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지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인더스트리 4.0, 스마트 팩토리, 산업 인터넷 등 새로운 단어들이 쏟아져 나왔지만 이런 변

워즈니악으로 남을 것인가, 스티브 잡스가 될 것인가? 빠르게 변화하는 것은 기술만이 아니다. IT 업계 안에서 생존해야 하는 개발자도 다시 한번 이력서를 다듬고 장기적인 경력 계획을 세울 시점이다. 최신 개발 언어부터 대인 관계 스킬까지 개발자 경력을 관리할 때 꼭 갖춰야 할 것과 피해야 할 사항을 모두 정리했다. 막 개발자가 된 신입 사원, 이직을 도모하는 중간 관리자, 관리직으로의 커리어 전환을 고민하는 고급 경력자 모두에게 꼭 필요한 지침

블록체인(Blockchain)이 기존 비즈니스 거래의 기반을 흔들고 있다. 분산 데이터 저장 기술인 블록체인은 금융분야에서 혁신적이고 효율적인 금융 서비스를 창출할 뿐만 아니라 다양한 산업군에서 활용될 수 있는, 엄청난 잠재력을 지닌 P2P 기술이다. 하지만 명확하지 않은 정의와 기존 시스템의 반발과 규제 등으로 인해 도입이 더디게 진행되고 있다. 블록체인의 의미와 효과, 그리고 주류 기술이 되기 위해 넘어야 할 과제들을 살펴보자. <총 13p

스마트폰은 이제 직장인들의 손에서 컴퓨터를 대신해 각종 작업을 처리하고 있다. 전화 통화는 물론 정보 검색과 문서 편집, 업무 결제까지 다양한 용도로 사용되는 스마트폰은 현재 우리 직장인들의 생활 속에서 어떤 모습으로 사용되고 있을까? 한국 IDG는 <직장인 스마트폰 활용 현황> 설문조사를 통해, 일반적인 스마트폰 활용부터 업무 활용,그리고 업무에 끼치는 영향까지 알아보았다.

우리가 회사에서 보내는 시간은 하루에 최소 8시간. 출퇴근과 야근, 회식까지 고려하면 10~12시간이 넘기도 한다. 즉 직장에서의 행복은 내 삶의 행복의 절반을 좌우한다. 문제는 직장 생활이 그리 녹록지 않다는 것이다. 우리는 사무실의 디지털화라는 변화에 적응하면서 동시에 건강하고 생산적으로 일하는 방법을 터득해야 한다. 자신이 얼마나 많은 일을 하는 훌륭한 직원인지도 ‘요령 있게’ 자랑해야 한다. 직장 내 행복 찾기는 쉽지 않다. 그러나 여기

우리는 스마트폰으로 다른 사람과 이야기를 하고, 새로운 소식을 접하고, 음악과 영화를 즐기고, 공부를 한다. 이 만능 기계 속에는 가족의 연락처와 연인과의 문자 내용은 물론 물품 구매 내역, 방문했던 장소, 예정된 약속 등 온갖 개인정보가 들어 있다. 그러나 새로운 앱을 설치할 때마다 개인정보를 요구하는 사례가 늘고 있다. 동의 없이 정보를 빼가거나 심지어 해킹하려는 시도가 적발되기도 했다. 스마트폰 전성시대, 여러분의 모바일 프라이버시는 안녕

2015년 7월 윈도우 10이 등장한 후 1년 만에 마이크로소프트가 또 하나의 야심작을 내놨다. 모든 윈도우 10 사용자를 대상으로 배포되는 윈도우 10 1주년 업데이트다. 생체 인증, 터치스크린 인식, 엣지 브라우저 확장 프로그램, 음성 비서 코타나 등 1주년 업데이트에서 마이크로소프트가 선택한 작지만 섬세한 변화를 꼼꼼하게 분석했다. 아직 구현되지 않은 아쉬운 부분을 짚으면서 향후 윈도우 10의 발전 방향도 예측할 수 있다.

오늘날 마케팅 홍수 속에 살고 있는 소비자들에게 흥미롭고 가치있는 정보를 제공함으로써 비즈니스에 유의미한 고객 행동을 유도하는 마케팅 기법인 콘텐츠 마케팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 실제 콘텐츠 마케팅을 수행하고 있는 기업은 많지만, 지속해서 품질 높은 콘텐츠를 생산하고 ROI를 정확히 측정하기가 쉽지 않다. 한국 IDG는 설문조사를 통해 국내 콘텐츠 마케팅의 현주소를 짚어보고, B2B와 B2C 영역별 효과적인 마케팅 콘텐츠 유형과 소셜 네

1980년대 국내를 강타했던 미국드라마 <전격Z 작전(knight rider)>은 수많은 어린이들이 손목시계에다 대고 '도와줘! 키트'를 외치는 유행을 만들었다. 최근 많은 미디어에서 30여년 전 미국 드라마에서 나오던 인공지능 자동차 키트가 이제 곧 현실화될 날이 머지 않았다고 주장한다. 하지만 현재 커넥티드 카 기술로는 키트의 기능 대부분을 구현할 수 없다. 또한 키트처럼 특수한 임무를 해결하는 데 쓰이는 것이 아니라 일상생활이나 산업 물류

머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝의 활용은 무너진 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 보안에 있어 머신러닝은 과연 차세대 방패로써 가능한가? 또한 머신러닝에 있어 보안은 무엇을

클라우드는 점점 더 많은 IT를 집어삼키고 있다. 거의 모든 기업용 애플리케이션과 서비스가 클라우드로 이동 중이다. 이런 변화는 새롭게 태동하는 머신러닝도 마찬가지다. 마이크로소프트와 아마존, IBM, 구글 등 IT 거물이 잇달아 클라우드 기반 머신러닝 서비스를 강화하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능과 장단점 비교를 통해 나에게 꼭 맞는 클라우드 머신러닝 서비스를 찾아보자. 업체별 시장 전략과 기술 현황을 엿보는 재미는 덤이다.