데이터로 경험을 디자인하라

데이터로 경험을 디자인하라 - 고객 경험을 극대화하는 DCX 혁신의 비밀
차경진 지음 / 시크릿하우스 / 2022년 4월

4차산업혁명이 선언되고 빅데이터의 시대가 일상화되고 있습니다. 많은 분야에서 데이터의 사용이 점점 활성화하고 있습니다. <데이터로 경험을 디자인하라>는 제품개발분야에서 많이사용되는 경험디자인에도 어떻게 데이터를 활용하여 고객이 원하는 것이 무엇이고 잠재니즈를 데이터를 통해 발견하고 활용하는 방안을 알려줍니다.

저자는 차경진 한양대 경영대학 부교수입니다. 학력은 호주의 태즈메니아대학에서 학석사를 했고 호주국립대학에서 박사를 했습니다. 전공은 경영정보시스템입니다. 계명대, 강원대를 거쳐 현재 한양대로 오셨습니다. 연구관심분야가 이 책과 관련이 큽니다. 데이터과학, 머신러닝, 정보보호, 스마트워크 등입니다.

상품을 개발하고 마케팅을 하는데 몇년전부터 디자인씽킹이라는 기법이 많이 사용되었습니다. 이 기법의 장점은 고객의 마음을 아는 데 유용한거죠. 우선 데이터를 통해 어떻게 고객의 마음을 알까로 시작합니다. 데이터란 디지털이죠. 그리고 상품기획자들이 분석을 해야 할 고객은 MZ세대이고요. 이들은 디지털네이티브라고 하죠. 이들을 만족시키기위해서는 데이터로 할수있는 개인화입니다. 개인추천이라고 합니다. 그리고 MZ세대는 자신의 마음을 울리는 가심비에 관심이 많습니다. 이제 가성비로는 효과가 덜하다는 겁니다. 그래서 구매자는 단순한 고객이 아니라 팬으로 만들어야 합니다. 이를 위해서는 고객을 위한 가치가 아니라 고객에 의한 가치를 만들라고 합니다. 무신사는 고객참여로 가치를 발견했고요. AIRBNB도 같은 방법을 사용합니다. 이를 성립시키기 위해 CX디자인인 경험디자인을 입체화를 요구합니다.

이것이 4차원 입체사고로 정신적세계의 더 깊은 경험, 문화적 세계의 더 넓은 경험, 물리적 세계의 더 선명한 경험, 시스템적 세계의 더큰 경험 4가지입니다. 이를 입체적인 4D-CX라고 합니다. 이는 데이터로 확장하는 세계입니다. 더깊은 경험은 '개인화된 추천'이 한방식이고 더 선명한 경험은 스마트워치를 차면 운동시 진동이나 알람으로 다양한 정보를 알려줍니다. 더 넓어진 경험은 오픈채팅방에서 정보의 공유가 한 예입니다. 더 큰 경험은 디지니랜드에서 하는 연결된 경험이좋은 예라고 합니다. 이러한 작업은 모두 고객의 관점에서 시작해야 합니다. 그리고이를 하는 것은 사람이라는 것도 명심해야 합니다. AI에 맞겨놓을 수있는 수준은 아직 아니라는 거죠.

<데이터로 경험을 디자인하라>는 4D-CX이론서입니다. DCX설계를 위한 프레임워크를 4단계의 스텝으로 제시합니다. 스텝1은 센싱으로 고객을 이해하기, 스텝2는 데이터로 고객의 맥락분석, 스텝3는 디지털경험 설계, 스텝4는 지속가능 디지털가치 루트만들기입니다. 이 책은 저자가 다양한 기업의 CX담당들과 프로젝트를 통해 만들어낸 방법론입니다. 디지털데이터를 통해 AI를하는 수준까지 컴퓨터과학을 올라섰습니다. 하지만 아직까지는 이를 운영하는 것은 사람입니다. 담당자들이 좀더 구체적으로 현업에 적용을 위한 워크북의 출시가 필요해 보입니다. 그림과 도표가 작아서 활용도를 위한 별책을 저자에게 부탁드려야겠네요

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아서 주관적으로 리뷰했습니다.  

[100자평] 2022 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서

2022 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서 - 필답형 + Python 분석 + R 분석 ㅣ 2022 이기적 빅데이터분석기사
나홍석 외 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2022년 5월

이기적은 항상 전문필진이 타 출판사에 비해 페이지수를 적게 가져갑니다. 이는 시험의 핵심만 간추려 시간낭비를 막아주는 큰 장점입니다.

[100자평] 딥러닝의 최신 트렌드

딥러닝의 최신 트렌드 - 그림으로 쉽게 이해하는
추형석 지음 / 위즈플래닛 / 2020년 8월

딥러닝은 계속해서 발전하고 있습니다. 그 내용을 딥러닝의 기본개념부터 스타크레프트와 대결한 알파스타의 구성 그리고 최근 딥러닝기술까지 요약하고 도식화한 내용으로 핵심키워드를 정리할수있었습니다.

