 역송망은 오래 전부터 잠복지연의 커다란 근원으로 악명이 높다.<br>고전적인 역송망 잠복지연은 구식 이동통신망(GSM, EV-DO)에 쓰인 회로교환식 또는 프레임 기반 전송 프로토콜들에서 비롯된다. 그런 프로토콜들에서는 논리적인 연결들이 미리 배정된 짧은 시간 동안 자료를 받거나 보낼 수만 있는 하나의 채널로 표현된다. 이런 동기적인 성격 때문에 잠복지연이 생긴다. 반면 최신 세대의 이동통신망은 비동기 자료 전송을 지원하는 IP 기반 패킷 교환 역송망을 사용한다. 이러한 변화 덕분에 역송망의 잠복 지연이 크게 줄었다.<br>물리적 기반구조의 대역폭 한계는 예나 지금이나 병목이다. 역송망들 중에는 요즘의 고속 이동통신망이 감당할 수 있는 대량의 순간 통신량 부하를 처리할 수 있도록 설계되지 않은 것들이 많다. 그리고 그런 역송망들은 통신량이 많은 경우 잠복지연과 처리량이 크게 요동치는 현상을 보이는 경우가 많다. 통신망 사업자들이 그런 역송망들을 최대한 빨리 업그레이드하려고 노력하긴 하지만，다수의 네트워크 기반구조에서 이 구성요소는 여전히 약점으로 남아 있다.</p>\n<p>무선망 제어기<br>관례적으로 무선망 제어기(RNC)는 근처의 기지국들과 그 기지국들에 접속하는 이동기기들을 관리한다.<br>무선망 제어기는 이동기기들의 활동을 신호 보내기(signaling)라고 부르는 메시지 기반 관리 방식을 이용해서 조정한다. 무선망 제어기에 관련된 위상 구조 때문에，이동기기들과 제어기 사이의 모든 메시지 소통이 반드시 하나의 잠복지연 높은 역송망을 통해서 이루어지게 된다. 그 자체도 그리 바람직하지 않지만, 여러 네트워크 등록，전송 일정 조정 같은 네트워크 연산들에 여러 번의 왕복 메시지 교환이 필요하다는 점 때문에 상황이 더욱 나빠진다. 이 때문에 전통적으로 무선망 제어기는 잠복지연의 주된 근원으로 작용했다，앞에서 언급했듯이 최신 세대의 이동통신망에서는 무선망 제어기가 담당하던 이동기기 관리 역할의 상당 부분을 기지국 자체가 처리한다. 이러한 설계싱의 결정 덕분에 여러 네트워크 기능들에서 역송신에 의한 잠복지연이 제거되었다</p>\n<p>핵심망<br>핵심망(core network)은 통신망 사업자의 사설망과 공용 인터넷 사이의 관문(게이트웨이) 역할을 한다. 통신망 사업자가 인라인 네트워킹 장비를 이용해서 서비스 품질(QoS) 정책이나 대역폭 계량을 강제하는 지점이 바로 여기이다. 원칙적으로, 네트워크 소통에 뭔가가 끼어들 때마다 잠복지연이 증가된다. 현실적으로 이 지연은 대체로 무시할 수 있는 수준이지만, 어쨌든 그런 지연이 존재한다는 점은 인식할 필요가 있다.</p>\n<p>이동기기의 절전 기능<br>이동통신망 잠복지연의 가장 중요한 원천 중 하나는 이동전화기 배터리의 제한된 용량과 직접 관련되어 있다. 고속 이동기기의 네트워크 무선 신호는 무선 통신 작동 시 약 3W의 전력을 소비할 수 있다. 이는 iPhone 5의 경우 한 시간을 조금 넘기면 배터리가 모두 소진되는 정도의 수치이다. 그래서 이동기기들은 기회만 되면 무선 회로에서 전력을 제거하거나 줄이려고 노력한다. 배터리 수명을 연장하는 데에는 이상적이겠지만，무선 회로에 전원이 다시 공급되고 나서 어느 정도 시간이 흐른 후에 실제로 자료를 보내거나 받을 수 있게 되는 시동지연(startup delay)이 발생하게 된다.<br>모든 셀 방식 이동통신망 표준은 전력 보존을 위한 무선 자원 관리(radio resource managemet, RRM) 방식을 공식화한다. 대부분의 RRM 관례들은 활성하(active)，유휴(idle), 단절(disconnected)이라는 세 가지 상태를 정의한다. 각각의 상태는 시동 잠복지연과 절전 사이의 서로 다른 절충을 나타낸다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-550\"/>\n<p>활성 상태<br>활성 상태는 최소한의 잠복지연으로 자료를 고속으로 보내거나 받을 수 있는 상태를 나타낸다.<br>이 상태는 자료를 보내거나 받지 않을 때에도 대량의 전력을 소비한다. 네트워크의 활동이 잠시(1초 미만인 경우도 많음) 멈추면 상태 전이가 발동해서 저전력의 유휴 상태가 된다. 이것이 성능에 미치는 영향에 주목할 필요가 있다. 네트워크 트랜잭션 도중에 일시 정지 기간이 충분히 길면 이동기기가 활성 상태와 유휴 상태를 오가게 되며，그러면 추가적인 지연이 발생할 수 있음을 조심해야 한다.</p>\n<p>유휴상태<br>유휴 상태는 저전력과 적당한 시동 잠복지연 사이의 타협에 해당한다.<br>이 상태에서 이동기기는 여전히 네트워크에 연결되어 있지만 자료를 보내거나 받지는 못한다. 그러나 활성 상태에서 처리해야 할 네트워크 요청(유입 자료 등)을 받는 것은 가능하다. 유휴 상태에서 일정 기간 동안(보통은 1분 내외) 네트워크 활동이 없으면 기기는 단절 상태로 전이한다.<br>유휴 상태는 두 가지 방식으로 잠복지연에 기여한다. <br>첫째로, 무선 회로에 전원이 다시 공급되고 해당 아날로그 회로가 동기화되기까지에는 일정한 시간이 필요하다. <br>둘째로, 유휴 상태에서 전력을 더욱 아끼기 위해 이동기기는 간헐적으로만 무선 신호를 감지하므로 네트워크 통지에 대한 반응에 약간의 지연이 생긴다.</p>\n<p>단절 상태<br>단절 상태는 전력 사용량이 가장 작고 시동 지연은 가장 크다.<br>이 상태에서 이동기기와 이동통신망의 연결은 완전히 끊어져 있으며，무선 기능도 비활성화되어 있다. 단，특별한 방송(broadcast) 채널을 통해 들어오는 네트워크 요청을 감지하기 위해 무선 기능이 가끔씩 활성화된다.<br>단절 상태에서는 유휴 상태에서와 동일한 잠복지연들 외에 네트워크 재연결에 의한 잠복지연도 존재한다. 이동통신망에 연결하는 것은 여러 번의 메시지 교환(‘신호 보내기’)이 관여하는 복잡한 공정이다. 연결을 복원하는 데 최소한 수백 밀리초가 소비되며, 몇 초 이상 걸리는 경우도 드물지 않다.</p>\n<p>4 네트워크 프로토콜 성능<br>이제부터는 우리가 어느 정도 제어할 수 있는 것들을 살펴보자.<br>네트워크 트랜잭션의 성능은 증폭된 왕복운행 시간에 반비례한다. 이는 대부분의 네트워크 프로토콜의 연산들에서 필수적으로 수반되는 왕복 메시지 교환 때문이다. 이번 장의 나머지 부분에서는 이러한 메시지 교환이 일어나는 이유와 그 횟수를 줄이거나 심지어는 메시지 교환을 아예 제거하는 방법에 초점을 둔다</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-551\"/>\n<p><br>5 TCP(전송 제어 프로토콜)<br>TCP(Transport Control Protocol； 전송 제어 프로토콜)는 IP 네트워킹의 관례에 기초한 세션 지향적 네트워크 전송 프로토콜이다. TCP는 HTTP나 TLS 같은 다른 프로토콜들에 필수적인, 오류 없는 전이중 통신 채널에 영향을 미친다.<br>TCP는 우리가 줄이고자 노력하는 메시지 왕복 교환을 많이 사용한다. 그런 교환들 중에는 TFO 같은 프로토콜 확장을 이용해서 제거할 수 있는 것들도 있고 초기 밀집 구간 같은 시스템 매개변수를 조율해서 최소화할 수도 있는 것들도 있다. 이번 절에서는 그 두접근방식을 TCP의 기본적인 내부 작동 방식과 함께 살펴보겠다.</p>\n<p>TFO 확장<br>TCP 연결을 새로 만들기 위해서는 삼중 제어 교환(three-way handshake)이라고 부르는 3단계 메시지 교환 과정이 필요하다. TFO(TCP Fast Open)는 그러한 제어 교환 과정에서 유발되는 왕복운행 지연을 제거하기 위한 TCP의 한 확장이다.<br>TCP의 삼중 제어 교환의 목적은 안정적인 이중 통신을 가능하게 하기 위해 클라이언트와 서버가 운영 매개변수들을 협상하는 것이다. 우선 클라이언트가 서버에게 SYN(synchronize) 메시지를 보낸다. 이 메시지는 서버에 대한 클라이언트의 연결 요청에 해당한다. 그 연결 요청을 수락한 서버는 SYN-ACK(synchronize ackhowledge) 메시지를 클라이언트에게 보낸다. 마지막으로 클라이언트는 그 메시지를 받았음을 확인해주기 위해 서버에게 ACK( 메시지를 보낸다. 여기까지 마치면 서버와 클라이언트 사이에 하나의 논리적 연결이 확립된 것이며，이제 클라이언트는 자료를 보낼 수 있다. 직접 계산해 보면 알겠지만, 이러한 삼중 제어 교환 과정에 의해 적어도 현재 네트워크의 왕복운행 1회에 해당하는 지연이 발생한다.<br></p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-552\"/>\n<p>예전에는 연결 재활용 이외에는 이러한 TCP 삼중 제어 교환의 지연을 피할 방법이 없었다. 그러나 최근 IETF의 TFO 명세가 발표되면서 상황이 달라졌다. TFO를 이용하면 연결이 논리적으로 수립되기 전에 클라이언트가 자료를 보내기 시작할 수 있다. 결과적으로 삼중 제어 교환에 의한 모든 왕복운행 지연이 사실상 상쇄된다. 이러한 최적화의 효과가 누적되면 인상적인 결과가 생긴다. Google의 연구 결과에 따<br>르면 TFO가 페이지 적재 시간을 많게는 40%까지 줄여 준다고 한다. 아직 명세 초안 상태이긴 하지만，대0는 이미 주요 브라우저(Chrome 22+)와 플랫폼(Linux 3.6+)이 지원하고 있으며, 다른 제조사들도 조만간 이를 완전히 지원할 것이라고 약속하고 있다.<br>TFO는 SYN 메시지 안에 작은 자료 페이로드payload(이를테면 HTTP 요청)를 포함시킬 수 있도록 삼중 제어 과정을 수정한다. 이 페이로드는 연결 제어 교환이 이미 완료되었다는 가정 하에서 응용 프로그램 서버에 전달된다.<br>예전에도 TFO 같은 확장 제안들이 있었지만 보안상의 문제로 채택되지 못했다.