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시만텍, 보안경보 서비스 ‘ThreatCon’ 새 버전 발표
김태형 기자 | 2007년 08월 07일 11:02
F5 네트웍스, 올해 3분기 매출 1억 3240만 달러
김태형 기자 | 2007년 08월 07일 10:54
안철수연구소, 파일 데이터 보호방법 특허 획득
김태형 기자 | 2007년 08월 07일 10:33
패밀리 레스토랑에선 로봇에게 주문해요
김선애 기자 | 2007년 08월 07일 09:45
‘산업보안관리사’ 자격시험 국내 첫 실시
한국산업보안연구원은 오는 19일 제1회 산업보안관리사 자격시험을 국내에서 처음으로 시행한다. 이번 시험은 오는 2009년 국가로부터 공인자격을 부여받기 위... 김태형 기자 | 2007년 08월 06일 18:31
휴니드, 용인시 방범관제 상황실 구축사업 수주
김태형 기자 | 2007년 08월 06일 17:03
우리나라 전자정부 2년 연속 세계 1위
행정자치부는 미국 브라운 대학이 발표한 2007년도 세계 전자정부평가 결과 우리나라가 작년에 이어 세계 1위를 차지했다고 밝혔다. 김태형 기자 | 2007년 08월 06일 11:53
인포섹, 종합보안정보관리(ToSIM) 사업 호조
김태형 기자 | 2007년 08월 06일 11:50
이매진컵 개막, “기술이 사회 변화 주도”
‘기술이 교육의 질을 높일 수 있는 세상을 상상하라’는 주제로 전세계 IT 영재들의 소프트웨어 올림픽 ‘이매진컵’이 서울 쉐라톤 워커힐호텔과 W호텔에서 열... 김선애 기자 | 2007년 08월 06일 11:43
차량용 DVR 구축사례(4) -일반 자가용·택시
차량용 DVR을 차량에 달고 싶은데, 개인 자가용에도 가능할까? 정답은 Yes다. 물론 앞서 나열된 사례처럼 거창한 시스템이라고 볼 수는 없다. 하지만 차... 권준 기자 | 2007년 08월 06일 11:34
차량용 DVR 구축사례(3) -공항리무진
인천공항을 왕복하는 공항리무진 버스를 운영하고 있는 A여객은 고속도로를 달리는 리무진 버스의 사고 발생시 증빙자료를 확보하고, 운전자 보호와 승객 안전을 ... 권준 기자 | 2007년 08월 06일 11:26
안철수연구소, SAP 인적자본관리 솔루션(HCM) 도입
김태형 기자 | 2007년 08월 06일 11:22
차량용 DVR 구축사례(2) -수원여객
수원여객이 도입한 차량용 DVR은 DVR의 기본적인 기능인 영상저장기능을 넘어 자동현금계수기와 카드단말기, 속도계 등과 연동되는 특징을 갖고 있다. 한마디... 권준 기자 | 2007년 08월 06일 11:14
KT, ‘원더 여름콘서트’ 개최
김완선 기자 | 2007년 08월 06일 11:03
차량용 DVR 구축사례(1) -대진여객
서울시 성북구 정릉에 위치한 버스회사 대진여객은 올해 기존 테이프를 이용한 아날로그 방식의 차량녹화장치를 차량용 DVR 시스템으로 점진적으로 교체하기 시작... 김태형 기자 | 2007년 08월 06일 10:58
차량용 DVR, 아직 위험요소 많다
영상보안업계의 전반적인 의견은 차량용 DVR의 ‘미래는 밝다’로 함축된다. 하지만 그렇다고 해서 뻥 뚫린 고속도로처럼 마냥 좋기만 할까. 현재 차량용 DV... 김태형 기자 | 2007년 08월 06일 10:52
차량용 DVR 시장, 스위치 ON!
차량용 DVR 시장이 DVR 분야의 신흥시장으로 부각되고 있다. 경쟁 심화와 가격경쟁력 약화라는 二重苦에 빠져 있는 영상보안업체들에게 사막 속 오아시스 같... 김태형 기자 | 2007년 08월 06일 10:47
SKT, 베트남 그린썸머 캠페인 참여
김완선 기자 | 2007년 08월 06일 10:43
포티넷, 글로벌 협력 파트너 프로그램 발표
김태형 기자 | 2007년 08월 06일 10:39
박현수 서울지방경찰청 지하철수사대 팀장 “지하철 안전 책임진다”
경력 7년의 베테랑 형사라는 말에 우락부락한 모습과 훤칠한 체격을 기대했던 기자는 다소 실망감을 감출 수 없었다. 웃음 가득한 천진난만한 인상과 청바지에 ... 김용석 기자 | 2007년 08월 06일 10:34
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AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다