▲ 일본 디지털리터러시협의회의 로고일본 디지털리터러시협의회(デジタルリテラシー協議会)에 따르면 2024년 1월31일 디지털 인재임을 증명하는 '디지털전환(DX)추진여권'를 발행할 계획이다.DX추진여권은 DX를 추진하는 기업에서 팀의 일원으로 작업하는 직원이 디지털전환에 필요한 기본적인 스킬을 갖고 있다는 것을 증명하는 디지털 뱃지다.이를 받기 위해서는 △IT여권시험 △DS검정리터러시레벨 △G검증 등 3가지 시험에 합격해야 한다. 합격한 사람은 DX추진여권을 발급받아 구직활동에 활용할 수 있다. SNS나 이메일 등에 첨부가 가능하다.기업과 단체의 입장에서 보면 DX추진여권을 취득한 사람을 얼마나 보유하고 있는지에 따라 기업의 역량이 달라진다. 디지털 인재의 양성과 확보에 필요한 전략을 수립하기 용이해진다.협회는 3가지 시험 중 1개에 합격하면 DX추진여권1, 2개에 합격하면 DX추진여권2, 3개에 합격하면 DX추진여권3 등 3가지 종류의 뱃지를 발행한다.디지털리터러시협의회는 2021년 4월 독립행정법인정보처리추진기구(IPA), 일반사단법인데이터과학자협회(DS), 일반사단법인일본딥러닝협회(JDLA) 등 3개 단체가 결성했다. 

남아프리카공화국 정보통신기술(ICT) 교육업체인 HyperionDev에 따르면 2022년 국내 ICT 부문의 가장 유망한 5대 ICT(Information anc Communications Technology)를 제시했다. 5대 ICT와 평균 연봉은 다음과 같다.  ▲Java 개발자(Java Developer)는 R37만5315랜드  ▲소프트웨어 엔지니어(Software Engineer)는 R37만1699랜드   ▲데이터 과학자 / 데이터 엔지니어(Data Scientist / Data Engineer)는 최저 R42만8554랜드, 최고 R44만9030랜드 등이며▲엔터프라이즈 설계자(Enterprise Architect)는 R86만7986랜드  ▲풀 스택 웹 개발자(Full-stack Web Developer)는 R73만841랜드 등이다.취업 준비생들이 상기 5대 ICT를 갖추기 위한 교육에 매진하고 관심을 갖길 촉구했다. 대부분의 산업이 빠르게 디지털화가 진행되는 상황에서ICT 커리어를 쌓는 것이 높은 연봉을 받을 가능성이 높기 때문이다. 현재 국내 ICT 부문은 격차가 크기 때문에 국내 최고경영자(CEO)의 87%가 ICT 격차를 기업 이익의 장애물 중 가장 우려하는 부문이라고 밝혔다. 즉 ICT 인재를 확보하는 것이 쉽지 않음을 반증하는 것이다. ▲HyperionDev 홈페이지

인도 데이타 기반 기술 조사기업 어낼리틱스 인사이트(Analytics Insight)에 따르면 2021년 최고의 데이터 과학 리더 10인을 선정했다.최고 수준의 데이터 과학 기술을 통해 업계 역학을 변화시킨 인물들이다. 선정된 인물들은 심도있는 연구와 선구적인 아이디어 등 산업 분야 전반에 걸쳐 획기적인 솔루션을 도입시킨 글로벌 리더들이다.세부 내역을 살펴 보면  벤카타(Venkata Duvvuri),  알베르토(Alberto Pascual),  카를로스(Carlos Prades),  미히르(Mihir Kittur),  팀(Tim Kao),  벤자민(Benjamin Tengelsen),  이머(Imre Szücs), 파르자나(Farzana Noorzay),  라비(Ravi Korlimarla),  딘(Dean Abbott) 등이다.먼저 오라클(Oracle)의 데이터 과학 이사인 벤카타(Venkata Duvvuri)는 기계학습 및 데이터 과학을 전문으로 하고 있다.10년 이상의 경험을 쌓아 결과 지향 데이터 과학, 비지니스, 웹 및 마케팅 분석의 리더이다. 벤카타는 여가 시간에 Northeastern University에서 겸임 교수로 데이터 분석 및 기계 학습을 가르치고 있다.다음으로 알베르토(Alberto Pascual)는 IDBS의 데이터 과학 및 분석 이사로 데이터 과학과 생물의학 영역에서 풍부한 경험을 갖고 있는 컴퓨터 과학 학사 및 생물정보학 박사이다. 