<br>TFO는 보안 토큰 또는 쿠키를 이용해서 보안 문제를 해결한다. 전통적인 TCP 연결 제어 교환 도중에 클라이언트에 쿠키가 배정되며, 서버는 TFO에 최적화된 요청을 담은 SYN 메시지 안에 담긴 쿠키를 이용해서 클라이언트를 확인한다.<br>TFO 사용 시 주의해야 할 사소한 사항들이 몇 가지 있다. 가장 주목할 사항은 SYN 메시지와 함께 보낸 요청 자료에 대해 그 어떤 멱등성(idempotency)도 보장되지 않는다는 것이다. TCP는 중복된 패킷들(패킷 중복은 흔히 일어난다)이 수신자 쪽에서 무시됨을 보장하나，연결 제어 교환에서는 그러한 보장이 없다. 이에 대한 해결책을 명세 초안에 포함시키고자 하는 노력이 진행되고 있긴 하지만, 그렇지 않더라도 를 멱등 트랜잭션에 안전하게 사용할 수 있는 방법은 존재한다.</p>\n<p>초기 밀집 구간<br>초기 밀집 구간(initial congestion window, initcwnd)은 변경 가능한 TCP 설정이다. 이를 잘 조율하면 작은 네트워크 트랜잭션들의 속도를 크게 높일 수 있다.<br>최근，공통의 초기 밀집 구간 설정을 구획(segment) 세 개(즉 패킷 세 개)에서 구획 10개로 증가하는 것을 장려하는 121？ 명세4가 나왔다. 이 제안은 그러한 설정을 통해서 성능을 평균 10% 증가할 수 있음을 보여주는, 구글이 수행한 상세한 연구 결과에 기초한 것이다. 이 설정의 목적과 잠재적 영향을 이해하려면 TCP의 밀집 구간(congestion window, cwnd) 설정이 무엇인지 알아야 한다.<br>TCP는 신뢰성이 없는 네트워크에서도 클라이언트와 서버에게 신뢰성을 보장한다. 이러한 신뢰성 보장은 한 쪽이 보낸 모든 자료가 반드시 다른 쪽에게 전달된다는(또는 적어도 그렇게 보인다는) 약속에 해당한다. 패킷 소실(packet loss)은 이러한 신뢰성 약속을 지키는데 있어 가장 큰 장애물이다. 따라서 피?는 반드시 패킷 소실을 검출하고，보정하고, 방지해야 한다.<br>패킷 소실을 검출하기 위해 TCP는 긍정 확인응답(positive acknowledge) 관례를 사용한다. 이 관례에서는 전송된 모든 패킷에 해당 수신자가 확인응답을 보내야 한다. 확인 응답이 오지 않았다면 TCP는 패킷이 전송 도중 사라진 것으로 간주한다. 확인응답을 기다리는 동안에는，전송된 패킷들을 밀집 구간이라고 부르는 특별한 버퍼에 보존해 둔다이 버퍼가 꽉 차는 사건을 일컬어 밀집 구간 소진(cwnd exhaustion)이라고 부른다. 밀집 구간 소진 사건이 발생하면 수신자의 확인응답이 도착해서 밀집 구간에 공간이 생길 때까지는 더 이상 패킷을 보내지 않는다. 이러한 사건들은 TCP의 성능에 커다란 영향을 미친다.<br>네트워크 대역폭 한계 외에, TCP 처리량은 궁극적으로 밀집 구간 소진 사건의 빈도에 의해 제한된다. 그리고 소진 사건이 발생할 확률은 밀집 구간의 크기와 관련이 있다. 순간 최대 TCP 성능을 달성하기 위해서는 밀집 구간의 크기가 네트워크의 현재 조건과 잘 맞아야 한다. 너무 크면 네트워크 밀집(네트워크가 너무 붐벼서 대역폭이 모자라는 현상) 때문에 패킷들이 더 많이 소실될 가능성이 있고, 너무 작으면 귀중한 대역폭을 제대로 써먹지 못하게 된다. 논리적으로, 네트워크 조건들을 잘 알수록 최적의 밀집 구간을 선택할 가능성이 커진다. 현실적으로，네트워크의 용량이나 잠복지연 같은 핵심 속성들은 측정하기 힘들고 끊임없이 변한다. 게다가 임의의 IP 기반 TCP 연결이 여러 개의 네트워크들에 걸쳐 있을 수 있다는 점 때문에 상황이 더욱 악화된다.<br>네트워크 용량을 정확히 측정할 수단이 없으면 TCP는 네트워크 밀집(network congestion)의 조건으로부터 네트워크 용량을 유추한다. TCP는 밀집 구간을 패킷 손실이 일어나기 시작하는 지점까지 확장해 본다. 패킷 손실이 일어난다면，연결 경로 어딘가에 현재의 전송 속도를 감당하지 못하는 네트워크가 존재한다는 뜻이다. 이러한 밀집 회피 방식을 사용하는 덕분에，언젠가는 TCP가 밀집 구간 소진 사건들을 할당된 연결 용량을 모두 소비하는 수준까지 최소화하게 된다. 이쯤 되면 TCP의 초기 밀집 구간 설정의 목적과 중요성을 이해할 수 있을 것이다.<br>네트워크 밀집은 패킷 소실의 징후가 없으면 검출할 수 없다. 새로 만들어졌거나 한동안 쓰이지 않은 연결에는 최적의 밀집 구간 크기를 결정하는 데 필요한 패킷 소실의 증거가 부족하다. TCP는 밀집이 발생할 가능성이 최소인 크기의 밀집 구간으로 시작하는 것이 낫다는 전략을 사용한다. 원래의 크기는 구획 1개(~1480바이트)였으며 한동안 그러한 설정이 권장되었다. 그러나 이후의 실험 결과들은 구획 4개까지 높여도 효과적일 수 있음을 보여준다. 실제로는 초기 밀집 구간이 구획 3개(~4KiB) 크기로 설정되어 있는 경우가 많다.<br>초기 밀집 구간은 작은 네트워크 트랜잭션들의 속도에 악영향을 미친다. 이는 간단한 예를 통해서 쉽게 이해할 수 있다. 표준적인 설정인 3 구획의 경우 패킷 세 개 또는 4KiB 만 전송해도 밀집 구간 소진이 발생할 것이다. 패킷들이 연달아 전송된다고 할 때, 해당 확인 응답들이 연결의 왕복운행 시간보다 더 일찍 도착할 수는 없다. RTT가 100ms라고 하면 유효 전송 속도는 초당 400바이트밖에 되지 않는다. 언젠가는 가용 용량을 완전히 소비할 수 있도록 TCP가 밀집 구간을 확장하겠지만，시동이 아주 느리다는 것이 문제다. 실제로 이런 현상을 흔히 느린 시동(slow start)이라고 부른다.<br>느린 시동이 작은 다운로드들의 성능에 미치는 영향을 알려면 초기 밀집 구간의 위험 대 보상' 비율을 재평가할 필요가 있다. 실제로 Google이 그런 실험을 수행했는데, 처리량이 최고가 되고 밀집 소진이 최소가 되는 초기 밀집 구간은 구획 10개 크기(~14KiB)라는 결과가 나왔다. 실세계의 결과들은 페이지 적재 시간이 전반적으로 10% 감소함을 보여준다. 왕복운행 잠복지연이 더 높은 연결들에서는 감소 비율이 더욱 클 것이다.<br>초기 밀집 구간 크기를 기본 설정 이외의 것으로 바꾸는 것이 간단하지는 않다. 대부분의 서버 운영체제에서 이 설정은 오직 특권을 가진 사용자만 바꿀 수 있는 시스템 전역 설정이다. 특권이 없는 응용 프로그램을 통해서 클라이언트가 이 설정을 바꿀 수 있는 경우는 드물다(아예 없을 수도 있다). 초기 밀집 구간을 크게 잡으면 서버에서는 다운로드 속도가 올라가고 클라이언트에서는 업로드 속도가 올라간다는 점이 중요하다. 클라이언트에서 이 설정을 변경하지 못한다는 점 때문에, 클라이언트의 요청 페이로드 크기를 최소화하는 데 특별한 노력을 기울일 필요가 있다.</p>\n<p></p>\n<p>6 HTTP(하이퍼텍스트 전송프로토콜)<br>이번 절에서는 높은 왕복운행 잠복지연이 HTTP(Hypertext Transfer Protocol)의 성능에 미치는 영향을 완화하는 기법들을 논의한다.</p>\n<p>연결유지<br>연결 유지(keepalive)는 일련의 요청들에 동일한 TCP 연결을 사용할 수 있게 만드는 HTTP의 한 규약이다. 이를 이용하면 적어도 하나의 왕복운행(TCP의 삼중 제어 교환에 필요한)을 피할 수 있으므로 요청당 수십에서 수백 밀리초를 아낄 수 있다. 또한 연결 유지 기능에는 추가적인，그리고 종종 예상치 못한 성능상의 이점이 있다. 바로, 현재의 TCP 밀집 구간이 요청들 사이에서 보존되기 때문에 밀집 구간 소진 사건이 훨씬 덜 발생한다는 점이다.</p>\n<p>밀집 구간을 고려하는 메시지 전달<br>HTTP를 메시지 전송 프로토콜로 사용할 때 종종 뜬금없고 영문 모를 지연이 발생하기도 한다. 이는TCP의 밀집 구간 소진 사건들 때문이다. 메시지와 메시지 사이에 유휴 시간이 어느 정도 있으면(보통은 1초 이상) TCP는 자신의 밀집 구간을 재설정한다.<br>메시지 페이로드 크기를 초기 밀집 구간 설정(보통은 구획 3개, 약 4KiB) 이하로 유지하면 그러한 밀집 구간 소진을 방지할 수 있다. 메시지 페이로드가 그러한 문턱값을 넘지 않도록 하는 기법 두 가지를 소개한다. 하나는 헤더 축소이고 또 하나는 차이 부호화이다.</p>\n<p>헤더 축소<br>의외라고 생각하는 독자도 있을 것 같은데，사실 HTTP 요청들 중에는 반드시 헤더를 포함시키지 않아도 되는 것들이 많다. 이 점을 이용하면 공간을 상당히 줄일 수 있다. 대략적인 원칙은 먼저 헤더를 하나도 포함시키지 않는 것에서 시작해서 꼭 필요한 것만 추가해 나가는 것이다. HTTP 클라이언트나 서버가 자동으로 헤더들을 추가하는지도 살펴보아야 한다. 그런 행동을 방지하려면 설정을 변경해야 할 수도 있다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-553\"/>\n<p>차이 부호화<br>차이 부호화(delta encoding)는 연속된 메시지들 사이의 유사성을 활용하는 압축 기법이다.<br>차이 부호화로 압축된 메시지는 이전 메시지와 다른 부분으로만 구성된다. 일관된 서식을 따라 JSON 형태로 서식화된 메시지는 이 기법에 특히나 적합하다.</p>\n<p>파이프라인화<br>파이프라인화pipelining는 여러 개의 연속된 요청들을 하나의 트랜잭션으로서 제출하는 HTTP의 한 규약이다. 이 기법은 HTTP 연결 유지와 동일한 성능상의 이점을 제공하며, 또한 보통의 경우 추가적인 HTTP 요청들에 필요한 왕복운행들을 제거한다는 이점도 있다.<br>파이프라인화는 네트워크 왕복운행 1회의 지연을 여러 HTTP 트랜잭션에 분산시키는 효과를 낸다. 예를 들어 HTTP 요청 다섯 개를 파이프라인화해서 RTT가 100ms인 연결을 통해 서버에 보낸다면，요청당 평균 RTT가 20ms로 줄어든다. 같은 조건에서 HTTP 요청 10개를 파이프라인화하면 평균 잠복지연이 10ms로 줄어든다.