Digital Transformation Nomad

2018년에 AI사업을 처음 시작했을 때 AI에 대해서 아무 것도 몰랐다. AI를 공부하면서 AI사업을 하려면 무엇이 필요한지 고민도 많이하고 시행착오도 많이 겪었다. 결국 그러한 과정 끝에 알게 된 AI의 3대 구성요소가 Data, 알고리즘(인력), 컴퓨팅 파워라는 것이었다.​AI과제는 결국 AI모델을 만드는 것이 목적인데, AI모델을 만들기 위해서는 데이터, 적합한 알고리즘(또는 알고리즘을 잘 아는 전문가), 그리고 마지막으로 컴퓨팅 파워(즉, GPU)가 필요하다. 이 책은 3가지 구성 요소 중에 GPU와 GPU의 상위 개념인 반도체를 설명한 책이다.​GPU가 AI에 필수적인 요소라는 것은 AI사업을 통해서 알게 되었는데, 그런 연유로 엔비디아 본사를 두 번 방문했었고, 그 중 한번은 젠슨황의 강의도..

직장 생활하면서 실무자일 때는 팀장이나 담당 임원이 잠시 이야기 좀 하자고 하거나 면담을 하자고 하면 왠지 부담스러운 마음이 들었다. 세월이 지나 면담을 주도하는 리더가 되면 괜찮을 줄 알았는데, 오히려 리더가 되어 팀원들과 면담을 하게 될 경우가 더 부담스러웠다. 왜냐하면 팀원인 경우는 팀장이나 리더와 한 번만 면담하면 되는데, 팀장이나 리더는 팀원들 숫자들만큼 면담을 해야 하기 때문이다. ​팀원들 모두와 좋은 이야기만 할 수는 없었고, 각자의 상황이 모두 다르기 때문에 좋은 이야기, 안 좋은 이야기 등이 모두 섞여있기 때문이다. 사실 '원온원'이라는 용어는 한국기업에서는 잘 사용하지 않는다. 주로 외국계 회사에서 많이 사용되는 용어라서 한국말로는 1:1 회의, 1:1 면담 정도의 뜻을 갖는다. 나도 ..

할아버지, 아들, 손자 3대가 함께 찍은 사진을 책에서 보면서 많은 부러움을 느꼈다. 이렇게 3대가 함께 사진도 찍고 함께 소통하는 가정이 얼마나 될까? 아마도 아버지와 아들이 소통이 잘되고, 그런 소통이 손자에게까지 자연스럽게 연결되었기 때문이 아닌가 한다.자녀를 둔 아들이 아버지와 소통이 잘된다는 것은 말이 쉽지, 정말 쉽지 않은 이야기다. 살아온 시대가 서로 너무 다르기 때문에 무언가 공통점을 찾기가 쉽지 않기 때문이다. 오히려 지금 자녀를 키우는 부모와 자식세대가 상대적으로 좀 더 소통이나 연결이 원활하지 않을까 한다.가난한 시절을 살아오신 아버지 세대, 그보다는 부유하지만 아버지 세대를 이어서 성장하는 시대에 많은 인구속에서 치열한 경쟁을 하면서 살아온 세대, 그리고 할아버지와 아버지 세대가 일..

2024년 11월 18월에 있었던 일이지만 기록을 위해서 포스팅합니다.​한OO 박사님의 추천으로 경희대학교 글로벌 MBA 학생들을 대상으로 특강을 했습니다. 강의 주제는 'Digital Journey and Career Development with Data Driven Strategies'이었습니다.​강의 내용은 2024년 6월 샌프란시스코에서 진행된 데이터브릭스의 Data+AI Summit 2024에서 제가 발표한 'Maximizing Data Value with Databricks'를 기반으로 경력개발 내용을 추가하였습니다.​비록 학생수는 4명(1명 결석)으로 적었지만, 학생들 모두 데이터 분석과 AI에 대한 폭발적인 관심을 가지고 있었습니다. 다들 직장 경험들이 있고 졸업이후에 다시 일을 해야하기..

