09:00~10:00 |
등록 확인 및 입장 |
10:00~10:30 |
[Keynote 1]데이터와 AI 중심 비즈니스: 차세대 IT 인프라의 혁신
기업들이 AI와 데이터 중심의 IT 인프라를 통해 비즈니스 혁신을 가속화하고 있습니다. 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 하이브리드 클라우드 기술을 활용하여 AI 데이터를 효과적으로 처리하고 기업의 디지털 전환을 지원하는 전략을 소개합니다.
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10:30~11:00 |
[Keynote 2]AI와 데이터의 융합: 차세대 디지털 전환의 열쇠
Datadog
AI와 데이터를 결합하여 비즈니스 가치를 창출하는 방법에 대해 논의합니다. 자연어 처리(NLP), 생성형 AI, 머신러닝(ML) 등의 기술이 데이터 분석과 통합되면서 얻을 수 있는 실질적인 혜택을 소개합니다.
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11:00~11:30 |
[Keynote 3]사이버 보안과 데이터 보안: 진화하는 위협에 대한 대응
딥엘
사이버 위협이 점점 더 고도화됨에 따라 데이터 보호 전략이 중요한 시점입니다. 이 세션에서는 제로 트러스트 모델, 암호화, 위협 탐지 기술을 중심으로 데이터 보안 트렌드를 논의합니다.
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11:30~12:00 |
[Keynote 4]엣지 컴퓨팅의 미래: 실시간 데이터 분석의 중심
페블러스
데이터 생성이 급증함에 따라 엣지 컴퓨팅은 실시간 분석과 의사결정을 위한 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 버티브는 엣지 인프라 최적화, 전력 효율성, 네트워크 안정성을 제공하는 혁신 사례와 솔루션을 소개합니다.
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12:00~13:00 |
중식 및 부스 관람 |
13:00~13:30 |
[Keynote 5]클라우드 데이터 생태계의 미래
클라우드 데이터 관리, 멀티 클라우드 환경에서의 데이터 분석, 통합, 스토리지 최적화와 같은 클라우드 중심 혁신을 다룹니다. 클라우드 기반 AI와 분석 플랫폼의 중요성을 강조합니다.
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13:30~14:00 |
[Keynote 6]쿠버네티스를 활용한 데이터와 AI의 확장성 극대화
AI와 데이터 분석이 대규모로 확장되기 위해선 강력한 오케스트레이션이 필요합니다. 쿠버네티스를 통해 AI와 데이터 애플리케이션을 효율적으로 배포하고 관리하는 방법을 소개하며, 지속 가능한 데이터 인프라를 구축하는 전략을 제시합니다.
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14:00~14:20 |
휴식 및 부스 관람 |
시간 |
Track A [Data Management] |
Track B [Data Insight] |
14:20~14:50 |
소형 언어 모델(SLLM): 경량화된 AI로 데이터 활용 극대화
디딤365
소형 언어 모델(SLLM)은 경량화와 최적화를 통해 고성능 AI 모델을 보다 저비용으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에서는 SLLM이 데이터 분석, 문서 요약, 실시간 의사결정 지원 등 다양한 비즈니스 활용 사례를 어떻게 혁신적으로 지원하는지 소개합니다. 특히, 자원 제약이 있는 환경에서도 효과적으로 작동하는 SLLM의 강점을 논의합니다.
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하이브리드 클라우드 보안: 데이터 보호와 규제 준수의 새로운 표준
한국IBM
하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 보호와 규제 준수를 지원하는 보안 솔루션을 필요합니다.이 세션에서는 IBM의 클라우드 팩(Security)를 중심으로 데이터 암호화, 접근 제어, 위협 탐지 기술이 데이터 보안과 기업의 규제 준수를 어떻게 강화하는지 설명합니다. 특히, 금융, 헬스케어와 같은 규제 산업의 사례를 통해 IBM의 하이브리드 클라우드 보안 전략을 강조합니다.
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14:50~15:20 |
AI 경영분석으로 진화된 비즈니스 인사이트
영림원소프트랩
전통적인 ERP 시스템의 영역과 한계를 극복하기 위하여 AI 기술을 활용하여 기업의 모든 프로세스가 연결된 ERP 데이터와 외부 시장 상황의 데이터를 통합 분석해 기업의 전략적 의사결정과 미래 성장을 위한 진화된 비즈니스 인사이트를 소개합니다.
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AI로 진화하는 애플리케이션 보안: AST 솔루션의 혁신과 보안 취약점 대응 전략
블랙덕소프트웨어
개발 중인 소프트웨어의 소스코드 혹은 바이너리에 대해 보안 점검을 수행하는 Application Security Test (AST) 솔루션 분야에도 AI의 바람이 불고 있습니다. AST의 선두 주자인 Black Duck Software에서는 AST 솔루션에 어떻게 AI를 접목하고 있는지, 그리고 AI를 사용한 개발이나 AI자체를 개발하는 경우에 어떻게 보안취약점에 대응하고 있는 지 알아봅니다.
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15:20~15:50 |
데이터 품질: 신뢰할 수 있는 인사이트의 시작
데이터 품질은 정확한 인사이트 도출의 핵심입니다. 이 세션에서는 데이터 정제, 중복 제거, 품질 보증 프로세스 및 이를 지원하는 기술에 대해 논의합니다.
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차세대 데이터 보호: AI 기반 사이버 복원력
데이터 유출과 랜섬웨어 공격이 증가하는 환경에서 AI와 머신러닝을 활용한 예측적 보안과 복구 기술은 필수적입니다. 데이터 백업, 암호화, 위협 탐지 및 대응의 최신 기술을 통해 기업의 데이터를 안전하게 보호하는 방안을 소개합니다.
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15:50~16:20 |
데이터 자동화와 생산성 향상
데이터 처리와 관리의 자동화가 비즈니스 생산성과 효율성을 어떻게 향상시키는지 소개합니다. AI 기반의 자동화 도구, RPA 기술과의 통합 등을 다룹니다.
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AI 개발 환경의 보안 취약점 해결
AI를 개발하거나 활용하는 과정에서 발생하는 보안 취약점은 새로운 도전 과제입니다. 이 세션은 AI 모델과 데이터셋 보안을 강화하는 전략을 다룹니다.
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16:20~16:40 |
휴식 및 부스 관람 |
16:40~17:10 |
[Closing]AI 기반 예측 분석: 데이터에서 인사이트로
AI를 활용한 예측 분석은 데이터에서 유의미한 패턴과 트렌드를 찾아냅니다. 이 세션에서는 AI가 어떻게 데이터를 활용해 더 나은 비즈니스 의사결정을 지원하며, 공급망, 마케팅, 재무 등 다양한 산업 분야에서 활용 사례를 보여줍니다
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17:10~17:30 |
경품 추첨 및 폐회 |