슬기로운 스마트 시니어

인공지능(AI)과 머신러닝의 발전에 따라 데이터를 다루는 방식이 점점

더 중요해지고 있습니다. 데이터는 그 형태에 따라

정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)로

나뉘며, 비정형데이터는 그 복잡성과 다양한 형식으로 인해 특별한

도전 과제를 안겨줍니다.

오늘은 비정형데이터의 정의와 그 실생활에서의 사용 사례에 대해

알아보겠습니다.

목 차

1. 비정형데이터의 정의

2. 비정형데이터의 사용 일례

1. 비정형데이터의 정의

비정형데이터(Unstructured Data)는 정해진 형식이나 구조가 없는

데이터를 말합니다.

이는 일정한 필드나 열, 행의 형식에 맞춰 저장되지 않고, 그 자체로

복잡한 형태를 띠고 있기 때문에 기존의 데이터베이스에서는

효율적으로 저장하거나 관리하기 어렵습니다. 비정형데이터는

텍스트, 이미지, 동영상, 음성 파일 등 다양한 형식으로 존재하며,

이러한 데이터를 분석하려면 고급 분석 기술과 도구가 필요합니다.

비정형데이터는 데이터베이스나 스프레드시트와 같은 고정된

형식이 없어, 데이터를 검색하고 분류하는 데 시간이 많이 걸리거나,

추가적인 처리 과정이 필요합니다.

대표적인 예로 이메일, 소셜 미디어 게시물, 센서 데이터, 영상 및

음성 데이터 등이 있으며, 이러한 데이터들은 특정 규칙이나 패턴이

없이 자유로운 형식으로 제공됩니다.

1.1 비정형데이터의 주요 특징:

⦁ 고정된 구조가 없음: 각 데이터는 고정된 행이나 열로

구분되지 않고 자유로운 형식으로 저장됩니다.

⦁ 대량 데이터: 비정형데이터는 그 자체로 방대한 양을 가지고

있으며, 매일 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다.

⦁ 다양한 소스: 비정형데이터는 웹 페이지, 소셜 미디어,

스마트 기기 등 다양한 소스에서 생성됩니다.

2. 비정형데이터의 사용 일례

비정형데이터는 그 형식의 다양성 덕분에 여러 분야에서 유용하게

사용됩니다.

이러한 데이터를 적절히 활용하면 비즈니스 인사이트를 얻고,

효율적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 더 나아가 예측 모델을

개선하는 데 기여할 수 있습니다. 다음은 비정형데이터의 사용

일례입니다.

2.1. 음성 인식 시스템

음성 인식 시스템도 비정형데이터의 대표적인 활용 사례 중

하나입니다. 음성 데이터는 그 자체로 정형화되지 않은 자연어

데이터로, 이를 분석하고 이해하는 것은 복잡한 과정입니다.

그러나 현대의 음성 인식 기술은 이러한 비정형 음성 데이터를

처리하여, 텍스트로 변환하거나 특정 명령을 인식하는 데 뛰어난

성능을 발휘합니다.

⦁ 사례: 스마트폰의 음성 비서 기능인 애플의 시리(Siri)나

구글 어시스턴트(Google Assistant)는 사용자의 음성을 인식하고

이를 텍스트로 변환한 후, 해당 명령에 따라 작업을 수행합니다.

예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨는 어때?"라고 물으면, 시스템은

음성 데이터를 분석하여 날씨 정보를 제공합니다. 이러한 과정에서

음성 데이터는 고정된 형식이 아닌 자연어로 입력되지만, AI는

이를 효율적으로 처리합니다.

음성 인식 시스템은 스마트 기기, 콜센터 자동화 등 다양한 분야에서

활용되며, 비정형 음성 데이터를 빠르게 처리하는 데 기여하고

있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술이 발전함에 따라,

데이터를 어떻게 다루고 처리하는지가 중요해졌습니다.

데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 분석하고 예측 모델을 만드는

데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다.

이때 데이터를 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 바로

정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)입니다.

이번 글에서는 정형데이터의 정의와 그 사용 일례를 다루어 보겠습니다.

목 차

1. 정형데이터의 정의

2. 정형데이터의 사용 일례

1. 정형데이터의 정의

정형데이터(Structured Data)는 말 그대로 구조화된 데이터를

의미합니다. 이 데이터는 표, 데이터베이스, 스프레드시트와 같은

고정된 형식에 맞추어 저장되며, 각 데이터는 일정한 규칙과

형식에 따라 구성되어 있습니다. 즉, 정형데이터는 명확한 필드와

값을 가지며, 이를 쉽게 검색, 정렬, 분석할 수 있습니다.

