안녕하세요, 하루 코딩입니다.지난 글에서는 GDP 클라우드 서비스의 개념과 실제 사례, 기존 클라우드 서비스와의 차이점을 소개해드렸습니다. 오늘은 그 연장선에서 GDP를 어떻게 설계하고 구축할 것인지, 특히 클라우드 환경에서의 아키텍처 관점에서 고려해야 할 사항들을 정리해보겠습니다.스마트팩토리, 디지털 전환, 그리고 데이터 기반 의사결정 체계를 설계하고자 하는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.1. GDP 아키텍처 설계의 기본 원칙1.1 유연성과 확장성다양한 데이터 소스(MES, ERP, LIMS 등)와의 통합을 고려해야 하므로 API 기반 연동 구조 필수향후 데이터 증가에 대응할 수 있도록 확장 가능한 저장소(Data Lake, Data Warehouse) 구성1.2 실시간성과 지연 허용성 구분실시간 데이..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 스마트 팩토리와 AI와도 밀접한 관련이 있는 **RPA(로봇 프로세스 자동화)**에 대해 다뤄보겠습니다. RPA는 단순 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 극대화하는 기술로, 업무 효율화와 비용 절감에 큰 기여를 합니다. 이번 글에서는 RPA의 개념, 적용 사례, 그리고 도입 시 고려해야 할 점들을 살펴보겠습니다.1. RPA란?RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어 로봇을 활용하여 사람이 수행하던 반복적이고 규칙적인 업무를 자동화하는 기술입니다.기본적인 특징은 다음과 같습니다:규칙 기반 업무 자동화: 사전에 정의된 규칙을 기반으로 업무를 수행비즈니스 프로세스 개선: 오류를 최소화하고 처리 속도를 향상기존 시스템과의 통합 용이: 기존 애플리..

금일은, AI교육 자료입니다. 제가 직접 제작한 PPT를 첨부해가며 내용을 작성하겠습니다. 현업분들이 AI를 도입하기 위해, AI가 어떤것이고, 흔히 말하는 딥러닝과 머신러닝의 차이, 그리고 어떻게 AI가 적용되고 있는지에 대해 알아보겠습니다. 먼저 목차는, 위와 같이 진행할것이며, 먼저 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아보겠습니다. 크게 AI안에 머신러닝이 있고 머신러닝 안에 딥러닝이 있다라고 개념을 잡으면 될것 같습니다. AI라는 큰 기술안에 머신러닝이 있는것이며, 머신러닝 안에서 머신러닝의 고급 기술을 딥러닝이라고 생각하면 될것 같습니다. 각 용어를 정리하자면, 그리고, 머신러닝와 딥러닝을 학습 방법의 관점에서 차이를 살펴보자면, 위와 같이 머신러닝은 데이터를 수집하고, 변수를 가공하고 학습하는데 있어..