ºÎÁ¦¸ñ :
¹Î»ý¹üÁË À¯ÀÎÇÏ´Â SNS µî ÀÎÅÍ³Ý ºÒ¹ý±¤°í Å°¿öµå ÀÚµ¿ ÆǺ°,ºòµ¥ÀÌÅÍ ±¸Ãà
¼¿ï½Ã´Â 22ÀÏ ºÒ¹ý´ëºÎ, ´Ù´Ü°è ÆǸŠ°°Àº ¹Î»ý¹üÁË ¼ö»ç¿¡ ±¹³» ÃÖÃÊ·Î ÀΰøÁö´É(AI) ±â¼úÀ» µµÀÔÇÑ´Ù.
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú·Î SNS, ºí·Î±× µî ¿Â¶óÀÎ ÄÜÅÙÃ÷ °¡¿îµ¥ ºÒ¹ý¼ºÀÌ ÀǽɵǴ °Ô½Ã±ÛÀ̳ª À̹ÌÁö¸¦ ½Ç½Ã°£À¸·Î ¼öÁý¡¤ÀúÀåÇÏ°í, ÀÌ·± ºÒ¹ý±¤°í¿¡¼ ÀÚÁÖ ¹ß°ßµÇ´Â ÆÐÅÏ µîÀ» ÀΰøÁö´É¿¡ ÇнÀ½ÃÄÑ Á¤»óÀûÀÎ °Ô½Ã¹°°ú ºÒ¹ý °Ô½Ã¹°À» ºÐ·ùÇÏ´Â °ÍÀÌ ÇÙ½ÉÀÌ´Ù.
ÃÖ±Ù ¹Î»ý¹üÁË°¡ Áõ°¡ Ãß¼¼ÀÎ °¡¿îµ¥ Ä«Ä«¿ÀÅå °°Àº ¸Þ½ÅÀú³ª SNS, ºí·Î±× µî ¿Â¶óÀÎ Ç÷§ÆûÀ» ÅëÇÑ »çÀ̹ö¹üÁ˵µ Áõ°¡ÇÏ°í ÀÖ´Ù. ƯÈ÷, ÇѱÛÀ» Æı«Çϰųª Àº¾î, ½ÅÁ¶¾î, ±âÈ£ µîÀ» È°¿ëÇÑ ºÒ¹ý ±¤°í¹°ÀÌ ÀÎÅÍ³Ý »ó¿¡ È®»êµÇ°í ÀÖÁö¸¸ °Ë»öÀÌ ¾î·Æ°í »ý¼º »èÁ¦°¡ ½¬¿î ¿Â¶óÀΠƯ¼º»ó Áõ°Å ¼öÁýÀÌ ½±Áö ¾Ê¾Æ ¼ö»ç¿¡ ¾î·Á¿òÀÌ ÀÖ´Â ½ÇÁ¤ÀÌ´Ù. ¹Î»ý¹üÁË Çü»çÀÔ°Ç ¼ö - 2014³â (993°Ç) - 2015³â (1,124°Ç) - 2016³â (1,190°Ç) - 2017(1,423°Ç)ÀÌ´Ù.
¼ö»ç°üÀÌ ÀÏÀÏÀÌ ÀÎÅÍ³Ý »çÀÌÆ®¸¦ ¹æ¹®Çϰųª °Ë»öÇؼ °Ô½Ã¹°ÀÇ ºÒ¹ý¼ºÀ» ÆÇ´ÜÇß´ø ±âÁ¸ ¹æ½Ä ´ë½Å ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¹ýÀ¸·Î ÀÎÅÍ³Ý »óÀÇ ¸·´ëÇÑ ¾çÀÇ ¼ö»ç´Ü¼¸¦ ½Å¼Ó Á¤È®ÇÏ°Ô Ã£À» ¼ö ÀÖ°Ô µÈ´Ù. ÀΰøÁö´É°ú ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú·Î ´Ü¼ø ¹Ýº¹ ¾÷¹«¸¦ ÀÚµ¿ÈÇÔÀ¸·Î½á ¼ö»ç°üÀÇ ¾÷¹« È¿À²ÀÌ ´õ¿í ³ô¾ÆÁú °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù.
´Â ¿¬¸»±îÁö °ü·Ã ½Ã½ºÅÛÀ» ±¸ÃàÇØ ¡®ÀΰøÁö´É(AI) ¼ö»ç°ü¡¯À» µµÀÔÇÑ´Ù°í ¹àÇû´Ù. ºÒ¹ý ÄÜÅÙÃ÷ ºÐ·ù Á¤È®µµ¸¦ 90% ÀÌ»óÀ¸·Î ²ø¾î¿Ã¸°´Ù´Â ¸ñÇ¥´Ù.
¿ì¼± ¿¬¸»±îÁö ºÒ¹ý ´ëºÎ¾÷, ´Ù´Ü°è, ºÎµ¿»ê ºÒ¹ý °Å·¡, »óÇ¥±Ç ħÇØÇàÀ§ µî 5°³ ºÐ¾ß ¼ö»ç¿¡ Àû¿ëÇÏ°í, ³»³âºÎÅÍ ¼ö»çºÐ¾ß¸¦ Á¡ÁøÀûÀ¸·Î È®´ëÇسª°£´Ù´Â °èȹÀÌ´Ù.