필사책은 처음이라서 약간 신기했다. 왼쪽에 책 내용이 있고, 오른 쪽에 손으로 책 내용을 직접 쓸 수 있도록 구성되어 있다. 스마트폰과 디지털 시대에 필사책이 안 어울릴 것 같은데, 한 편으로 생각해보면 아날로그 감성을 다시 찾는 사람들이 많기에 괜찮을 것 같다는 생각도 들었다. 갈수록 손으로 글씨를 쓸 수 있는 기회가 줄어들고 있다. 간만에 손글씨를 쓰려고 하면 손에 힘이 잘 주어지지 않고 예전처럼 글씨도 잘 써지지 않는다. 예전에 내가 썼던 글씨체 같기도 하고 아닌것 같기도 하고  무언가 어색한 느낌을 지울 수 없다.책에 나온 문장들은 주로 고전의 명문장들로 구성되어 있다. 니체부터 헤세까지 주로 고전 철학책에 나온 내용들이 많다. 철학책을 마지막으로 읽어본 적이 언제였는지 기억이 나지 않는데, 하여..

세상이 점점 살기 힘들어진다.사람들은 외로워하고, 나날이 힘든 하루 하루를 살아내고 있다. 누군가에게 기대고 싶지만 그것마저 녹록치 않은 상황이다. 그래서 그런지 점을 보는 사람도 늘어나고, 로또에 인생 역전을 꿈꾸는 사람들도 많아지는것 같다.일상에서 벌어지는 일들에 대해서 한 번이라도 비관적으로 생각하게 되면 모든 일들이 다 비관적으로 보인다.해결책은 없을 것같고 온통 불안감만 내 모든 몸과 마음을 감싸게 되는 것이다. 하지만 지나서 보면 모든 일이 다 나쁘게만 흘러가는 것은 아니다. 해결책이 없을 것만 같았던 상황에서도 어떻게든 해결되는 경우가 많다. 하지만 모두가 외로운 세상, 어디선가 이러한 긍정적인 격려나 공감을 받을 수 있는 기회가 별로 없는 것도 사실이다.사실 누군가의 힘들다는 하소연을 들어..

Previously, I’ve covered topics like PC servers, server rooms, data centers, virtualization, and blade servers in detail. Yet, a fundamental question remains: Why and how did the cloud business start?​The pioneer of the cloud business was Amazon Web Services (AWS), a subsidiary of Amazon. Interestingly, Amazon itself began as an online shopping platform. Naturally, running an e-commerce business..

앞서 PC서버, 서버 룸, 데이터센터, 가상화, 블레이드 서버 등 다양한 주제에 관해 다소 상세하게 설명했다. 그럼에도 근본적인 질문이 하나 남는다. 클라우드 사업은 왜, 어떤 계기로 출발했을까?​클라우드 사업을 최초로 시작한 기업은 아마존 계열사인 AWS이다. 아마존은 쇼핑몰로 시작한 기업이다. 쇼핑몰을 운영하기 위해서는 필연적으로 IT 시스템이 필요하다. 사용자가 상품을 조회하고 주문하는 화면과 물류 시스템을 통한 상품 배송 등의 기능은 IT 시스템 없이는 불가능하다. 특히 아마존은 전 세계에서 주문이 이뤄지는 글로벌 비즈니스로 이를 지원는 강력한 IT 인프라가 필수였다.​쇼핑몰은 특별한 이벤트나 할인 행사 때 평소보다 주문량이 많다. 이에 맞춰 쇼핑몰 기업들은 크리스마스, 졸업식, 블랙 프라이데이 ..

3 Key Technologies - Cloud, Machine Learning, Generative AI​​The reason digital transformation and smart factories are constantly receiving attention is because of technological advancements. Things that were previously only possible in our imaginations are now becoming reality through digital technology. Today, we take it for granted that we can wirelessly receive and process massive amounts of..

3가지 핵심 기술 - 클라우드, 머신러닝, 생성형 AI ​디지털 전환과 스마트팩토리가 끊임없이 주목받는 이유는 기술의 발전에 있다. 예전에는 상상 속에서만 가능했던 일이 이제는 디지털 기술을 통해 현실로 구현되고 있다. 대용량 실시간 데이터를 무선으로 수신하고 처리하는 것, 인공지능을 활용하여 단순 반복하거나 인간이 수행하기 어려운 작업을 효율적으로 수행하는 것, 증강현실 및 가상현실을 활용하여 업무를 수행하는 것을 오늘날 당연한 것으로 여기지만, 이전에는 상상조차 할 수 없었다. 게다가 최근에 챗GPT가 등장하면서 인류는 AI를 새로운 차원으로 활용하기 시작했다. 인간과 유사하게 대화하는 AI를 통해 새로운 가치를 창출하기 위해 노력하고 있으며, 챗GPT와 다양한 기술을 융합한 창의적인 사례가 나오면서..