카를로스(Carlos Prades)는 Antofagasta Minerals의 데이터 과학책임자로 약 10년간 현장에서 업무를 수행한 인물이다. 2021년 데이터 과학팀을 꾸려 탐사에서 채굴 작업 등 여러 단계의 프로젝트를 이끌었다.미히르(Mihir Kittur)는 Ugam의 공동 설립자이자 최고 상업 책임자이다. 인공신경망을 사용한 로봇 팔 개발 관련 공학 논문을 발표했다.팀(Tim Kao)은  해군분석센터(CNA)의 데이터 과학 부사장으로 지난 20년 동안 미 해병대에서 근무했다. 2015년 CNA에 합류했다.벤자민(Benjamin Tengelsen)은 optimAize Marketing Solutions의 공동 설립자이자 CEO 및 데이터 과학자로서 머신러닝 모델을 개발했다. 데이터 사이언스 리더로 활동하고 있다.파르자나(Farzana Noorzay)는  Tillster사의  데이터 과학, 분석, 엔지니어링, 데이터 제품 팀의 수장이다. 라비(Ravi Korlimarla)는 데이터 과학 및 고급 분석 이사로 15년간 데이터팀과 함께 데이터 프로젝트를 추진하고 데이터 및 분석에 관심과 열정을 쏟았다.딘(Dean Abbott)은 SmarterHQ의 수석 데이터 과학자로 국제적으로 인정받고 있는 데이터 마이닝 및 예측 분석 전문가이다. 지난 20년 이상 고급 데이터 마이닝 알고리즘, 데이터 준비 기술, 데이터 시각화 등의 적용 경험을 갖고 있다.▲ 벤카타(Venkata Duvvuri)의 Linkedin

미국 캘리포니아주립대(University of California)에 따르면 인공지능(AI) 기술이 내장된 드론으로 떨어진 운석의 위치를 찾고 조각을 식별하는 연구가 진행되고 있다.운석은 우주과학의 기초가 될 만한 중요한 단서라는 점에서 연구 가치가 충분하다. 천체 과학자들은 매년 500여개의 운석이 지구로 떨어지지만, 이중 2% 정도만 발견된다고 말한다.연구팀은 수천 장에 달하는 운석 이미지를 인공지능 기계학습으로 처리한 뒤 드론으로 운석 조각을 식별한다는 계획이다. 운석이 떨어지는 각도를 계산해 해당 지점을 예측하고 자동 추적하는 시스템도 개발 중이다.드론은 자율비행으로써 격자 방식의 촘촘한 수색 경로를 사전에 프로그래밍할 수 있다. 운석을 탐지 및 식별해야 하기 때문에 비행 고도는 6.5~20피트(약 2~6미터)로 낮게 유지한다.본격적인 연구개발에 앞서 일반 드론을 네바다 지역에 띄워 운석 조사업무를 수행했다. 일반 매장에서 구매한 3DR의 쿼드콥터 드론에 고프로(GoPro)의 히어로4 카메라를 장착해 낮은 고도에서 일정 구역을 조사했다.현재는 인공위성 또는 도플러 레이더를 통해 운석 관련 데이터를 취합하고 연구인력이 수동적으로 조사에 나선다. 드론이 활용된다면 실시간, 그리고 자동으로 운석을 탐지하고 식별할 수 있을 것으로 기대된다.▲캘리포니아주립대에서 실험하는 드론 이미지(출처 : 홈페이지)

뉴질랜드 비영리단체 MĀUI63에 따르면 멸종위기에 처한 마우이 돌고래(Māui dolphin)의 지속적인 관리를 위해 해상 드론이 투입됐다.서부 해안에서 확인된 마우이 돌고래는 63마리에 불과했다. 멸종을 막기위해 정부, 세계자연기금, 어업계, 과학자들이 모여 개체수 관리를 위한 드론을 개발하기 위해 기금을 마련했다.결국 MĀUI63의 주축으로 드론이 개발됐고 올해 1월부터 시험 운행 중이다. 드론은 개체 식별 정확도 90%를 자랑하는 인공지능(AI) 소프트웨어가 내장됐다.또한 최신 드론에는 고도 393피트에서도 촬영이 가능한 50배 광학줌 카메라, 6시간 이상 운행할 수 있는 배터리가 탑재됐다.보트나 헬리콥터를 투입해 돌고래의 서식지나 이동 방향, 개체수를 확인하는 것보다 드론을 활용했을 때 인력과 비용, 시간적인 측면에서 더욱 효율적이었다.특히 광범위한 데이터를 실시간으로 수집할 수 있고 기존의 야생동물 관리 방식보다 악천후 대비 인명 사고율이 제로에 가깝다는 점이 주목을 받고 있다.개발에 동참했던 전문가들은 추후 드론에 탑재된 인공지능의 개체 식별도를 좀더 보완해 더욱 정확한 데이터를 확보할 계획이다.▲멸종위기 마우이 돌고래를 탐지하고 있는 드론 AI 분석 과정(출처 : M?UI63 홈페이지)

