바이브컴퍼니 사업보고서 (2020.12)
II. 사업의 내용

※ 용어의 정리

용 어	내 용 (기 술 정 의)

5W1H	5W(Who, When, Where, What, Why), 1H(How)라는 의미로 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 왜, 어떻게 했는가를 통해 제품을 어떻게 활용하며, 사람들의 삶의 트렌드는 어떤지 등 다양한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

AA
(Augmented Analytics)	데이터 전처리부터 피처 엔지니어링 과정까지 일련의 프로세스를 사람의 판단이 아닌 기계학습을 이용한 인공지능이 스스로 수행하고, 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 인사이트를 제공하는 분석 기술입니다. 지능 증강, IPA 등이 모두 관련이 있으며 ㈜바이브컴퍼니의 AI Report는 증강 분석의 가장 앞선 기술이라 할 수 있습니다.

Big Index	㈜바이브컴퍼니가 개발한 초대용량 빅데이터를 저장, 탐색하기 위해 개발한 인덱싱 시스템입니다.

BSI(Brand Social Index)	브랜드가 온라인 상에서 갖는 경제적 가치를 파악하기 위해 빅데이터 기술 기반으로 산출하는 지수입니다.

CNN (Convolutional Neural Network)	기존 인공신경망을 응용하여 만든 딥러닝 학습방법 중의 하나로, CNN의 가장 큰 틀은 특징이 표현된 필터를 사용하여 입력 데이터의 특징을 추출하여 결과값 예측이 가능합니다.

CRF (Conditional Random Fields)	최대 엔트로피 기반 기계학습 알고리즘의 하나입니다.

DaaS
(Data as a Service)	특정 애플리케이션의 구동에 필요한 데이터를 클라우드 서비스에서 온-디맨드 형식으로 액세스하는 방식입니다. 지도 애플리케이션이나 주식시세 제공 애플리케이션 서비스의 경우 데이터의 업데이트를 애플리케이션 개발자가 신경 쓸 필요가 없이 데이터 제공 서비스 업체에게 맡기게 됩니다.

DNA(Data, Network, AI)	Data, Network, AI를 뜻하는 말로 데이터, 네트워크, 인공지능을 말합니다.

DNN	심층 신경망(Deep Neural Network) 모델의 약자. 인간의 인식작용이나 지능을 수십에서 수백개의 선형모델의 네트워크(합성함수)로 모방하기 위한 기계학습 기법입니다.

ETL (Extract, Transform, Load)	데이터를 추출, 변환, 로드하는 과정입니다.

EWS (Early Warning System)	조기 경보 시스템으로 특정 동향이나 자료를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 향후 발생할 수 있는 위험상황을 미리 감지할수 있도록 해주는 시스템

HMM (Hidden Markov Model)	은닉 마르코프 모델로 기계학습 알고리즘의 하나. 음성 인식, 자연어 처리, 몸짓 인식(gesture recognition) 등과 같이 대량으로 출력된 데이터를 통계적으로 패턴 분석하여 입력된 정보를 추론하는 데에 응용됩니다.

IA (Intelligence Augmentation)	지능 증강. 인간과 기계의 협력 모델로 인공지능이 복잡한 계산, 지식 탐색 등을 대신함으로써 인간의 지적 활동을 도와주는 것입니다.

IDF (Inverse Document Frequency)	어떤 어휘가 얼마나 많은 문서에서 나타났는지를 나타내는 Document Frequency의 역수입니다.

IPA (Intelligent Process Automation)	RPA의 지능화된 버전으로 단순한 업무의 자동화를 넘어 AI를 활용한 비즈니스 프로세스 자동화를 의미합니다.

IVA (Intelligent Virtual Agent)	사람 대신 업무를 수행하는 지능형 가상 에이전트로 가상 비서라고도 합니다.

Label Spreading	현재 주어진 Label을 이용해 Unlabeled data의 값을 추정하는 계산 방법입니다.

LSTM (Long Short-Term Memory)	RNN(Recursive Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘의 하나입니다.

MDD (Maximum Draw Down)	MDD는 특정 시점을 기준으로 최대 몇 퍼센트까지 손실이 발생했는가를 측정하는 지표입니다. 예컨대 1년 MDD가 10%라면 어느 시점에 진입했어도 최대 손실이 10%로 안정적 포트폴리오라 할 수 있습니다.

Mining Spider	㈜바이브컴퍼니의 데이터수집기입니다.

NP (Noun Phrase)	최대 엔트로피 기반 기계학습 알고리즘의 하나입니다.

PIE(Program Index for Evaluation) non-TV Index	KBS에서 고안한 시청률을 보완하기 위한 지표로 인터넷 뉴스, SNS, 커뮤니티, 짤방 등을 통한 이용행위를 포괄한 ‘화제성’을 의미합니다.

POD
(Point of Difference)	해당 제품의 컨셉에만 존재하는 고유 속성으로 경쟁브랜드에는 없지만 나의 제품에만 있는 속성을 의미합니다.

Precision	정밀도. 정답이 맞는 것을 예측한 경우에 대한, 정답을 올바르게 예측한 경우의 비율입니다. (정답이라고 예상했던 것들 중 진짜 정답인 것들의 비율).

Recall	재현율. 실제 정답이 맞는 것들에 대한 정답을 올바르게 예측한 경우의 비율입니다. (진짜 정답 중에 모델이 정답이라고 예측한 것들의 비율).

RF (Random Forest)	기계학습 알고리즘의 하나, 의사결정 트리를 합친 것으로 여러 개의 의사결정 트리에서 결과값들의 평균을 결과로 나타납니다.