<br>그런데 HTTP 파이프라인화는 중요한 단점 때문에 그리 널리 쓰이지 못하고 있다. 단점이란，역사적으로 HTTP 프록시에 대한 지원이 좋지 않았다는 점과 서비스 거부(DoS) 공격에 취약하다는 점이다.</p>\n<p></p>\n<p>7 TLS(전송층 보안)<br>TLS(Transport Layer Security，전송층 보안) 프로토콜은 민감한 정보를 공공 네트워크를 통해서 안전하게 교환할 수 있는 세션 지향적 네트워크 프로토콜이다. TLS가 통신 보안에는 아주 효과적이지만, 잠복지연이 높은 네트워크에서 운용되는 경우에는 성능에 악영향을 미친다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-5.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-554\"/>\n<p>TLS에는 2회의 클라이언트-서버 메시지 교환올 수반하는 복잡한 제어 교환 과정이 필요하다. 이 때문에 TLS로 보안된 HTTP 트랜잭션이 눈에 띄게 느려 보일 수 있다. TLS가 느리다는 불평의 근본 원인은 이러한 제어 교환 절차에 의한 여러 회의 왕복운행에 의한 지연 때문인 경우가 많다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-6.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-555\"/>\n<p>좋은 소식은，트랜잭션들 사이에서 TCP 연결을 보존하는 모든 기법(HTTP의 연결 유지 규약 등)은 TLS 세션도 보존한다는 점이다. 그러나 현실적으호 보안 TCP 연결을 오랫동안 유지하는 것이 항상 가능하지는 않다. 다음은 TLS 제어 교환 절차 자체를 가속하는 방법 두 가지이다.</p>\n<p>세션 재개<br>TLS의 세션 재개(session resumption) 기능은 TCP 연결들 사이에서 하나의 보안 세션을 보존 할 수 있게 만든다. 이를 이용하면 제어 교환 과정의 초반에서 공개키 암호화를 위한 메시지 교환(서버의 신원을 확인하고 대칭 암호화 키를 확립하는 데 필요한)이 제거된다. 계산 비용이 큰 공개키 암호화 연산들을 피하는 것도 성능에 도음이 되지만, 하나의 메시지 교환의 왕복운행 지연을 제거함으로써 절약되는 시간이 더 크다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-556\"/>\n<p>TLS의 이전 버전들(즉 SSL)에서는 서버가 세션 상태를 유지해야 했는데, 고도로 분산된 서버 구조에서는 그것이 아주 어려운 일이었다. TLS는 세션 티켓 session ticket을 이용한 더 간단한 해법을 제공한다. TLS의 한 확장인 세션 티켓에서는，제어 교환 과정에서 서버가 허락한다면 클라이언트가 암호화된 페이로드 형태로 세션 상태를 보존할 수 있다. 세션을 재개할 때에는 클라이언트가 제어 교환 과정의 처음에서 그 티켓을 제출해야 한다.</p>\n<p>가짜시동<br>가짜 시동(false start)은 TLS내 제어 과정의 한 특징을 이용해서 프로토콜을 교묘한 방식으로 수정한 것이다. 기술적으로, 클라이언트가 자신의 최종 제어 교환 메시지를 서버에 보낸 직후에 암호화된 자료를 보내는 것이 허용된다. 이 점을 이용해서, 가짜 시동 기법은 보통의 경우 클라이언트가 서버의 최종 제어 교환 메시지를 기다리느라 소비되는 왕복운행을 제거한다.<br>가짜 시동은 세션 재개와 동일한 성능상의 이득을 제공하며, 게다가 상태가 없다는 장점도 제공한다. 클라이언트와 서버가 세션 상태를 관리하는 부담을 벗을 수 있는 것이다. 대다수의 웹 클라이언트는 조금만 수정하면 가짜 시동을 지원할 수 있다. 그리고 놀랍게도, 약 99%의 경우에서 서버는 전혀 수정할 필요가 없다. 따라서 이 최적화는 대부분의 기반구조에서 즉시 적용할 수 있다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-557\"/>\n<p>8 DNS(도메인 이름 시스템)<br>DNS(Domain Name System)는 대부분의 IP 기반 네트워크 트랜잭션에 필요한 이름-주소 환원 기능을 제공한다. 프로토콜로서의 DNS는 상당히 간단하다. 보통의 경우 신뢰성 있는 전송 프로토콜(TCP 등) 없이도 0^5가 작동한다. 그렇긴 하지만 DNS 질의에 걸리는 시간들이 길고 변동이 심한 경우가 많다(그 이유는 너무 다양하고 복잡해서 여기에서 일일이 설명하기 힘들다).</p>\n<p></p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/07/image-9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-558\"/>\n<p><br>대체로 호스팅 플랫폼은 빈번한 DNS 질의를 피하기 위한 캐시 구현을 제공한다. DNS 캐싱의 의미론은 간단하다. 각 DNS 응답에는 그 응답이 캐시에 얼마나 오래 유지될 수 있는지를 뜻하는 유효 기간(time-to-live) 특성이 있다. TTL은 몇 초에서 며칠까지 다양하나, 일반적으로는 몇 분 정도이다. 아주 낮은(흔히 1분 이하) TTL은 부하 분산에，또는 서버 교체나 ISP 오류 복구시의 비가동 시간(downtime)을 최소화하는 데 쓰인다.<br>대부분의 플랫폼에 내장된 DNS 캐시 구현은 이동통신망의 더 높은 왕복운행 시간을 고려하지 않는다. 그러한 기본 캐시 구현을 보강하거나 대체하는 캐시 구현을 사용한다면 수많은 이동기기용 응용 프로그램에 도움이 될 것이다. 그럼 이동기기용 응용 프로그램들에 적용했을 때 불필요한 DNS 질의에 의한 무작위적이고 불필요한 지연을 제거할 수 있는 몇 가지 캐싱 전략을 살펴보자.</p>\n<p>실패 시 갱신<br>가용성 높은 시스템들은 자신의 IP 주소 공간 안에 호스팅되어 있는 여분의 기반구조들에 의존하는 경우가 많다. TTL이 낮은 DNS 항목들은 고장 난 호스트의 주소를 지칭 할 수도 있는 네트워크 클라이언트의 시간을 줄여 준다는 장점이 있지만，대신 추가적인 DNS 질의가 많이 발생한다는 단점도 있다. TTL은 비가동 시간의 최소화와 클라이언트 성능의 최대화 사이의 절충 요인으로 작용한다.<br>일반적으로, 서버 고장이 일상적인 일이 아닌 예외적인 사건이라면 그런 사건을 위해 클라이언트의 성능을 낮추는 것은 비합리적이다. 이러한 딜레마에는 간단한 해답이 있다.<br>TTL을 엄격하게 따르는 대신, TCP나 HTTP 같은 더 높은 수준의 프로토콜이 복구 불가능한 오류를 검출한 경우에만 캐시의 DNS 항목을 갱신하면 된다. 대부분의 시나리오에서 이 기법은 TTL 준수 DNS 캐시의 행동을 갱신하면 된다. 대부분의 시나리오에서 이 기법은 TTL 준수 DNS 캐시의 행동을 흉내내면서도 DNS 기반 고가용성 솔루션에서 흔히 볼 수 있는 성능상의 피해를 거의 다 제거한다.<br>단, 이러한 캐싱 기법이 임의의 DNS 기반 부하 분산 방식과는 호환되지 않을 가능성이 있다는 점을 주의해야 한다.</p>\n<p>비동기 갱신<br>비동기 갱신은 주어진 TTL들을 (대부분)따르면서도 잦은 DNS 질의에 의한 잠복지연을 대거 제거할 수 있는 접근방식이다. c-ares 같은 비동기 DNS 클라이언트 라이브러리는 그러한 기법을 구현해야 한다.<br>착상은 간단하다. 만료된 DNS 캐시 항목에 대한 요청이 들어오면 일단은 오래된 결과를 돌려주고，그와 함께 캐시를 갱신하기 위한 비차단(non-blocking) 질의를 배경에서 수행하도록 일정을 잡는 것일 뿐이다. 아주 오래된 항목에 대해서는 차단식(즉. 동기적인) 질의를 수행한다는 대안까지 구현한다면, 이 기법은 지연을 거의 다 제거하면서도 여러 DNS 기반 오류 복구，부하 분산 방식들과 호환된다. </p>\n<p>9 결론<br>이동통신망의 증폭된 잠복지연이 미치는 영향을 완화하려면 잠복지연을 악화시키는 네트워크 왕복운행을 줄여야 한다. 그러한 벅찬 성능 문제를 극복하는 데에는 왕복운행 프로토콜 메시지 교환을 최소화하거나 제거하는 데 전적으로 초점을 둔 소프트웨어 최적화 기법들을 도입하는 것이 꼭 필요하다.</p>\n<p><br>- 오픈소스 소프트웨어 성능 최적화 보고서, 네이비시 암스트롱 - </p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=548 </em><hr/></center>",