정형데이터의 주요 특징 중 하나는 관계형

데이터베이스(Relational Database)와 같은 체계적인 시스템에

저장된다는 점입니다.

이러한 데이터는 행(row)과 열(column)의 형태로 정렬되어 있으며,

각 필드에는 특정한 유형의 데이터가 저장됩니다. 예를 들어,

고객의 이름, 나이, 성별, 구매 내역 등을 데이터베이스에 정형화된

방식으로 저장할 수 있습니다.

에, 기업의 의사결정 및 운영 효율성을 높이는 데 매우 유용합니다.

2. 정형데이터의 사용 일례

정형데이터는 다양한 산업과 비즈니스 영역에서 광범위하게

사용됩니다. 그 활용성 덕분에 정형데이터는 고객 관리, 재고 관리,

금융 서비스 등 여러 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

다음은 정형데이터가 어떻게 실생활에서 사용되는지에 대한

구체적인 사례입니다.

마케팅 전략을 세우는 데 큰 도움이 됩니다.

2-1. 재고 관리 시스템

재고 관리 시스템 또한 정형데이터의 훌륭한 활용 사례입니다. 특히

대형 소매업체나 유통업체에서는 방대한 제품 정보를 관리하고,

이를 효율적으로 처리하기 위해 정형화된 데이터 시스템을 사용합니다.

★ 사례: 한 대형 슈퍼마켓 체인에서는 모든 상품의 정보가 재고

관리 시스템에 저장됩니다. 상품명, 바코드, 가격, 재고 수량 등이

각각의 필드에 맞추어 저장되며, 이 데이터를 바탕으로 재고를

실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상품의

재고가 부족할 때 자동으로 알림이 전송되어 추가 주문을 준비할

수 있습니다. 또한, 정형데이터를 활용해 과거의 판매 데이터를

분석하고, 시즌별로 판매가 많은 상품을 미리 준비할 수 있습니다.

재고 관리 시스템은 공급망의 원활한 운영을 보장하고, 불필요한

재고 관리 비용을 절감하는 데 기여합니다. 이러한 시스템은

정형데이터의 체계적 활용 덕분에 실시간 데이터 분석 및 빠른

의사 결정을 가능하게합니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술은 빠르게 발전하면서,

데이터 분석 및 예측 기술의 핵심을 담당하고 있습니다.

머신러닝의 다양한 방법 중 하나인 비지도학습(Unsupervised Learning)은

정답(레이블) 없이 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 기법으로, 지도학습과

달리 정답이 주어지지 않은 데이터를 처리하는 데 강력한 도구로

활용됩니다.

이번 글에서는 비지도학습의 정의와 그 실례들을 통해 이 기법이 어떻게

작동하고 실생활에서 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.

목 차

1. 비지도학습이 정의

2. 비지도학습의 실례

1. 비지도학습의 정의

비지도학습은 머신러닝에서 레이블(정답)이 없는 데이터를 기반으로

학습하는 방법을 의미합니다. 즉, 입력 데이터에는 정답이 제공되지

않으며, 알고리즘은 데이터 내에서 패턴이나 그룹을 찾아냅니다.

비지도학습의 주요 목적은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 것입니다.

비지도학습에서 모델은 정답이 없는 상태에서 데이터의 특성을 스스로

분석하고, 데이터 사이의 관계를 찾는 데 집중합니다. 비지도학습은

크게 두 가지 문제로 나뉩니다:

⦁군집화(Clustering): 데이터를 그룹으로 나누는 방법입니다. 비슷한

특성을 가진 데이터를 하나의 군집으로 묶어주는 방식입니다.

예를 들어, 소비자의 행동을 분석하여 여러 그룹으로 나누거나,

유사한 특성을 가진 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

⦁ 차원 축소(Dimensionality Reduction): 데이터의 차원을 줄이는

방법입니다. 방대한 데이터를 요약하여 중요한 정보만 남기는

방식으로, 데이터 시각화나 처리 속도를 높이는 데 활용됩니다.

2. 비지도학습의 실례

비지도학습은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 주로 데이터의 숨겨진

패턴을 찾거나, 대량의 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는

데 사용됩니다. 여기서 한 가지 대표적인 사례를 소개하겠습니다.