딥러닝의 최신 트렌드

딥러닝의 최신 트렌드 - 그림으로 쉽게 이해하는
추형석 지음 / 위즈플래닛 / 2020년 8월

딥러닝이라는 용어가 이제 왠만한 사람들은 다 아는 용어가 되었습니다. 하지만 딥러닝이 구체적으로 무엇을 하는지 잘모르는 사람들이 많습니다. <딥러닝의 최신 트렌드>는 딥러닝의 기본개념부터 한계, 방법론, 스타크레프트와 경기를 한 알파스타의 구조 마지막으로 다양한 최신 방법기술까지를 다룹니다. 두껍지 않은 책이지만 사전이나 요약집처럼 설명과 그림으로 개념들을 집어서 설명합니다.

저자는 추형석 소프트웨어정책연구소 선임연구원입니다. AI정책연구팀소속이고 인공지능에 관한 신문기고, 강연, 자료책발간등에 참여를 하고 계십니다. 특히 소프트웨어정책연구소에서 발간하는 AI BRIEF가 저자가 참여하여 매달발간중이니 인공지능에 관심있는 분들은 매월 찾아서 읽어도 많은 도움이 될듯합니다.

딥러닝은 심층학습이라고 합니다. 태어난지 20년도 안된 15년쯤되있습니다. 2006년에 딥러닝의 3대구루 토론토대의 제프리힌튼교수가 처음 제안했습니다. 딥러닝의 기본은 퍼셉트론이라고 합니다. 여기서 사용되는 함수를 활성화함수라합니다. 활성화함수는 시그모이드, 하이퍼탄젠트 등이 있습니다. 이것만 들어도 어려운 생각이 듭니다만 이것이 딥러닝의 기본입니다. 그러나 이것에는 활용상의 한계(XOR문제해결불가)가 있었고, 다층퍼셉트론이 나오면서 딥러닝연구는 날개를 달게 됩니다. 이를 히든레이어라고 하는 은닉층을 말합니다. 이 구조를 통과하면서 실제값과 예측치의 차를 줄이는 손실함수를 이해해야 합니다. 이 손실함수만 제대로 이해를 해도 딥러닝을 공부하는데 상당히 편할겁니다.

딥러닝의 발전에는 합성곱신경망과 순환망신경망의 역할이 매우 컸습니다. 합성곱신경망(CNN)은 이미지인식분야를 획기적으로 발전시켰고 순환신경망(RNN)은 자연어처리에 신기원을 이룩했습니다. 그리고 비지도학습에서 적대적생성신경망(GAN)은 현실에서 쓸모는 아직 의문이지만 인공지능의 새로운 창조영역으로 사용됩니다. 가짜를 진짜처럼 행동하게 하는 신기한 영상을 창조할 수있습니다. 이러게 멋진 딥러닝이지만 데이터량이 중요하므로 많은 데이터가 필요하고 이것을 모델에서 사용할 수있도록 전처리에 많은 시간이 투여되는 단점이 있습니다. (사람손을 거쳐야 합니다. -라벨링작업) 그리고 데이터에서 항상 등장하는 개인정보문제도 잘살펴야 합니다. 개인정보를 전혀신경쓰지 않는 중국이 안면인식분야최고의 기술보유국이라는 것이 아이러니죠. 딥러닝에 사용되는 데이터는 점점더 많아져 고성능의 컴퓨팅파워를 요하고 이를 극복하기위해 전이학습방법이 개발되고 있습니다.

이 외에 통계의 중요개념도 설명하고 이세돌과 대결했던 알파고후에 스타크레프트로 게임머와 대결했던 딥마인드의 알파스타의 성격과 어떤 딥러닝기법이 사용되었는지를 설명합니다. 알파스타는 실시간과 전략이 중요한 포인트인데 실시간은 실시간명령으로 해결하고 전략은 장기계획으로 해결한다고 설명합니다. 그리고 최신기법으로 메타학습, 지속적인 학습, 스파이킹신경망의 개념을 이해합니다. 마지막은 딥러닝을 향상시키는 하드웨어, 모바일네트워크, 심층압축 등을 알려줍니다.

솔직히 딥러닝은 개념을 어떻게 이해하고 적용하느냐라고 정의하는 전문가도 있습니다. 저자가 알려주는 키워드와 도식설명을 통해 핵심개념을 익숙히하고 인터넷검색을 통해 좀더 깊히 이해할 필요가 있습니다. 중요해보이는 개념을 짧게 요약식으로 설명해서 인공지능전공자는 반복을 통해 개념을 다지는 효과가 있을것이고 처음 인공지능을 접하는 분들에게는 딥러닝의 흥미를 잃을 가능성도 있으므로 머신러닝과 딥러닝 책 한두권을 정독한후에 이 책을 본다면 좀더 학습의 효율성을 높일 수있을 겁니다.