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얼마나 많은 사람들이 그런 기계들을 가지고 일하기 위해 재훈련을 받아야 하겠는가? 미래의 직원들에게 어떤 기술 믹스(관리적 기능, 인간적 기능, 기술적 기능을 혼합하는 것)가 필요하겠는가?</p>\n<img src=\"http://www.nvp.co.kr/news/photo/201710/121366_55201_252.jpg\" alt=\"ë´ë¬í°ë¸ ì¬ì´ì¸ì¤ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>미국 휴스턴의 MD 앤더슨 암 센터 의사들은 한 시험 프로젝트를 통해 IBM 왓슨을 이용해 종양학 전문 어드바이저(OEA) 라는 소프트웨어 툴을 돌려오고 있다. 이 툴을 이용하면 체계적인 데이터와 비체계적인 데이터(예를 들어 유방암이나 폐암 치료에 대한 공개된 참조 문헌들 같은) 가 디지털 암호화된 다양한 포맷으로 제공되다. 그리고 데이터의 적설성과 정확성을 확인한 뒤, 입증되지 않았거나 부정확하거나 잘못된 데이터는 전무 솎아낸다.</p>\n<img src=\"https://www.mdanderson.org/content/dam/mdanderson/images/publications/annual-report/AR2013/OEA_infographic.jpg\" alt=\"md anderson OEAì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>이 툴은 관련 정보와 과학적인 연구 결과들이 계속 업데이트되는 살아 있는 참고서이며, 또 개업 임상의들을 위한 가상의 전문 조언가이기도 하다. 의사나 다른 임상의들은 다양한 추천 옵션들 가운데 특정 환자에게 가장 적절해 보이는 옵션을 선택하면 된다. 이 시험 프로젝트가 성공적으로 판명될 경우, MD 앤더슨 암 센터의 경영진은 의사들로 하여금 계속 왓슨의 도움을 받아 환자들을 진단하게 할 것인지, 병원 운영 방침을 바꿔 디지털 전문지식을 가장 중요시하는 의료 체계로 갈 것인지를 결정해야 할 것이다. 그럴 경우 여러 면에서 뿌리에서부터 재창조되는 변화가 뒤따르게 될 것이다.</p>\n<p><br>넷플릭스의 최고경영자 리드 헤이스팅스가 바로 그런 변화를 도입했다. 크게 성공한 두 편의 TV 드라마 &lt;하우스 오브 카드>와 &lt;오렌지 이즈 더 뉴 블랙>의 제작 계약을 맺기에 앞서 먼저 컴퓨터를 이용해 각종 데이터를 분석함으로써 위험 요소들을 평가하고 고객의 관심 패턴들을 파악한 것이다.</p>\n<img src=\"http://cdn.bizwatch.co.kr/news/photo/2019/02/12/2854302f85465bc936d334643eecb8bd.jpg\" alt=\"ë·í릭ì¤ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>이것이 바로 알고리즘을 통한 결정들과 분석을 통한 조치들의 보강으로, 넷플릭스가 전통적인 TV나 미디어 기업들에 비해 경쟁우위를 갖고 있고 또 자신의 생태계에서 지휘자 역할을 하고 있는 이유이기도 하다.</p>\n<p>일자리 확대<br>이처럼 컴퓨터가 새로운 가치를 추가해 주는 건 이 강력한 기계들이 똑똑한 인간들과 힘을 합쳐 아이디어들의 규모와 범위를 확대시켜 주기 때문이며, 그래서 당신 기업 또한 바로 이 부분에 관심을 집중해야 한다. 당신의 사고 사이클들이 정말 도움이 되는 부분이기도 하다. 이 확대는 두 가지 원칙, 즉 상호보완성과 특이점에 좌우된다. 우선 상호보완선ㅇ을 통해 기계가 인간보다 우월한 분야들을 결정하게 되며, 그런 다음 기계와 인간의 뛰어난 좋은 결합 결과와 생산성 향상을 가져올 관리 원칙과 작업 조건들을 만들게 된다.<br>또한 특이점(인공지능이 비약적으로 발전해 인간의 지능을 뛰어넘는 시점)을 통해 인공지능 컴퓨터들(컴퓨터 네트워크 또는 로봇들)은 반복적인 자기 향상(점진적인 자기 재창조)을 이루거나 독자적으로 점점 더 똑똑해지고 강력한 기계로 변신해 가게 된다. 다시 말해, 상호 보완성이 오늘의 원칙이라면 특이점은 내일의 원칙이며 이 두 원칙은 동시에 작동된다.<br>이런 원칙들은 왜 중요하며, 또 당신과 당신 기업에게 어떤 의미가 있는가? 기본 전제는 일의 디자인은 수시로 변한다는 것이다. 이런 기술들이 더 많은 기능을 확보하면서 더 강력해지면 일의 성격은 물론 일과 우리의 관계까지 변화시키게 된다. 그리고 그 결과 당신 기업은 작업 흐름을 더 유연하게 만들고 기민한 직원들을 끌어와야 한다. 보다 중요한 것은 직원들이 점차 디지털화되어 가면서 조직의 핵심적임 인재 구조 또한 바뀔 수 밖에 없다는 것이다.</p>\n<img src=\"https://media.bizj.us/view/img/11185923/under-armour-ces-2019*1200xx4032-2268-0-378.jpg\" alt=\"under armour aiì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>예를 들어 언더 아머는 신발 및 의류 기업이지만 그 직원들 중에 소프트웨어 프로그래머가 무려 300명이 넘는다. 또한 당신은 GE를 전력 기업내지 에너지 기업 또는 항공기 엔진 기업으로 생각할지 모르지만 이 기업이 소프트웨어 및 각종 분석법에 많은 관심을 기울이면서 현재 전체 직원중에 프로그래머가 1,400명이 넘는다. 몬산토의 경우 역시 단순히 농업 기업으로 보겠지만 이 기업은 지금 전략적으로 빅데이터와 각종 분석법을 통한 농산물 수확량 극대화에(유전자 변경 종자 판매 외에) 전력투구하고 있으며 직원들 가운데 엔지니어가 500명 가까이 된다. 그리고 모든 중요한 글로벌 자동차 제조업체들은 지금 자동차 하드웨어와 소프트웨어, 분석법 분야의 가장 우수한 인재들을 끌어오기 위해 실리콘밸리에 새로운 전초 기지들을 두고 있다.</p>\n<img src=\"https://s3.amazonaws.com/dsg.files.app.content.prod/gereports/wp-content/uploads/2017/07/10231341/Digital-twin.png\" alt=\"GE AIì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>엔지니어와 과학자, 데이터 과학자, 컴퓨터 프로그래머 등에 관련된 수요는 워낙 많으며, 그래서 2015년 말에는 그런 인재들을 필요로 하는 일자리가 500만 개가 넘는다는(주로 기술 격차 때문에) 미국 노동부의 발표도 있었다.</p>\n<img src=\"http://newsroom.gehealthcare.com/wp-content/uploads/2018/11/Precision-Health-Infographic2.jpg\" alt=\"GE AIì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>따라서 당신 기업이 기계와 인간이 손잡고 가치 창출 및 확보를 앞당기는 '확대'를 통해 업계의 지휘자가 되려 한다면 가장 우수한 미래의 인재들을 끌어올 환경을 조성해야 한다. 그런 환경은 대체 어떤 환경이겠는가? 그건 직원들이 인간과 기계가 함께 일하며 그 경계에서 배우는 환경이며 각종 소프트웨어와 알고리즘을 활용해 효율적인 결정을 내리는 환경이다. 또한 오늘날 직원들의 업무를 기계를 이용해 할 수 없는 환경이며, 또한 직원들이 에너지, 의료, 우주 탐사, 교통 및 교통 혼잡, 기후 변화 등의 분야에서 세상이 직면하고 있는 근본적인 문제들을 해결하기 위해 기계와 손잡고 자신들의 기술을 적용하는 환경이다.<br>당신 기업이 이러한가? 가장 우수한 인재들을 끌어들이기 위한 당신 기업의 환경은 어떠한가? 당신 기업은 지금 직원들이 최선을 다해 업무 성과를 낼 수 있는 환경을 마련해 주고 있는가? 최소한 당신 기업 내에서는 지금 자동화, 직원 수, 관리 등에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는가? 아니면 세상이 직면하고 있는 근본적인 문제들을 해결할 가장 우수한 인재들을 끌어들이는 일에 대한 논의 또는 확대에 대한 논의가 이루어지고 있는가?</p>\n<p>디지털 기술을 통한 기업혁신의 새로운 법칙<br>- 디지털 매트릭스, 벤캇 벤카트라만 -\n\n</p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=537 </em><hr/></center>",
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      "title": "나이든 직원이 은퇴하지 않을 때 젊은 직원에게 생기는 일",
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ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>서로 뒤얽힘 안팎의 요인들로 인해 조직에서 경력과잉이 일어난다. 내부적으로는 회사가 직원에게 제공할 수 있는 승진 기회, 즉 '직업능력career capacity'이 한정되면서, 한 직원을 승진시키면 다른 직원이 손해를 보는 상황이 벌어진다. 고령직원이 은퇴를 미루면 젊은 직원의 승진이 지연될 수 있다는 말이다. </p>\n<img src=\"https://interedgeblog.files.wordpress.com/2017/02/a-model-for-international-student-career-success-choudaha-hu.jpg?w=1140\" alt=\"career capacityì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>우리는 전에도 이 문제를 연구했었고, 이번 연구는 그 연장선에서 은퇴 지연이 가져오는 양적 영향을 살펴보는 것이다.<br>내부 요인과 함께 업계 상황, 거시경제 흐름 등 외부 요인도 회사의 직업능력에 영향을 끼친다. 주문이 들어오지 않으면 사업은 성장할 수 없다. 사업이 성장하지 않으면 회사는 승진 기회를 만들 수 없다. 이런 상황은 새로운 악순환을 만들어낸다. 신생기업은 성숙한 기업보다 성장속도가 훨씬 빠르기 때문에, 경력과잉 현상은 성숙한 기업에서 더 심각하게 나타난다. 성장이 느린 기업은 빠르게 성장하는 기업에 인재를 빼앗기게 되고, 따라서 성숙한 기업은 새로운 성장을 위한 경쟁에서 불리한 위치에 놓인다.<br>공공정책의 변화와 멈출 줄 모르는 인구구조 변화는 직업능력 제한 문제를 가중한다. 거시겅제적으로 보면 고소득 국가의 중위연령은 꾸준히 늘고 있다. 많은 고령 노동자가 조직의 고위직을 점유하고, 은퇴하기 몇 년 동안은 이직을 덜하는 경항을 보인다. 은퇴 시기는 점점 늦춰지고 있다. 개인의 선택 때문이기도 하고, 대다수 국가가 예산 압박으로 인해 은퇴연령을 높이고 있기 때문이기도 하다.<br>기업의 성장과 방향성에 대한 전략적 결정을 내릴 때, 우리는 보통 비즈니스 기회 같은 외부 요인에 초점을 맞춘다. 내부적 요인, 즉 회사가 얼마나 직원들의 커리어에 도움을 줄 수 있는지 같은 문제는 관심을 덜 받는다. 