AI 챗 GPT 시대
R에서 챗GPT 사용하기 수록
시대의 흐름으로 인한 선진국들은 인구 감소, 저성장, 고령화 문제, 개발도상국들의 경제 성장 등으로 인하여 많은 부분에서 위기감을 느끼고 있다. 이러한, 위기를 기회로 만들기 위해서 독일은 ‘Industrial 4.0’, 미국은 ‘Industrial internet’, 일본은 ‘Industrial Intelligence’로 불리는 기술 선점을 통해 새로운 도약을 준비하고 있다. 이러한 기술의 키워드로 인터넷(Internet), 클라우드(Cloud Computing), 빅데이터(BigData), 인공지능(Artificial Intelligence) 등으로 많은 전문 분야의 기술들이 융합되어 빠르게 변화되어 가고 있다. 공장 자동화는 3차 산업혁명에 디지털 혁명으로 파생된 인터넷, 데이터, 인공지능이 결합되면서 똑똑한 공장인 스마트 팩토리(Smart Factory)로 발달하게 된다. 스마트 팩토리를 구성하는 기본 셀(Cell)의 중심에는 자동화의 핵심인 IoT, PLC, 로봇 등이 있으며, 제조 산업의 자동화 공정에서 각각의 셀 단위로 동작하는 것도 중요하지만, 각각의 셀의 정보를 공유하면서 전체 공정이 하나의 자동화 장비로 동작할 수 있도록 서로 간의 정보를 공유하는 부분이 매우 중요하게 되어 가고 있다. 게다가 인간이 하던 일을 대체하기 위한 수단으로 로봇이 적용되고 있으며, 자동화 분야 이외의 의료, 서비스 등 다양한 분야에서 응용되고 있다.
이 책은 빅데이터를 분석하기 위한 기초부터 R을 이용하여 DB 데이터 연계 및 영상 처리 분석에 대해서 설명하고 있다.
1장에서는 빅데이터 분석을 하기 이전에 4차 산업혁명에서 빅데이터 분석의 필요성에 대해서 알아보고, 2장에서는 빅데이터 분석을 하기 위한 분석 프로그램으로 R에 대한 사용법에 대해서 다루었다. 3장에서는 데이터 전처리 과정의 필요성과 중요성에 대한 설명과 데이터 시각화하는 부분에 대해서 다루었다. 4장에서는 빅데이터를 이용한 모델링과 데이터베이스를 연계하는 방법에 대해서 설명하였으며, 자동화 공정에 적용되는 예제를 통해서 빅데이터 분석에 대한 이해를 돕고 있다. 5장에서는 비정형 데이터인 이미지에 대한 분석을 하기 위해서 색상 분류, 경계 검출 그리고 OpenCV를 이용한 얼굴 인식에 대해서 다루고 있으며, tenserflow를 연동하여 MNIST 이미지를 기반으로 머신러닝을 학습하여 이미지 분류에 대해서 설명하였다.
마지막으로 초심자도 이해하기 쉽도록 R을 사용해서 빅데이터 분석에 대한 전반적인 이해와 다양한 예제를 통해 빅데이터 분석 전문가로 한발자국 더 나아갈수 있었으면 한다.