RPA (Robot Process Automation)	비즈니스 프로세스 자동화를 목적으로 단순 반복적인 작업을 대신하는 로봇을 의미하며 데이터를 처리하는 프로봇(Probot), 데이터를 수집하고 저장하는 '노우봇(Knowbots)', 실시간으로 고객 질의에 답하는 가상 비서 역할을 하는 '챗봇(Chatbots)' 등이 있습니다.

SaaS
(Software as a Service)	Software as a Service의 약자로 인터넷으로 우리가 필요한 서비스를 별다른 설치 없이 PC에서 이용할 수 있는 서비스를 의미합니다.

SMA
(Social Media Analysis)	소셜미디어 콘텐츠 분석

SMR (Smart Media Rep)	SBS와 MBC 합작 설한 지상파와 종합편성 채널 등 7개 방송사의 클립 영상 유통과 광고 영업을 담당하는 온라인 영상 광고 대행사.

SOFIA Platform	Wisdom(지혜)의 그리스어로 데이터로부터 정보, 지식, 인사이트 및 지혜를 발굴하기 위한 ㈜바이브컴퍼니의 인공지능/빅데이터 플랫폼입니다.

STT (Speech to Text)	음성데이터를 텍스트데이터로 변환해주는 음성인식시스템입니다.

SVM (Support Vector Machine)	기계학습 알고리즘의 하나, 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만드는 분류 모델 알고리즘입니다.

TCI(Total Content Impression) Index	시청률을 보완하기 위한 지표로 콘텐츠가 여러 미디어나 채널에 얼마나 노출되었는가를 계산하기 위해 SMR (Smart Media Rep) 조회수, 직접 검색량, 각종 웹문서 노출량 등을 종합해 산출한 지표입니다.

TF (Term Frequency)	어떤 어휘가 문서에서 나타난 빈도를 뜻합니다.

TPO
(Time, Place, Occasion)	사람들이 자사의 제품을 언제, 어디서, 그리고 어떤 상황에서 사용하는지 아는 것은 제품의 성공에 매우 중요합니다 이를 위해 TPO 분석을 수행하며 소셜미디어에는 이러한 부분도 잘 드러나 있습니다.

VWAP
(Volume Weighted Average Price)	일반적으로 주가는 시가, 고가, 저가, 종가로 표시하는데 VWAP은 매수/매도가 일어난 평균가를 알기 위해 각 거래가 일어난 가격대의 거래량으로 가중하여 계산한 주가를 말합니다.

리스닝 플랫폼
(Listening Platform)	신제품 개발, 마케팅 전략 수립 또는 제품 개선과 같은 기업 활동에 소비자의 경험이나 의견을 반영하기 위해 고객의 소리를 들을 필요가 있습니다. 이러한 소셜미디어 기반의 인사이트 발굴 및 모니터링 플랫폼을 리스닝 플랫폼이라 합니다

머신러닝 워크벤치	다양한 기계학습 기법을 반복적으로 학습한 후 최적의 결과를 도출하는 모델을 생성할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

증강분석	데이터 전처리부터 피처 엔지니어링 과정까지 일련의 프로세스를 사람의 판단이 아닌 기계 학습을 이용한 인공지능이 스스로 수행하고, 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 인사이트를 제공하는 분석 기술(머신 러닝 + 자연어 생성)입니다.

페르소나	페르소나는 이상적인 고객에 대한 가상의 일반화된 표현으로 고객 및 잠재고객을 더 잘 이해하고 각각의 그룹별 특정 요구사항, 반응 및 관심사에 맞게 컨텐츠를 보다 쉽게 작성할 수 있도록 도와줍니다.

하위범주화	하나의 서술어는 특정 명사구를 반드시 필요로 하는데 이를 하위범주화라 합니다. 예를 들어, '먹다’는 주어와 목적어를 논항으로 취합니다.

NLP (Natural Language Processing)	프로그래밍 언어와 같은 형식언어와 사람의 언어처럼 의미 전달을 위해서 생산되지만 해석 모호성이 있는 텍스트(언어자료)를 소프트웨어가 처리할 수 있도록 분석하는 기술로서 형태소 분석, 구문 분석 등이 대표적입니다.

기계학습
(Machine Learning)	특정 TASK를 해결하는 예제들(학습 데이터)을 학습알고리즘이 관측함으로써 유사 TASK를 해결하는 모델의 매개변수를 학습하는 인공지능의 한 분야입니다.

딥러닝
(Deep Learning)	기계학습의 하위분야로 적층구조의 신경망모델이 특징이며, 전통적인 기계학습 방법론과 달리 모델의 입력 벡터구조를 알고리즘이 스스로 최적화합니다.

비정형 빅데이터 분석 (Unstructured Big Data Analysis)	초대용량의 비정형 데이터는 의미를 포함하는 심볼열이며, NLP/NLU 기술을 통해 의미를 추출함으로써 데이터 생산자들의 니즈와 도메인 내의 이슈 탐지 등을 가능하게 합니다.

챗봇	인간과의 대화를 통해 주어진 문제를 해결하거나 정보전달을 수행하는 소프트웨어 시스템입니다.

기계 독해 (Machine Reading Comprehension)	주어진 텍스트에 대한 예제들을 딥러닝 시스템에 학습 데이터로 보여줌으로써 특정 질의에 대한 답변 구간을 찾아내는 심층신경망 모델의 매개변수를 학습하는 것과 학습 후에 만 입력되었을 때 구간을 찾아내는 TASK를 지칭합니다.