하지만 커리어 개발 문제를 도외시하거나 직원들에게 그런 기회를 제공할 수 없는 회사는 직원의 자연감소, 특히 잠재력 많은 직원의 이탈이 나타난다는 증거가 속속 드러나고 있다.</p>\n<img src=\"https://wdp.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2016/11/Talent-on-Demand.jpg\" alt=\"Talent on Demandì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>2008년 피터 카펠리 Peter Cappelli 와튼 스쿨 교수는 저서 Talent on Demand에서 \"승진 기회와 관련된 불만은 사람들을 이직으로 내모는 가장 중요한 요인 중 하나\"라고 강조했다. 이런 불만은 세대간 갈등으로 이어질 수 있다. 실제로 KPMG가 2013년 실시한 설문조사에서 \"나이든 직원들이 은퇴해야 젊은 직원들이 제대로 된 승진 기회를 얻을 수 있다는 주장에 대해, 응답자의 46%가 동의\"하는 것으로 나타났다. 관련 당사자 모두를 당혹스럽게 만드는 이런 상황은 지난 몇 년 사이 계속 악화돼 왔다.<br>진짜 고약한 문제는, 기업이 직원들의 커리어 개발을 도와야 하지만 젊은 직원이 승진하고 싶어도 나이든 직원이 자리를 내주지 않는다는 것이다. 이 문제를 해결할 수 있는 묘책은 없지만, 우리는 이 연구를 통해 몇 가지 효과적인 방법을 찾아냈다.</p>\n<p>고위직의 교체 속도를 높여라</p>\n<p>고위직에 있는 직원이 그 자리에서 머물 수 있는 기간을 제한하면 전체적으로 직원들의 커리어 상승을 유도할 수 있다. 이를 테면 교향악단의 수석 오보이스트의 재임기간을 최대 15년으로 한정할 수 있다. 정년정책은 아직도 촉진한다. 최근 몇 년 동안 법무법인, 컨설팅 기업, 회계 법인에서 직업능력 확대의 일환으로 강제적 파트너사 인수를 실시하는 사례가 늘고 있다. <br>직원 상대평가 시스템인 스택 랭킹 Stack ranking 같은 다른 강제 이직  정책도 비슷한 효과를 낼 수 있다.</p>\n<img src=\"https://cdn1.businessmanagementdaily.com/res/images/bmd_homepage/DollarPhotoClub_StackRanking_350.jpg\" alt=\"Stack rankingì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>이 전략의 단점은 소중한 인재를 몰아낼 수 있다는 것이다.<br>그 밖에 다른 위험성도 있다. 예를 들면, 임기 제한으로 인해 고용 안정성이 저하될 경우 직장으로서 매력이 떨어질 수 있다. 젊은 직원들은 고령직원이 자신의 앞길을 가로막지 않기를 바라면서도, 자신이 나이가 들었을 때 그런 처지에 놓이고 싶어하지 않는다.<br>스택 랭킹은 직원 간 협력을 도모하는 인센티브를 훼손할 수도 있다. <br>GE, Microsoft 등 유수의 기업이 스택 랭킹을 폐기한 이유다. 더욱이 정년최직제도를 불균등하게 적용해서 고령직원에 대한 차별을 숨기는 기업이 많았다. 결국 많은 국가에서 정년퇴직 제도를 폐지했다.<br>원치 않는 퇴사는 직원들에게 상당히 힘든 일일 수 있다. 회사가 앙코르커리어를 지원할 방법을 찾아낸다면 직원들의 고통을 덜엊줄 수 있을 것이다.<br>만일 회사가 퇴직 이후에 얻을 수 있는 다음 매력적인 기회를 찾아준다면, 고위직의 고용 안정성이 저하되더라도 이 포지션의 매력은 유지될 수 있을 것이다. 실제로 맥킨지앤드컴포니 같은 유명 경영 컨설팅 업체가 이런 관행을 따르고 있다.</p>\n<img src=\"http://www.edujin.co.kr/news/photo/201412/4082_3361_2629.png\" alt=\"ê³ ì ììì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>고위직을 확대하라</p>\n<p>직원들을 자리에서 내쫓는 대신 오보이스트를 늘려라, 조직 상부에 더 많은 자리를 만들면 기존 직원을 내보내지 않고도 새로운 승진 기회를 만들 수 있다.<br>하지만 그 결과 상부조직이 비대해지면서 새로운 문제가 나타날 수 있다. 두드러진 예가 미군에서 발생한 '브라스 크립 brass creep' 현상이다. </p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/04/image-1.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-527\"/>\n<p><br>냉전 시대 말기에 고위장성의 수가 상대적으로 급증하면서 일어났다.<br>어떤 그렝서 이 현상을 이렇게 설명했다. \"제2차 세계대선 당시 해군 장성 한 명당 30척의 해군 함정이 있었다. 지금은 함정보다 많은 장성이 있다.\" 비용도 문제지만 리더가 많아질수록 의사결정의 속도와 질이 떨어진다는 단점도 있다. 모두에게 책임을 맡기면 누구도 책임지지 않는다.<br>혼란을 일으키지 않으면서 조직 상부에 더 많은 자리를 만드는 방법은, 직원들이 리더 자리를 번갈아 맡을 수 있는 직무순환정책을 도입하는 것이다. 이 방법이 생소하게 들릴지 모르지만 중국의 화웨이가 이미 채택하고 있다. 화웨이는 \"3명의 부회장이 6개월씩 번갈아 가며 CEO 업무를 맡는다.\"</p>\n<img src=\"http://www.hbrkorea.com/upload_dir/board/!!!!!!!!2019_03_04/204_1.jpg\" alt=\"ìºë¬í¸ ì´ììì´ì¸  ì¼ì´ì¤ì¤í°ëì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>성장을 계획하라</p>\n<p>회사와 업계가 성장하면서 커리어 상승 여력도 늘어난다면 가장 이상적일 것이다. 더 많은 교향악단을 만들어라!<br>1977년 피터 드러커가 발표한 캘러핸 어소시어츠 케이스스터디가 유명하다.<br>이 연구는, 한 기업이 체인점 사업들을 하는 체인이 되며 성장을 이끌어낸 이야기를 다룬다. 처음 슈퍼마켓 체인으로 시작한 이 회사는 원예용품 체인, 홈서비스 센터 체인, 연하장 판매 체인 등으로 점차 사업을 넓혀 나갔다. 이런 방법으로 채택한 이유에 대해 CEO인 빌 캘러핸은 이렇게 말했다. \"직원들에게 승진 기회를 주려면 회사를 키워야 한다고 믿었습니다. 그래서 6,7년 마다 새로운 사업분야로 진출했죠.\"<br>성장을 통해 직업능력을 창출하는 전략이 경력 개발 기회를 넓혀 주기 하진만, 이는 다시 말하면 낯설고 위험한 기회를 추구하는 일이기도 하다. 외부자와 투자자가 보기엔 수익에 도움이 되지 않는 방법이라고 생각할 수도 있다. 만일 이 부분을 간과하거나 선제적으로 나서지 않는다면, 이 전략이 조직의 암적인 요소로 변할지도 모른다.<br>이런 성장 방식을 추진하기 위해서는 직원을 채용하고, 이들에게 성치감과 동기를 제공하는 커리어 기회를 제공하는 데 드는 장기적 비용을 신중히 따져봐야 한다.<br>어쩌면 단기적으로 수익을 가져다 줄 기회를 포기해야 할 수도 있다. 어쩌면 이 방법은 지금보다는 드러커가 케이스스터디를 썼던 1970년대에 훨씬 적합한 사고방식일지도 모른다. 그래도, 기업들은 여전히 성장을 추구한다.<br>이 방법은 기회를 확대하기 위한 전략에 빠지지 않는 요소로 남을 것이다. 직원들의 커리어 상승을 도와야 한다는 과제는 성숙한 기업이 성장을 위한 새로운 사고방식에 눈뜨게 하는 계기를 마련해 줄 수도 있다.</p>\n<p>조직을 성공적으로 운영하여면 외부 기회를 활용하는 것과 직원들의 커리어 개발 기회를 관리하는 것 사이에서 적절한 균형점을 찾아야 한다. 우리 연구는 많은 경우 직원들에게 동기를 부여하는 가장 좋은 방법은 커리어에 기반한 인센티브를 제공하는 것일한 사실을 보여줬다.<br>커리어 개발 기회를 잘못 관리하면 단기적으로는 경력 과잉과 세대간 갈등이 발생하고, 장기적으로는 이런 세대간 갈등이 새로운 인재 영입을 방해하면서 회사의 실적이 악화된다.<br>우리가 여기서 이야기했듯이, 기업이 직원들의 커리어 상승 여력을 확대하고 갈등을 완화하는 방법이 분명히 있다. 물론 각 방법마다 단점도 있다. 기업은 비용과 이익을 꼼꼼히 따져야 한다. 한 가지 방법에만 의존해서는 안 된다. 이 모든 솔루션을 아우르는 통합적이고 신중한 전략을 채택한다면 최상의 효과를 볼 수 있을 것이다.</p>\n<p>세대간 갈등이 촉발될 것이다.<br>- 니콜라 비안카, 진 리, 마이클 파월 -</p>\n<p>-HBR, 3~4월 2019 -</p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=526 </em><hr/></center>",