2-1. 이상 감지

이상 감지(Anomaly Detection)는 비지도학습을 활용하여 비정상적인

데이터를 자동으로 탐지하는 데 사용됩니다. 이 기술은 주로 보안 및

금융 분야에서 활용되며, 정상적인 데이터와 다른 패턴을 보이는

데이터를 찾아내는 데 효과적입니다.

⦁ 사례: 금융 분야에서는 비지도학습을 사용하여 금융

사기(Fraud Detection)**를 탐지합니다. 예를 들어, 정상적인

거래 데이터와 비교했을 때, 이상한 패턴을 보이는 거래를

비지도학습 모델이 자동으로 감지할 수 있습니다. 이러한

비정상 거래는 사기일 가능성이 높으며, 이를 바탕으로 즉각적인

조치를 취할 수 있습니다. 특히, 사전 정의된 사기 패턴이

없더라도, 비지도학습 모델은 데이터 내에서 이상 징후를 스스로

탐지할 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)의 발전은 데이터 분석과

자동화된 의사결정 시스템의 핵심을 담당하고 있습니다.

그중에서도 지도학습(Supervised Learning)은 가장 널리 사용되는

머신러닝 기법으로, 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.

이번 글에서는 지도학습의 정의와 실제 사례들을 통해 지도학습이

어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

목 차

1. 지도학습의 정의

2, 지도학습의 사례

1. 지도학습의 정의

지도학습(Supervised Learning)은 인공지능의 한 분야인 머신러닝

기법 중 하나로, 입력 데이터와 그에 대한 정답(라벨)을 제공하여

모델이 이를 학습하도록 하는 방법입니다.

즉, 지도학습에서는 각 입력에 대해 그에 대응하는 정답(목표값)이

주어지며, 모델은 이 데이터를 학습하여 새로운 데이터에 대해

올바른 예측을 하도록 훈련됩니다.

지도학습의 기본 목표는 데이터와 정답 간의 관계를 찾는 것입니다.

이를 통해 모델은 새로운 데이터를 받았을 때 그에 맞는 결과를

예측할 수 있게 됩니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와

회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

1.1 지도학습의 작동 원리

지도학습에서 모델은 입력 데이터(Input)와 출력 레이블(Output)을

기반으로 학습하게 됩니다. 이를 간단한 예시로 설명해 보겠습니다.

⦁ 데이터 수집: 먼저 모델이 학습할 데이터를 준비합니다.

이 데이터에는 각 입력에 대한 정답(레이블)이 포함되어

있어야 합니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 분류하는

문제라면, 각 이미지에는 "고양이" 또는 "개"라는 레이블이

붙어 있습니다.

⦁ 학습 과정: 머신러닝 모델은 주어진 데이터(입력)와 레이블(정답)

간의 관계를 학습하게 됩니다. 모델은 데이터를 분석하고, 입력과

정답 간의 패턴을 찾아내며, 이를 바탕으로 예측 규칙을

만들어냅니다.

⦁ 평가 및 예측: 학습이 완료된 후, 모델은 새로운 데이터를

입력받아 예측을 수행합니다. 예를 들어, 이전에 학습한

고양이와 개의 이미지를 바탕으로 새로운 이미지를 분류할

수 있습니다. 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지 평가를

통해 성능을 측정할 수 있습니다.

지도학습의 핵심은 정답이 명확하게 제공된 데이터를 바탕으로

학습한다는 점입니다.

이 과정에서 모델이 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 학습을

거듭하게 됩니다.

2. 지도학습의 실례

지도학습은 일상생활과 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

그중 대표적인 사례를 몇 가지 소개하겠습니다.

2-1. 이미지 분류

이미지 분류(Image Classification)는 지도학습이 가장 많이 사용되는

분야 중 하나입니다. 이미지 분류는 컴퓨터가 이미지 데이터를

입력받아 그 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판단하는

작업입니다. 이러한 작업에서 지도학습은 매우 효과적입니다.

⦁ 자율주행차: 자율주행차는 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로

주행 결정을 내리기 위해 지도학습을 사용합니다. 자율주행차의

카메라가 수집한 도로 이미지 데이터를 통해 보행자, 차량,

신호등 등의 객체를 인식하고, 이 데이터를 바탕으로 안전한 주행

경로를 결정하게 됩니다. 지도학습을 통해 차량은 이미지

데이터를 분석하고, 학습된 패턴을 통해 객체를 정확하게

분류하는 능력을 갖추게 됩니다.