본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

게임체인저 미래차가 온다

게임체인저 미래차가 온다 - 자동차맨 이우종이 알려주는 미래차의 모든 것, 2022 세종도서 교양부문
이우종 지음 / 클라우드나인 / 2022년 3월

<게임체인저 미래차가 온다>를 볼때 가장 의문스러웠던 부분이 LG전자출신이 왠 자동차이야기일겁니다. LG화학이 했던 배터리이야기도 아니고 LG가 자동차라뇨. 그러나 자동차부분에 관심있는 분은 LG그룹에서 자동차전장에 매우 큰 역할을 하고 있는 건 알겁니다. 더우기 2020년에 LG전자가 벤츠레벨3 자율주행차의 카메라모듈을 공급한걸 안다면 자동차자체는 만들지 않더라도 자동차전장사업에 얼마나 깊숙히 관여하고 있고 미래차에 대한 연구를 하고 있는지 이책을 통해 알수있고 더불어 미래차의 모습도 상상할 수있을 겁니다.

저자 이우종 전LG전자사장은 56년생으로 서울대 산공과출신으로 미시간대 산업공학박사를 했습니다. 대우자동차연구소를 거쳐 LG그룹에서 자동차관련일을 하시며 2013년 사장까지 역임한 분입니다 지금은 엔젤6플러스공동대표와 서울공대 객원교수로 후진을 양성하고 계십니다. 서울대, 카이스트, 미시간대에서 자랑스런동문상을 받으신 점에 저자가 걸어온 길이 사회적으로 얼마나 성공한 분인지 알수있습니다.

미래차하면 3가지가 떠오릅니다. 전기차, 수소차, 자율주행차입니다. 몇년전까지만 해도 한국은 전기차보다 수소차의 전망을 좋게 봤습니다. 그런데 기후변화가 빨라지면서 전기차가 대세가 되면서 생산대수가 급격히 늘고 있습니다. 테슬라를 필두로 한국의 현대 그리고 독일 등 메이커에서 전기차를 본격적으로 출시하고 내년이면 일본까지 이 대열에 참여할 겁니다. 2050년 넷제로를 맞출려면 어쩔수없는 선택입니다. 수소엔진은 자동차보다는 선박쪽으로 기술개발중입니다.

이 전기차는 소수차에 비해 장점이 많죠. 공간활용이 쉽고, 모터구동이라는 점, 소음도 없습니다. 그래서 사고방지를 위해 법적으로 소리를 넣습니다. 이 전기차산업의 특징은 연결성, 자율화, 공유화, 전동화입니다. 파리기후협정은 2035년에 내연기관 차량을 소멸시키려합니다.

우리는 작년부터인가 퍼스널 모빌리티의 러쉬를 봤습니다. 그것이 전동킥보드죠. 공유모빌리티도 수도권전역에 방치되고 위험하게 타고다니는 것도 보고 있습니다. 물론 동남아에 오토바이물결처럼 될가능성은 적습니다만 전기차시대의 한모습임에는 확실합니다. 전기차와 함께 우리에게 많이 가까워진 기술은 자율주행입니다. 이 기술은 주행정보를 수집하여 데이터주심으로 변모할 것이라 합니다. 이 자율주행은 음성인식, 멀티모델인간-기계인터페이스로 앞으로 이동을 예상합니다.

어제부터 한국도 실외에서 마스크를 벗어도 된다는 정책전환이 있었습니다. 무론 거의 마스크를 벗는 사람은 없었네요. 지난 2년간의 마스크습관을 쉽게 고쳐지지 않죠. 이 코로나는 자동차산업에도 큰 영향을 미쳤을 겁니다. 친환경수요를 자극했고 중국시장재조명, 개인화, 위생공조 등이 관심을 끌었고 방향도 보았습니다.

내연기관이 사라지고 전기자동차가 대세화되는것 이것은 사회적으로 엄청난 변화를 가져올겁니다. 더우기 자율주행이라는 요소가 같이하는 자동차의 변화하는 산업자체의 180도급변화를 몰고 올겁니다. 갈등도 있을 수있고 자칙 이익단체와 충돌로 다른 나라에 비해 전동화의 진입이 늦어질수도 있습니다. 이를 위해 정부는 다부처 협력을 해야하고 레거시 규제의 해소가 필요합니다. 그리고 인공지능 산업의 적극 진흥으로 정보를 공유하는 생태계를 만들어야 합니다. 이제 전동 자율주행차의 경쟁이 본격화됩니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 합니다.