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      "body": "<center>http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2017/07/IMG_0101-e1500509823775.jpg</center> <br/><p><br>- 압둘라 알베야티, 메디컬체인CEO, 의료기록 분산저장 기능을 내세운 메디컬체인 이란 암호화폐를 개발한 전문가로 블록체인 기술을 이용해 환자가 자신의 의료기록을 안전하게 보관하면서 동시에 언제든 직접 열람하고 사용할 수 있는 플랫폼을 제공한다.</p>\n<figure class=\"wp-block-embed-youtube wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\nhttps://youtu.be/42jSK4F9YLc\n</div></figure>\n<p>\"블록체인 기술은 환자가 당연히 가져야 했던 자신의 의료정보 접근에 대한 권리를 돌려줄 것입니다.\"<br>제19회 세계지식포럼에 참석한 압둘라 알베야티 Abduulah Albeyatti 메디컬체인 공동창립자 및 최고경영자CEO는 블록체인 기술을 바탕으로 한 국경없는 의료체계를 구축할 것이라고 밝혔다. 그는 \"환자는 자신의 다양한 의료정보에 쉽게 접근할 수 있어야 한다.\"며 \"정보에 대한 접근이 어려우면 의사의 말을 그대로 믿을 수밖에 없어 질병 치료에 대한 더 많은 기회를 놓치게 된다.\"고 말했다.<br>알베야티 CEO는 의사로 일하면서 자신의 경험을 바탕으로 메디컬 체인을 설립했다고 설명했다. 그는 \"응급실에 환자가 들어왔는데 혈액형, 지병 등 환자의 의료정보를 알 수 없는 경우가 많아 약물 처방이 어려운 경우가 자주 발생했다.\"며 \"의료 기록에 대한 접근성을 높이기 위해 블록체인 사업을 시작했다.\"고 밝혔다.<br>알베야티 CEO는 환자와 의사는 물론 제약사와 보험사를 비롯한 다양한 이해관계자들이 서로 주고받으며 읽기 편리한 통합 소프트웨어를 개발했다. <br>현재 이 프로그램은 영국 내 3개 병원에서 사용 중이며, 5개 병원에서 추가 도입을 준비하고 있다.</p>\n<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*qXXVCI-xr4xDsyiwT8pQ0Q.png\" alt=\"medical chainì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>메디컬체인은 궁극적으로 환자의 모든 정보를 담고 있는 진료기록을 개발하고 있다. 메디컬체인상에서는 의료 데이터가 새롭게 생성될 때마다 이를 인증해주는 디지털 시그니처도 동시에 생성된다. 처음 생성된 데이터는 암호화되어 환자 고유의 식별번호와 연결된 클라우드 저장소로 전송된다.<br>블록체인상에서 새로운 정보가 추가되거나 제3자가 데이텨 접속을 요구하면 환자에게 통보된다. 손쉽게 모바일 기기 혹은 인터넷으로 모든 정보를 실기간 확인하고 제3자와의 데이터 공유시간을 직접 설정, 관리할 수 있다.</p>\n<img src=\"https://www.med-technews.com/downloads/1448/download/telemedicine.jpg?cb=74a23d345db3e0e5ecc107b068fd42ad&amp;w=640\" alt=\"telemedicineì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>또한 텔레메디슨Telemedicine 이라는 플랫폼을 이용하여 환자는 본인의 의료기록을 직접 전문의와 공유해서 진료를 받고 다른 의사에게 재진 상담을 의뢰할 수도 있다. 이 모든 것이 높은 보안성을 유지한 블록체인상에서 이루어진다.<br>알베야티 CEO는 \"블록체인 기술은 의료기록을 본래의 주인인 환자가 직접 제어하도록 한다.\"며 \"환자에게 많은 권한을 부여함으로써 병원은 보자 질 좋은 서비스를 제공할 수 있을것\"이라고 강조했다.<br>그는 현 의료 시스템의 문제점에 대해 언급했다. 의료기관이 여기저기 흩어져 있는 개인의 의료정보를 공유하지 않아 응급 상황에서 제대로 대처하지 못한다는 것이다.<br>알베야티 CEO 는 \"치료 도중 병원을 바꾸면 진료를 처음부터 다시 시작해야 한다.\"며 \"의료사고 위험 증가나 개인 의료정보에 대한 해킹사고 등 불미스러운 일도 늘고 있어 환자와 의료진 사이의 신뢰가 허물어지고 있다.\"고 지적했다.<br>환자와 의료진의 관계가 수직적이라는 점도 그가 꼽은 문제점이다. 그는 \"환자는 의료진에게 처방이나 치료법을 일방적으로 전달받는다.\"며 \"심지어 충분한 정보를 제공하지도 않는다.\"고 비판했다.<br>알베야티 CEO는 블록체인이 이 같은 문제들으 해결할 수 있다고 강조했다.<br>블록체인에 올라간 환자의 데이터는 검증이 가능하고 제3자의 개입 없이 암호화돼 있기 때문에 해킹 위험이 낮다. 또 탈분산화 돼 있어 한 번의 해킹으로 모든 것이 유출될 걱정을 하지 않아도 된다.<br>그는 \"블록체인에 환자의 의료기록을 넣으면 안전하게 보관하고 언제든지 확인할 수 있다.\"며 \"아무도 조작할 수 없기 때문에 신뢰도와 투명성이 보장된다. 보안성도 높다\"고 설명했다. 이어 \"환자의 의료기록을 넣은 서버가 해킹을 당해도 다른 노드에 있는 데이터와의 비교를 통해 원래 데이터를 유지할 수 있다\"고 덧붙였다.<br>그는 \"예를 들어 스마트 워치나 폰, 팔찌 등에 블록체인으로 의료 정보를 심어놓으면 환자가 위급할 때 쉽게 의료기록에 접근할 수 있다.\"며 \"응급환자 외에도 치매 환자나 장기이식 같은 다양한 분야에 블록체인 기술을 활용할 수 있을 것\"이라고 말했다.</p>\n<img src=\"https://img.kr.news.samsung.com/kr/wp-content/uploads/2018/06/0705story17.png\" alt=\"ë¸ë¡ì²´ì¸ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>메디컬체인은 의료기록이 생성과 관리에 혁신적인 변화를 몰고 올것으로 기대된다. 메디컬체인을 이용하면 의사가 직접 환자의 진료기록을 블록체인상에서 업로드 할 수 있고 보험회사는 해당 정보에 바로 접근 할 수 있게 된다. 이러한 과정을 통해 엄청난 시간을 절약할 수 있고 정보를 전달하는 과정에서 발생할 수 있었던 오류도 최소화할 수 있게 될 것이다.<br>메디컬체인의 토큰 발표는 2018년 2월에 진행됐다. 스위스에 본사를 두고 현지 법규를 준수하며 진횅됐다. 회계법인 KPMG의 자문을 받아 토큰 발표 전까지 FINMA(스위스 금융 감독 당국 인증)를 획득했다.</p>\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/f/f3/Finma-ch-logo.png\" alt=\"FINMAì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br>알베야티 CEO는 \"ICO는 육체적으로 매우 힘든 과정이었지만 순조롭게 진행됐다\"면서 \"무리해서 더 많은 자금을 유지할 수도 있었지만 시스템 개발에 필요한 만큼의 자금만 유치했다.\"고 설명했다.<br>마지막으로 그는 \"의사와 사업가로서의 밸런스를 잘 조율하면서 의료 시스템 개혁에 도움을 주고 싶다\"며 \"헬스케어 업계의 '구글'과 같은 강력한 플랫폼으로 성장하는 것이 목표\"라고 포부를 밝혔다.</p>\n<p><br>- 매일 경제 세계지식포럼 사무국 -</p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=524 </em><hr/></center>",
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      "title": "차원 축소 기법을 통한 빅데이터 시각화",
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ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 인간은 데이터가 3차원이나 2차원으로 표현될 때 효과적으로 인식할 수 있다. 기업 내 빅데이터가 지구본 모양의 3차원 형태 혹은 지도 형태의 2차원 형태처럼 분석가 눈앞에 펼쳐져 있다고 상상해보자. 해당 업무를 수행해보지 않은 분석가도 어떤 데이터들을 분석변수로 할 것인지, 구간은 몇 개로 나누는 것이 좋은지 등에 대한 아이디어를 금방 얻을 수 있을 것이다. 물론 데이터 시각화는 기존에 알려진 것처럼 분석 결과를 그래프로 그리거나 지도 위에 분석 결과를 겹쳐 보이게 하는 등의 결과 데이터 시각화도 의미하지만, 빅데이터 분석 과정에서 말하는 데이터 시각화는 업무에 전문적인 지식이 없는 분석가라도 고차원의 빅데이터를 2~3차원으로 펼쳐서 머신러닝 알고리즘 학습에 중요한 분석 변수들을 찾을 수 있게 해주는 분석 데이터 시각화를 의미한다.</p>\n<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/2400/1*8wU0hfUY3UK_D8Y7tbIyFQ.png\" alt=\"feature machine learningì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 머신러닝 등 데이터 분석을 전문으로 하는 연구자들 사이에서는 데이터 시각화를 통해 선정된 중요한 변수를 특징변수Feature 라고 부른다. 특징변수는 하나의 인물, 단어, 사실, 혹은 사물 등을 다른 것과 구별할 수 있는 공통적인 방법이다. <br> 쉽게 설명하면 사람의 지문 같은 것이다. 지문을 들여다보면 지문의 선을 구성하는 융선이있다. 이 융선은 연속적으로 이어져 있는 것이 아니라 시작점, 끝점, 분기점이 있고 선이 세 방향으로 나뉘는 삼각주가 있다. 이것들의 위치가 사람마다 다르기 때문에 지문은 특정인을 인지하는 특징이 될 수 있다. 지문을 여러 블록으로 구분하여 삼각주나 융선의 시작점 등의 위치를 찾아내면 보다 빨리 지문을 인식할 수 있는 것처럼 특징변수를 분석에 사용하면 분석 속도와 정확성을 높일 수 있다.<br> 특징변수를 선정하는 방식에 따라 특징 변수 선택과 추출, 두 가 기법이 있다. 