미국 암호화폐 기업인 체인링크(Chainlink)에 따르면 코넬대( Cornell University)로부터 데코(DECO)를 인수했다. 체인링크는 $30억달러 가치 이상의 코인을 보유하고 있다.데코는 세계 최대 보안회사중 하나인 RSA의 전 수석 과학자인 Ari Juels 박사가 개발했다. Ari Juels 박사는 회사의 수석 과학자로 합류하여 연구 프로그램을 지휘할 예정이다.또한 데코의 구현과 다양한 획기적인 Web 3.0 기술을 계속 감독할 계획이다. 데코는 인터넷을 통한 데이터 전송을 위해 HTTPS/TLS를 활용하는 방법을 개선한 것이다.특히 데코는 다양한 개인 및 프리미엄 데이터 소스에서 데이터를 전송하는 동안 데이터가 비공개로 유지되고 변경되지 않도록 보장할 수 있다.데코를 이용하면 기존 웹 시스템과 다양한 블록체인/스마트 계약 모두에서 이전에 액세스할 수 없었던 다양한 데이터에 액세스할 수 있다.특히 공개적 특성으로 인해 블록체인에 배치할 수 없었던 프리미엄 데이터 소스를 다양한 블록 체인과 여기에서 작동하는 많은 DeFi 프로토콜/스마트 계약에 제공할 수 있다.이를 통해 기업은 내부 시스템에 보관된 데이터의 공개없이 개인 데이터의 상태를 다른 기업과 블록체인 기록 모두에 증명할 수 있다.이와 같이 데코는 고도의 기밀성과 보안을 유지하면서 인터넷을 통해 개인 및 프리미엄 데이터를 제공하는 새로운 방법을 제공할 수 있을 것으로 전망된다.▲ USA-ChainLink-blockchain▲ 체인링크(Chainlink)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 교토대(京都大學)에 따르면 인공지능(AI)을 이용해 뇌종양 환자에게 가장 효과적인 치료 전략을 선택하도록 돕는 방법을 개발했다.교토대의 iCeMS (物質－細胞統合システム拠点)를 포함한 인도와 일본의 과학자들이 연구팀에 참여했다. 연구팀은 머신러닝 접근법을 이용하여 일반적인 유형의 뇌종양을 거의 98%의 정확도로 낮은 등급 또는 높은 등급으로 분류할 수 있다.환자 치료는 종양의 공격성에 따라 다르므로 각 개인에 맞는 진단을 받는 것이 중요하기 때문이다. 예를들면저급 신경 교종은 1급 필로시스 성상 세포종(grade I pilocytic astrocytoma) 및 2 급 저급 신경 교종(grade II low-grade glioma)을 포함한다.고급 신경 교종은 III 등급 악성 신경 교종(grade III malignant glioma) 및 IV 등급 신경 아세포종 다형체(grade IV glioblastoma multiforme)를 포함한다.이는 진단 후 생존 시간이 비교적 짧은 경우에 훨씬 더 공격적이고 악성이다. 연구팀은 210 명의 고급 신경 교종 환자와 다른 75명의 저급 신경 교종 환자에 속하는 MRI 스캔 데이터를 사용했다.MRI 스캔에서 사용 가능한 많은 데이터는 종양 모양, 질감 또는 이미지 강도와 관련된 세부 사항과 같이 육안으로 감지하기 어렵다. 인공지능(AI) 알고리즘은 이 데이터를 추출할 수 있다.연구팀은 CGHF라 명명된 접근법을 개발했다. 하이브리드 방사선( hybrid radiomics)과 고정 웨이블릿 기반 특징(stationary wavelet-based features)을 이용한 신경 교종 분류(glioma classification)를 위한 전산 결정 지원 시스템이다.이와 같이 인공지능은 반자동 또는 자동 기계 예측 소프트웨어 모델을 개발하는 데 널리 사용될 것으로 전망된다. 참고로 정부는 4차 산업혁명의 고도화에 전 역량을 집중하고 있다.▲ Japan-TokyoUniversity-iceMS-AI▲교토대의 iCeMS(物質－細胞統合システム拠点)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

