본문 바로가기

💡 IT TECH & TREND5

[스트리밍라이프] 삶을 스트리밍하는 시대, 우리는 더 이상 소유하지 않는다. 스트리밍라이프-삶을 스트리밍하는 시대, 우리는 더 이상 소유하지 않는다. 그동안 우리는 조금이라도 더 소유하고 싶어 했고, 소유하는 것이 인간의 기본적인 욕구라고 믿고있었다. 그런데 이제 법정스님의 말처럼 소유하지 않는 삶을 살고 있다. 올해도 얼마 남지 않았다. 매년 연말이 되면 출간되는 김난도 교수의 트렌드 코리아가 어김없이 서점에 나왔다. 그래서 오늘은 '트렌드 코리아 2020'을 읽으며 흥미로워 찾아보게 된 '스트리밍 라이프'에 대해 소개해보려고 한다. 스트리밍은 '흐르다', '흘러내리다', '연속되어 끊이지 않고 흐르다'라는 뜻으로 선택된 해당 콘텐츠 파일을 다운로드하여 저장하지 않고 인터넷을 통해 실시간으로 재생하는 것을 말한다. 이미 20년 전에 경제학자 제레미 리프킨은 그 유명한 ‘소유의 .. 2019. 12. 2.
블록체인(BlockChain)-비트코인, 블록체인을 믿을 수 있을까요? 블록체인(BlockChain)-비트코인, 블록체인을 믿을 수 있을까요? 블록체인을 떠올리면 가장 먼저 떠오르는 것이 무엇일까? 아마 비트코인이나 암호화폐가 가장 먼저 떠오르지 않을까?💰 비트코인(bitcoin)은 블록체인 기술을 기반으로 만들어진 온라인 암호화폐이며, 2008년 10월 사토시 나카모토라는 가명을 쓰는 프로그래머가 개발하여, 2009년 1월 프로그램 소스를 배포한 것이다. 중앙은행이 없이 전 세계적 범위에서 P2P 방식으로 개인들 간에 자유롭게 송금 등의 금융거래를 할 수 있게 설계되어 있었고, 거래장부는 블록체인 기술을 바탕으로 전 세계적인 범위에서 여러 사용자들의 서버에 분산하여 저장하기 때문에 해킹이 사실상 불가능하다는 점에서 혁신적이었다. 그래서 비트코인이 블록체인을 기반으로 만들어.. 2019. 12. 2.
사물인터넷(IoT)-사용분야/IoT에 활용되는 통신기술별 특징/IoT 표준화 단체 사물인터넷(IoT)-사용분야/IoT에 활용되는 통신기술별 특징/IoT 표준화 단체 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 💡 사물인터넷(IoT)-사물인터넷 개념/사물인터넷의 장점/ IoT 활용사례는 여기를 눌러 이전글을 참고해주세요. 1. IoT 표준화 단체 Open Connectivity Foundation (OCF) oneM2M 특징 -WiFi, Bluetooth 등 단거리 비면허 대역 주파수 기술을 사용 -주로 통신 사업자가 아닌 냉장고, TV등 가전 제조사가 주로 참여 -셀룰러 통신 기반 기술로 WiFi나 Bluetooth 대비 거리가 먼 지역 커버 -주로 통신 사업자 및 통신장비 제조사가 주도적으로 참여 참여기업 삼성, LG, Sony, ZTE 등 AT&T, SKT, KT, LG.. 2019. 12. 2.
사물인터넷(IoT)-사물인터넷 개념/사물인터넷의 장점/ IoT 활용사례 1. 사물인터넷 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 기술인 것이다. 여기서 사물이란 아주 작은 소형의 온도센서, 환경센서부터 웨어러블 디바이스, 카메라, 가전제품, 버스, 전철까지 다양한 것들이 될 수 있다. 사물인터넷이 가능하기 위해서는 인터넷뿐만 아니라 센서와 네트워크 기술, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 3D프린팅 등의 다양한 기반 기술이 함께 어우러져야 한다. 특히 4차 산업혁명은 사물인터넷으로 빅데이터를 얻고, 그것을 클라우드(cloud)에 저장해, 인공지능으.. 2019. 12. 1.
머신러닝(machine learning)- 머신러닝의 개념/머신러닝과 딥러닝 차이/머신러닝 사례 머신러닝(machine learning)- 머신러닝의 개념/머신러닝과 딥러닝 차이/머신러닝 사례 머신러닝(machine learning) ‘머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 것처럼 하는 기술이다.’ 1. 머신러닝이란? 머신러닝을 우리말로 옮기면 '기계 학습'이라고 할 수 있는데 이것은 인공 지능을 가능하게 하는 방법 중 하나이다. 컴퓨터는 데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거치고 나면 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 이렇게 되면 입력하지 않은 정보에 대해서도 판단, 결정할 수 있게 되는 것이며, 이것이 바로 기계 학습이다. 다시 말해, 방대한 양의 데이터 가운데 비슷한 것끼리 묶어내고 서로 관계있는 것들의 상하구조를 인식하여 이것을 바탕으로 앞으로의 행동을 예측하는 기.. 2019. 12. 1.

티스토리툴바