½Ã´Â À̹ø ±â¼ú¿ë¿ªÀ» ÅëÇØ ÇѱÛÀ» Æı«Çϰųª ±âÈ£³ª Àº¾î »ç¿ë µî °Ë»öÀ» ȸÇÇÇÏ´Â ´Ù¾çÇÑ ÆÐÅÏÀ» ã¾Æ³»´Â ¡®¾Ë°í¸®Áò¡¯À» °³¹ßÇÒ °èȹÀÌ´Ù. »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÃÖ±Ù ºÒ¹ý±¤°í ³»¿ëÀ» ÅؽºÆ® ÇüÅ°¡ ¾Æ´Ñ À̹ÌÁö¿¡ »ðÀÔÇØ °Ë»öÀ» ÇÇÇÏ´Â ¼ö¹ýÀÌ Áõ°¡ÇÔ¿¡ µû¶ó À̹ÌÁö¸¦ ºÐ¼®ÇØ Á¤º¸¸¦ ÃßÃâÇÏ´Â ±â¼úµµ Ãß°¡ÀûÀ¸·Î µµÀÔÇÑ´Ù´Â °èȹÀÌ´Ù.
ÇÑÆí, ¾Õ¼ ½Ã´Â ¼ö»ç¿µ¿ª¿¡ ÀΰøÁö´É ±â¼ú Àû¿ë °¡´É¼ºÀ» °ËÁõÇϱâ À§ÇØ ºÒ¹ý ´Ù´Ü°è ¹æ¹®ÆǸŠºÐ¾ß¸¦ ´ë»óÀ¸·Î ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇÏ´Â ½Ã¹ü»ç¾÷(5-7¿ù)À» ½Ç½ÃÇØ 82%ÀÇ ºÐ·ùÁ¤È®µµ¸¦ È®º¸Çß´Ù. Áï, ¼ö»ç°üÀÌ ¼ö¸¹Àº ÄÜÅÙÃ÷ Áß¿¡¼ 100°³ÀÇ ºÒ¹ý ÄÜÅÙÃ÷¸¦ À°¾ÈÀ¸·Î ã¾Æ³½´Ù¸é, ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®ÁòÀº ÀÚµ¿À¸·Î 82°³¸¦ ã¾Æ³»´Â ¼ÀÀÌ´Ù.
½Ã¹ü»ç¾÷Àº ¡®¸Ó½Å·¯´×¡¯ ±â¹ý(µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇØ Æ¯¼º°ú ÆÐÅÏÀ» ÇнÀÇØ ±× °á°ú¸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î ¹ÌÁöÀÇ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ¹Ì·¡ °ªÀ» ¿¹ÃøÇÏ´Â ¹æ½Ä)À» È°¿ëÇØ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇÏ´Â ½ÄÀ¸·Î ÀÌ·ïÁ³´Ù. ƯÈ÷ ¹üÁ˼ö»ç¶ó´Â Ư¼ö¼ºÀ» °í·ÁÇØ º£Å׶û ¼ö»ç°üµéÀÇ ³ëÇϿ츦 ±â°è¿¡ ÇнÀ½ÃÅ°´Â ¡®ÁöµµÇнÀ(supervised learning)¡¯ ±â¹ýÀ» »ç¿ëÇß´Ù.
ƯÈ÷, À̹ø ½Ã¹ü»ç¾÷À» ÅëÇØ ¡®´ëÃ⡯-¡®¸ÓÃ⡯, ¡®¸íÀÛ¡¯-¡®¶òÀÛ¡¯ °°ÀÌ ÀÚ ¸ðÀ½ÀÇ À¯»ç¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇؼ ºñ½ÁÇÑ ±ÛÀÚ·Î ¹Ù²ã¾²´Â ÀÏ¸í ¡®¾ß¹ÎÁ¤À½¡¯ µî ±âÁ¸¿¡ ÀÎÁöÇÏÁö ¸øÇÑ »õ·Î¿î Å°¿öµå¸¦ ¹ß°ßÇÏ´Â µîÀÇ Ãß°¡ÀûÀÎ ¼º°úµµ ÀÖ¾ú´Ù°í ½Ã´Â µ¡ºÙ¿´´Ù.
ºÐ·ùÁ¤È®µµ(Accuracy) ¼ö»ç°üÀÌ ÀÛ¼ºÇÑ Á¤´äÁö ´ëºñ ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ ¿¹ÃøÇÑ °ªÀÇ ºñÀ²ÀÌ´Ù.
±èÅÂ±Õ ½Ã Á¤º¸±âȹ°üÀº ¡°¹Î»ý¹üÁ˷κÎÅÍ ½Ã¹ÎÀÇ ¾ÈÀüÀ̶ó´Â ±¸Ã¼ÀûÀÎ ¸ñÇ¥¸¦ ´Þ¼ºÇϱâ À§ÇØ ÀΰøÁö´ÉÀ» ¼ö»ç¿¡ È°¿ëÇÑ ÃÖÃÊ »ç·Ê¡±¶ó¸é¼ ¡°¾ÕÀ¸·Î ÀÎÅÍ³Ý »óÀÇ À߸øµÈ Á¤º¸·Î ÀÎÇØ ÇÇÇØ ¹Þ´Â ½Ã¹ÎµéÀ» º¸È£Çϱâ À§ÇØ 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸í ±â¼úÀ» Àû±Ø È°¿ëÇÏ°í ½º¸¶Æ®µµ½Ã ÇàÁ¤¼ºñ½º¸¦ ¼±µµÇØ°¡±â À§ÇØ ÃÖ¼±À» ´ÙÇÏ°Ú´Ù.¡±°í ¹àÇû´Ù.
|