이스라엘 가상현실(VR) 스타트업기업인 액티뷰(Actiview)에 따르면 $1000만달러의 시리즈 A 펀딩 라운드를 개최했다. 테디사기그룹(Teddy Sagi Group)에 의해 현재까지 $1,800만달러를 모금했다.액티뷰 시스템은 가상현실 헤드셋을 사용해 안구 운동, 표정 및 기타 비자발적 제스처를 모니터링할 수 있다. 이와같은 시스템을 이용해 직원을 평가하는 인적 자원 관리자 및 대학을 위한 증강현실 소프트웨어를 개발하고 있다.이번에 투자된 자금을 사용하여 액티뷰는 다른 국가로 활동범위를 확장할 계획이다. 또한 2019년 12월 프랑스 대학원 비즈니스 스쿨 INSEAD와 파트너십을 맺고 Fontainebleau France 캠퍼스에서 가상현실 기반 학습 전용 교실을 개설했다.참고로 액티뷰는 텔아비브 및 영국 런던의 사무소에 50명의 직원을 고용하고 있다. 신경 과학자, 데이터 과학자, 엔지니어, 심리학자 및 디자이너가 포함된다.▲ Israel-Actiview_VR▲ 액티뷰(Actiview)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 쌔스인스티튜트(SAS Institute Inc.)는 향후 3년 동안 인공지능(AI)에 $US 10억달러를 투자할 계획이다. 쌔스인스티튜트는 미국 노스캐롤라이나주 캐리(Cary)에 위치한 다국적 정보분석 소프트웨어 업체이다.소프트웨어 개발, 고급 분석, 기계 학습, 심층 학습, 자연 언어 처리 및 컴퓨터 비전에 투자할 방침이다. 인공지능이 비즈니스 전문가뿐만 아니라 데이터 과학자가 더 쉽게 접근할 수 있도록 R&D에 중점을 둘 계획이다.또한 인공지능 구현에 대한 지원은 고객교육의 형태로 제공된다. 특히 새로운 인공지능 가속기 프로그램은 비즈니스 사용자가 인공지능을 활용할 수 있게 하는 노력의 일부로 평가된다.또한 쌔스인스티튜트는 기술 벤더 및 컨설턴트 기업인 Accenture, Cisco, Deloitte, Intel 및 Nvidia와 파트너십을 강화할 계획이다. 이와같은 투자와 협력을 통해 인공지능을 이용한 정보분석 소프트웨어의 매출이 증가될 것으로 전망된다.▲ USA-SASInstitute-AI▲ 쌔스인스티튜트(SAS Institute Inc.)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 최고 대학인 매사추세츠공과대(MIT)에 따르면 실험용 온라인 플랫폼을 이용해 자율주행 차량에서 도덕적 프로토콜을 탐구한 결과를 발표했다. 모럴 머신(Moral Machine) 실험으로 불리는 이 연구결과는 네이처(Nature)지에 공개됐다.약 4000만 건의 응답을 통해 도출한 실험결과는 로봇 기술자, 윤리학자, 제조업체 및 정책결정자에게 많은 윤리적 문제점에 대한 고민을 안겨준 것으로 평가된다.윤리적 딜레마의 핵심은 위험을 피할수 없는 환경이 조성될 때 자율주행 차량이 선택해야 하는 기준이다. 예를들어 차량이 길을 따라 가다가 어린이, 성인, 동물 등이 갑자기 밖으로 나가면 어떻게 해야할까?보행자(또는 동물)를 피해 승객을 부상당하거나 죽이게 해야 하는가? 아니면 승객을 보호하고 보행자를 해치거나 죽여야 하는가?이 실험의 시나리오는 9가지 유형의 딜레마를 조사해 상황에 대한 판단, 보행자의 나이 또는 성별 및 관련된 보행자 수를 묻는 방식으로 진행됐다.때때로 다른 요인들이 추가됐다. 예를 들어 보행자는 임신했을 수도 있고 매우 높거나 혹은 낮은 사회경제 계층의 구성원일 수도 있다.이 연구결과에서는 동물에 대한 인간의 보살핌, 더 많은 생명의 보전 및 어린 생명의 보전이 우선적으로 선호돼는 것으로 나타났다.따라서 이러한 3가지 선호는 기계윤리를 위한 필수 구성요소로 간주되거나 정책입안자가 고려해야 할 필수적인 주제로 자리매김할 수 있을 것으로 평가된다. 의사 결정에서 일치되지 않은 요인으로는 사회적, 문화적, 경제적인 요인 등이 존재한다. 예를들어 개인주의 문화와 집단주의 문화 사이의 차이는 보편적인 기계윤리의 중요한 장애물이 될 수도 있다.과학자들은 실험결과가 자율주행 차량을 위한 윤리강령에 최종적으로 서명해야 하는 실험실, 공장 및 정부의 사람들에게 신뢰할만한 데이터를 제공할 수 있을 것이라고 주장했다.▲ US-MIT-automonouscar-MoralMachine-homepage▲MIT의 모럴 머신 실험자료(출처 : 홈페이지)