특징변수 선택 Feature Selection은 기존 분석변수 중에서 학습에 중요한 정보를 포함하고 있는 분석변수를 찾아내는 것이다. </p>\n<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*2zpn0kBjT-acdRZCOhpQ_g.png\" alt=\"Feature Selection machine learningì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>반면에 특징변수 추출Feature Extraction은 기존 분석변수들을 결합하여 완전히 새로운 변수를 만드는 것이다. </p>\n<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*d2jaqfN_vmRmh1K6wbE89Q.png\" alt=\"Feature Extraction machine learningì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>두 가지 기법 모두 분석변수들을 평가하여 우수한 분석 변수를 찾아낼 수 있 있는 평가 기준과 분석 변수의 모든 조합을 조사할 수 있지만, 속도가 매우 느린 '완전 탐색Exhaustive Search'을 대신할 수 있는 효율적인 최적화 알고리즘을 필요로 한다.</p>\n<img src=\"http://msb.embopress.org/content/msb/14/5/e8190/F1.large.jpg\" alt=\"Exhaustive Search machine learningì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 먼저, 특징 변수 선택기법은 두 가지로 분류된다. 특징변수 평가기준에 머신러닝 알고리즘을 사용하지 않으면 개루프Open-loop 기법, </p>\n<img src=\"https://www.researchgate.net/profile/Peter_Mikkelsen/publication/238689173/figure/fig13/AS:668288942104593@1536343908954/Open-Loop-Control-Fig2-Feedback-Loop-Control-Examples-of-feedback-control-in-a-WWT.png\" alt=\"ê´ë ¨ ì´ë¯¸ì§\"/>\n<p>사용하면 폐루프 Closed-loop 기법으로 구분하다. 여기서 루프란, 일련의 연산 과정을 의미한다.</p>\n<img src=\"http://www.qingonggroup.com/pic/other/2015-10-21-20-17-345.jpg\" alt=\"ê´ë ¨ ì´ë¯¸ì§\"/>\n<p><br> 폐루프는 제대로 된 결과가 나올 때까지 연산을 반복한다는 의미고, 개루프는 연산을 처음부터 끝까지 한번만 수행하면 끝난다는 의미다.<br> 당연히 폐루프 기법이 분석에 유의미한 특징변수를 찾아낼 가능성이 높지만 속도가 느리다. 개루프 기법은 반대다. 결국 두 기법은 서로 상충 관계에 있게 된다. 분산, 병렬 처리를 통해 폐루프 기법의 속도를 개선할 수는 있지만 분산, 병렬 처리에 맞게 수정된 알고리즘은 오픈소스 소프트웨어에 공개되어 있지 않아 자체적으로 개발해야 하는 부담이 있다.<br> 개루프에도 많은 기법이 존재한다. 기법 간 차이점이 있어 분석 변수를 평가하는 기법에 따라 결과에 많은 차이가 발생할 수 있기 때문에 한 가지보다는 여러 개의 기법을 함께 사용하는 게 좋다. 또 특징변수 선택기법으로 특징변수를 선정하기 전에 데이터 시각화를 사용하여 변별력이 높은 변수들이 선택되었는지 반드시 확인해야 한다.<br> 특징 변수 추출기법도 상당히 많은 연구가 이뤄져 다양한 알고리즘이 존재한다.<br> 심지어 인공신경망을 특징변수 추출 알고리즘으로 변형해서 사용할 수 있다. 여러 가지 알고리즘 중에서 많이 사용되는 주성분분석PCA, 선형판별분석LDA, 서포트 벡터 머신SVM, 세 가지만 간략히 살며본다.</p>\n<img src=\"https://slidesplayer.org/slide/15144578/91/images/12/%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84+%EB%B6%84%EC%84%9D+%28a%29+%ED%8A%B9%EC%A7%95+%EB%B2%A1%ED%84%B0%EC%9D%98+%EB%B6%84%ED%8F%AC+PCA%ED%9B%84%EC%9D%98+%EC%A3%BC%EC%B6%95+%EB%B3%80%ED%99%98%EA%B2%B0%EA%B3%BC+%EC%A3%BC%EC%B6%95+U1%EB%A1%9C+%EC%82%AC%EC%98%81%EC%9D%84+%EC%B7%A8%ED%95%98%EC%97%AC+1%EC%B0%A8%EC%9B%90%EC%9C%BC%EB%A1%9C+%EC%B6%95%EC%86%8C%ED%95%9C+%EA%B2%B0%EA%B3%BC.jpg\" alt=\"주ì±ë¶ë¶ìì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>주성분분석은 분석변수들을 선형적으로 결합하여 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 축을 찾아내고, 그 축을 중심으로 데이터를 차원 축소해서 표현해주는 기법이다. 서로 목표값이 다른 군집으로 분류해야 하는 경우에도 전체 데이터를 하나로 보고 차원을 축소하기 때문에 데이터를 분류하거나 패턴을 찾으려면 주성분분석을 활용하면 안 된다.</p>\n<img src=\"https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSCWCYVfyT3J1eLgUkDWUKAEIUh0LXZSHLgyr7Uj8yh9lyO1vfo\" alt=\"ì ííë³ë¶ìì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p>선형판별분석은 주성분분석의 단점을 개선하여 분석 데이터가 서로 다른 군집으로 구성되어 있을 때 군집을 최대한 잘 구분할 수 있는 축을 찾는다. 그 축을 중심으로 데이터를 2차원이나 3차원으로 축소해서 서로 다른 군집을 얼마나 분류할 수 있는지 사람이 알아볼 수 있게 표현해준다. 하지만 분류될 군집의 수가 적은데 분석 데이터 세트의 가로축인 분석차원이 너무 많거나 세로축인 수집한케이스 데이터의 양이 많은 경우 오류가 발생한 위험이 높으므로 주의해야 한다.<br> 딥러닝 알고리즘이 소개되기 전까지는 서포트 벡터 머신이 분류 알고리즘으로 많이 활용되었다. <br> 기업 내 분석가들도 데이터 차원 축소 기법과 이를 시각화 할 수 있는 알고리즘이 내장되어 분석 결과를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제공해줄 수 있는 서포트 벡터 머신에 많은 관심을가졌다.</p>\n<img src=\"http://internetplus.co.kr/wp/wp-content/uploads/2019/04/image.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-520\"/>\n<p><br> 서포트 벡터 머신은 가로축의 분석차원이 30개라도 내부에 있는 차원 축소 기법을 활용하여 2차원이나 3차원으로 축소시킨 후 분석 결과를 그래프로 제공한다.<br> 분석가는 결과 그래프를 보고 분류가 잘 되었는지의 여부를 직관적으로 파악할 수 있다. 이런 장점 때문에 서포트 벡터 머신은 특징변수 추출 알고리즘으로도 많이 활용된다. 서포트 벡터 머신에 내장된 차원축소 기법은 앞에서 설명한 두 가지 기법 대비 변수 간 비선형 관계가 있는 경우에도 사용할 수 있다는 장점이 있다.<br> 고차원의 분석 변수 간에 선형 관계가 있는지 , 비선형 관계가 있는지는 데이터 시각화로도 찾아내기 어렵다. 데이터 시각화에 익숙지 않은 경우 주성분분석이나 선형판별분석 중 하나와 서포트 벡터 머신의 결과를 비교하면서, 두 결과를 데이터 시각화와 비교하며 경험을 축적한다면 분석 변수 간의 관계를 찾아낼 수 있는 실력을 기를 수 있다.</p>\n<p>특징변수 추출 알고리즘을 사용하기 전에 반드시 체크해야 할 사항이 있다. 각 분석변수들의 독립성이다. 예를 들면 제조업에서 사용하는 무게, 길이 같은 분석변수는 대부분 독립적인 분석변수들이다. 하지만 마케팅에서는 기존에 축적된 분석변수 간에 독립성 여부를 판단하는 것이 쉽지 않다. 두 변수의 상관성이 높다고 단순히 구 변수가 독립적이이지 않다고 판단할 수 없기 때문이다. 몸무게와 키는 서로 독립적인 변수지만 키가 큰 사람은 몸무게도 많이 나갈 수 있기 때문에 두 변수의 상관성은 매우 높게 나온다. 분석변수 간의 독립성을 정확하게 판단하는 알고리즘은 아직 오픈소스로 공개되지 않았기 때문에 자체 개발할 필요가 있다.</p>\n<p><br> 데이터 시각화, 곧 차원 축소 기법을 특징변수 추출기법과 선택기법에서 어떻게 활용할 수 있는 아이리스 꽃 분류를 예로 들어 설명해본다. 아이리스 플라워 데이터 Iris flower data 혹은 피셔의 아이리스 데이터 Fisher's Iris data 라고 불리는 붓꽃 데이터는 1936년 로널드 피셔 Ronald Fisher가 데이터를 활용한 식물 분류 가능성을 연구하기 위해  수집한 데이터다. 로널드 피셔는 데이터 품질로 인한 오차를 줄이기 위해 캐나다 동남부의 가스페 반도에 있는 동일한 목초지에서 붓꽃의 세 가지 종인 세토사Setosa, 버지니카Virginica, 버시컬러Versicokor를 하루 동안 50개씩 수집했다. 이렇게 수집한 총 150개의 붓꽃을 동일한 사람이 동일한 측정 기구로 꽃잎과 꽃받침의 길이와 너비를 측정했다.<br> 특징변수 선택기법은, 꽃잎과 꽃받침 각각의 너비와 길이, 이렇게 4개의 분석변수가 있으므로 분석변수의 가능한 모든 조합인 16개 조합에 대해 세 종류 꽃이 어떻게 분포되는지를 그림처럼 시각화한다. 이 중 동일 분석변수끼리 비교한 대각선의 4개 그래프를 제외하고 총 12개의 그래프를 분석하게 된다.