메인내용

음성 신호에서 자동으로 언어적 의미 내용을 인식하는 하드웨어 또는 소프트웨어 장치나 시스템. 음성 인식 시스템은 크게 단어 음성 인식 시스템(word recognition system), 연속 음성 인식 시스템(continuous speech recognition system), 화자 인식 시스템(speaker recognition system)으로 분류한다. 이 중에서 단어 음성 인식 시스템과 연속 음성 인식 시스템을 컴퓨터에 음성으로 명령을 내리거나 정보를 입력하는 좁은 의미의 음성 인식 시스템이라고 하는 경우가 많다. 화자 인식 시스템은 음성을 발성한 인물을 판정하거나 식별하는 장치로 등록자 출입 관리나 범죄 수사 등에 이용한다. 음성 인식 시스템은 AI 스피커, 음성 인식 키보드 등의 제품에서 활용한다.

데이터베이스를 이용하여 업무의 운용에 들어가기 전에 필요로 하는 데이터베이스를 편성하는 작업.

인터넷에 접속한 첫 화면이나 정보 검색 화면 한 구석에 나와 있는 띠 광고를 중개하거나 교환하는 사이트. 배너를 교환할 때 주요 내용은 교환 사이트 인터넷 주소(URL), 배너 크기, 핵심 문구, 적합한 이미지 들이 충분히 포함되어야 효과를 높일 수 있다.

일정 시간 내에 데이터 전송계의 전 입력 정보량(전송 제어, 오류 제어 및 재송신 정보 등을 포함)에 대한 유효한 데이터 출력 정보량의 비율. 즉, 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다

정의된 구조가 없이 정형화되지 않은 데이터.  대표적인 비정형 데이터에는 동영상 파일, 오디오 파일, 사진, 보고서(문서), 메일 본문 등이 있다. 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 비정형 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리(query processing)를 할 수 없다. 따라서 데이터의 특징을 추출하여 반정형, 또는 정형 데이터로 변환하는 전처리(preprocessing)가 필요하다. 데이터 분석 또는 인공지능 모델의 개발 목적과 입력 데이터의 종류에 따라 매우 다양한 방법의 전처리를 사용한다. 텍스트 형태의 데이터는 전처리를 위해 자연어 처리(Natural Language Processing) 기법을 주로 사용한다. 동영상, 오디오, 사진 등 미디어 파일은 필터를 이용하여 노이즈(noise)를 제거하거나 데이터 범위를 변환하는 방법으로 전처리하며, 주로 기계 학습(ML: Machine Learning)을 위한 입력 데이터로 활용한다. 비정형 데이터는 지속적으로 생성되는 데이터 중 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 데이터가 생성되는 시간대의 다양한 사회적, 문화적, 공간적 현상들을 반영하고 있기 때문에 마케팅, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등의 분야에서 매우 중요하다.  * 관련 표준 - ISO/IEC 20546 (Information technology – Big data – Overview and vocabulary(02/2019))

급증하는 데이터 트래픽을 다른 네트워크로 분산하는 효과. 가장 효과적인 방법이 이동통신망에서 와이파이 망으로 트래픽을 분산하는 방법이 있으며, 이밖에도 데이터를 분산하는 방법으로는 펨토셀을 이용하는 방법과 콘텐츠 전송 네트워크(CDN: Content Delivery Network)를 이용하는 방법 등이 있다.