</p>\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/56/Iris_dataset_scatterplot.svg/1024px-Iris_dataset_scatterplot.svg.png\" alt=\"\"/>\n<p>12개의 분포도를 보면 세토사를 제외한 나머지 2개 종 데이터가 중첩된다는 것을 알 수 있다. 실제 업무에서 발생하는 대부분의 데이터를 비즈니스적 의미가 있는 방식으로 시각화하면 이처럼 데티어가 중첩되어 보이는 경우가 종종 발생한다. 분석가들은 버시컬러와 버지니카를 정확하게 분류할 수 없다는 결론을 내릴 것이다. 붓꽃 분류 문제는 다행히 분석차원이 4개라 시각화로 어느 정도 분석낼 수 있지만 분석변수의 수가 100개라면 100*100=10,000이 되므로 총 1만 개의 그래프에서 동일 분석 변수끼리 비교한 대각선 100개를 뺀 9,900개의 그래프가 생긴다. 전체적인 공간 지각 능력을 가진 사람이라도 한계에 봉착할 것이다.</p>\n<p><br> 특징변수 선택기법은 위 4개의  분석변수 중 가장 변별력이 뛰어난 분석변수를 선택하는 것이다. 만약 그림 우측처럼 3차원 그래프로 시각화하고자 한다면 4개의 변수 중에서 변별력이 높은 3개의 변수를 선택하면 된다. 특징변수 추출기법으로 군집분석 알고리즘인 K 군집K-means Clustering 알고리즘을 활용해서 데이터를 4차원에서 3차원으로 축소한 후 분포도를 그리면 그림 좌측과 같은 그래프가 된다.</p>\n<img src=\"https://banner2.kisspng.com/20180525/wpk/kisspng-k-means-clustering-cluster-analysis-algorithm-mach-5b0896673ef0b4.9174795415272894472578.jpg\" alt=\"K-means Clusteringì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 좌측의 특징변수 추출기법과 우측의 특징변수 선택기법을 비교해 보면 우측 그래프에서는 여전히 버시컬러와 버시니카의 데이터가 많이 중첩되어 있지만 좌측 그래프에서는 세 종류의 데이터가 상당 부분 정확하게 분류된 것을 볼 수 있다.<br> 그림에서처럼 특징변수 추출기법이 특징변수 선택기법보다 정확한 분석 결과를 제공한다. 그렇기 때문에 속도가 빠른 고성능의 컴퓨팅 자원을 요구하는 단점에도 불구하고 특징변수 추축기법이 많이 활용될 것 같지만, 현실은 그렇지 않다. 특징 변수 추출기법은 세 종류의 꽃을 제대로 분류하긴 했지만 각 분석변수가 결합되며 그 의미가 흐려지기 떄문에 물리적으로 뭘 의미하는지 모르게되기 때문이다.<br> 다행히도 특징변수 추출기법의 이런 단점을 극복하기 위한 많은 시도가 이뤄지며 실제 업무에서 의미를 가지면서도 선명한 특징변수를 추출하는 알고리즘들이 다양하게 개발되고 있다. 앞에서 예로든 디젤엔진의 흡기와 배기밸브의 압력을 각각 입구 압력 핀Pin과 출구 압력 파우크Pout라고 하면, 2개의 분석 변수를 Z=(Pout-Pin)/Pin과 같이 결합하여 Z라는 기존 2개의 변수와는 비선형 관계를 갖는 새로운 특징변수를 만들 수 있고, 그 의미는 압력 증가율이 된다. 비즈니스의 의미를 잃지 않는 특징변수 추출과 관련된 많은 연구들이 이미 이뤄진 만큼 조금 관심을 가지고 찾아보길 바란다.</p>\n<img src=\"http://image.carlab.co.kr/thumb/800x0/2017/8/115621244087d407efca04b6c9b38a719cdda1c41.jpg\" alt=\"ëì ¤ìì§ì í¡ê¸°ì 배기밸ë¸ì ìë ¥ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 실제로 비즈니스 의미를 갖는 특징변수를 찾은 사례를 보면 어렵지 않다는 것을 알수 있따. 대부분의 카드사는 현금서비스나 카드론과 같은 신용대출상품을 판매하는데 각 고객별로 이자, 대출한도 등을 차별화하여 제공한다. 고객별 차등 적용이 가능한 이유는 일정 기간 카드를 사용한 이력이 있는 고객에게만 신용대출상품을 제공하기 때문이다. 신용카드 사용 이력 분석을 통해 발굴한 고객들의 소비성향 등 추가적인 정보와 신용정보사에서 제공하는 신용 등급을 결합하면 신용대출에 따른 리스크를 고객별로 보다 정교하게 산정할 수 있다. 따라서 금융회사의 신용대출 서비스를 이용하려면 적어도 2~3개월 정도는 카드사의 상품을 이용해야 한다. 물론 이용을 하지 않아도 신용대출상품을 제공하는 카드사도 있지만, 이런 경우 신용정보사에서 제공하는 신용등급에 따른 최고 이자와 최소한도를 적용받을 가능성이 높다.</p>\n<img src=\"https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/99E6D04B5C4AF56C38\" alt=\"ì ì©ë±ê¸ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 대출상품은 카드사 외에 은행, 보험사, 증권사, 저축은행 등도 취급이 가능하다. 이런 곳은 대출상품을 이용하는 고객이 매우 한정적이기 때문에 낮은 신용등급이 부여된 고객들 중 우량고객을 확보하고 싶어한다. 그래서 많은 금융기업들이 중간 정도의 신용등급을 가진 고객들을 대상으로 하는 중금리대출 시장에 진입해 치열하게 경쟁하고 있다. 카드사들도 동일한 신용등급을 가진 수많은 고객들 중에서 우량고객을 선별할 수 있다면 자사 상품을 이용한 적이 없는 고객에게도 대출상품 판매가 가능하다.<br> 하지만 카드 이용 실적이 없는 고객의 신용 리스크를 분석할 수 있는 데이터는 기업 내에 없기 때문에 기업 외부에서 찾아야 한다.<br> 모든 고객을 평가할 수 있는 데이터를 찾기는 어렵지만 개인 사업을 하느 고객의 경우 이미 글로벌에서 화제가 되어 국내에도 유명한 핀테크 생겨날 정도로 언론을 통해 많이 소개되었던 P2P 대출 서비스의 신용 리스크 평가와 아주 유사하기 때문에 신용 리스크 산출에 필요한 분석 변수를 찾을 수 있다.<br> P2P 대출은 금융기관을 거치지 않고 온라인 플랫폼에서 개인 간에 필요한 자금을 지원하고 대출하는 서비스다. 미국 최대 P2P대출 기업인 렌딩클럽Lending Club은 2014년 뉴욕증시 상장 당시 약 10조 5,700억 원의 시가총액을 달성한 적도 있다. 미국 내 P2P 대출 기업들의 부도율 증가로 평균 수익률이 낮아지면서 지금은 투자자들의 관심도 줄었지만, P2P 대출 기업들은 한 번도 거래를 하지 않았던 개인 사업자들의 신용 리스크를 간접적으로 평가할 수 있는 여러지표를 만들어 실제 업무에서 사용하고 있다.</p>\n<img src=\"http://cfile214.uf.daum.net/image/2266C33D5652999D071261\" alt=\"P2Pëì¶ì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 글로벌 P2P 대출 업체들이 자신들의 신용평가 역량을 과시하기 위해 언론에 홍보했던 내용 중 기억에 남는 지표는 상권밀집도이다.<br> 상권밀집도 평가는 신용평가를 해야 되는 개인사업장 주변 특정 거리 안에 개인 사업장들이 얼마나 있는지를 보는 것이다.<br> 물론 특정 거리가 몇 미터인지 몇 킬로미터인지 정확한 설명도 없고 개인 사업장이 동일 업종인지 혹은 유사 업종인지 아니면 전체 업종인지 알 수 없다. 결국 실제 업무에 적용할 때는 사업장 주변 거리와 업종의 유사성에 대한 다양한 조합을 만들어 실제 적용해볼 수 밖에 없다. <br> 카드 사용 이력이 존재하고 기존 신용대출상품을 이용한 개인 사업자를 대상으로 테스트해본 결과 상당히 영향력 있는 조합을 찾을 수 있었다.<br> 상권밀집도를 평가하기 위해서는 외부에서 판매하는 사업장 간에 거리를 측정할 수 있는 주소 좌표 데이터가 필요하다. </p>\n<img src=\"http://www.hotelrestaurant.co.kr/data/photos/20160415/art_1460422369.bmp\" alt=\"ìê¶ë°ì§ëì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼\"/>\n<p><br> 구매한 주소 좌표 데이터를 기업 내에 있던 개인 사업자의 매장 주소에 결합하면 상권밀집도 산출이 가능하다.<br> 실제 사례에서처럼 비즈니스에서 의미가 있는 특징변수를 창의적으로 만들어내기 어렵다면 외부 사례를 찾아보는 것도 하나의 방법이다.<br> 그러다 보면 특징변수를 만들어내기 위해 필요한 외부 데이터가 무엇인지 알 수 있다.<br> 글로벌P2P 기업들이 얼마나 창의력을 가지고 지표들을 발굴했는지, 그 지표들이 얼마나 많은 시행착오를 겪어 얻어낸 결과인지도 알 수 있다.<br> 데이터 시각화, 측 차원 축소 기법을 활용하여 기업 내부에 있는 데이터 중 중요한 특징변수들을 선정하거나 추출하는 것도 중요하지만, 확보 가능한 외부데이터가 있는지 찾아보는 것도 중요하다.<br> 외부 데이터를 찾으려면 글로벌 기업들, 특히 스타트업 기업들이 어떤 변수들을 찾아내어 활용하는지 동향을 살펴보는 것이 중요하다. <br> 그런 변수들을 찾아내어 활용하는지 동향을 살펴보는 것이 중요하다. 그런 변수들은 의외로 비즈니스 의미를 갖고 있는 경우가 많기 때문에 변수들을 자체적으로 개발하는 것보다 벤치마킹을 통해 카피를 해보는 것도 좋은 전략이 될 수 있다.</p>\n<p>새로운 기회와 수익을 만드는 빅데이터 사용법</p>\n<p>-돈이 보이는 빅데이터, 이종석-</p>\n<p></p>\n <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://internetplus.co.kr/wp/?p=516 </em><hr/></center>",
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