구글 미트, 라이브 캡션에 4개 언어 추가...그리고 주요 기능 업데이트 4가지
구글 미트(Meet)가 진화에 가속도를 내며, 영토 확장에 더욱 속도를 내고 있다. 새로운 기능 추가와 기존 기능의 지속적인 업데이트, 그리고 일정 기간 무제한 무료 사용까지, 사용자 입장에서 매력적인 기능 들이 한 둘이 아니다. 코로나19(COVID-19) 상황 속에서 쉬지 않고 변화를 거듭한 구글 미트가, 라이브 캡션, 회의실, 참석 보고서, 질문 기능을 한 단계 더 업그레이드 했다. 이번에 구글 미트 라이브 캡션에 추가된 새로운 언어 지원은 12월 15일부터 순차적으로 지원될 예정이다. 구글 미트에서 그동안 영어만 제공하던 라이브 캡션 기능을, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 스페인어로 확대한다. 우선은 APAC와 EMEA 지역에서 웹 환경으로 먼저 지원하고, 2021년 초에 북미와 라틴 아메리카로..
2020. 12. 16.
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애플, 무선헤드폰 에어팟 맥스 발표...잡음 제거, 공간 음향, 적응형 EQ 지원
애플이 오버이어 디자인 무선 헤드폰인 '에어팟 맥스(AirPods Max)를 발표했다. 에어팟 맥스는 오버이어 디자인으로 착용감과 편리함을 향상시키고, 액티브 노이즈 캔슬링, 적응형 이퀄라이저, 공간 음향 등 다양한 하이파이 오디오급 기능을 지원한다. 색상은 스페이스 그레이, 실버, 스카이 블루, 그린 및 핑크의 다섯 가지 중에서 선택할 수 있다. 한국 판매는 12월 15일 화요일부터 시작되고, 일부 국가에서는 12월 9일부터 구매가 가능하다. 한국에서의 판매 가격은 71만 9,000원이다. AirPods Max는 무게를 분산시켜 머리에 가해지는 압력을 줄이기 위해, 통기성이 뛰어난 니트 메시 소재로 만들어진 캐노피를 사용했다. 색상은 스페이스 그레이, 실버, 스카이 블루, 그린 및 핑크 중에서 선택할 ..
2020. 12. 9.
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AI, 자동화, 하이브리드 작업....가트너, CIO가 알아야할 3가지 업무 트렌드
“2020년에 전 세계의 조직에서 원격 작업자가 갑자기 급증했다. 이러한 변화가 진행되는 동안, 인력 자동화, 디지털 기술 및 하이브리드 작업은 상당한 비즈니스 가치와 수익 성장을 제공하고, 조직이 비즈니스 연속성을 유지하는 데 도움이 되었다. 앞으로, 원격 작업자가 연결 상태를 유지하고, '새로운 표준'에 참여할 수 있도록 협업을 촉진하는 기술에 대한 의존도와 소속감이, 그 어느 때보다 중요해질 것이다." 가트너가 11월 23일부터 25일까지 '가트너 IT 심포지엄/Xpo 인디아(Gartner IT Symposium/Xpo India)'를 개최하고, 분석 전문가들이 논의한 IT 분야 및 미래의 새로운 트렌드에 대해 공개했다. 가트너는 업무의 미래에 영향을 줄, CIO가 알아야 할 세 가지 트렌드를 다음..
2020. 11. 27.
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더 강력하고 더 빠르고 더 오래간다...애플, M1 탑재 맥북 에어/프로 & 맥미니 발표
애플이 11월 11일 오전 3시(한국 시각) ‘ 한 가지 소식이 더(One More Thing)’ 이벤트를 개최하고, 160억 개의 트랜지스터를 집적한 새로운 '애플 M1 칩(Apple M1 Chip, 이하 M1)을 공개했다. 아울러 애플 M1 칩을 탑재한 13인치 맥북 에어(MacBook Air), 13인치 맥북 프로(MacBook Pro), 맥 미니(Mac mini)를 함께 발표했다. 그동안 소문으로 전해지던 애플 실리콘 칩이 드디어 베일을 벗으며, 새로운 제품과 함께 탄생을 알렸다. 우선 맥용 프로세서로 애플이 직접 개발한 애플 M1 칩은, 칩 하나에 다양한 소자를 통합한 시스템 온 칩(SoC, System on Chip)이다. M1에는 중앙처리장치를 뜻하는 CPU, 그래픽 프로세서인 GPU, 머신..
2020. 11. 11.
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실시간 3D 감지 모델과 벤치마크 지원...구글, '오브젝트론 데이터 세트' 출시
구글이 컴퓨터 비전 분야의 기계 학습 과정에서 활용할 수 있는, 3D 비디오 클립 모음인 '오브젝트론(Objectron) 데이터 세트'를 발표했다. 오브젝트론 데이터 세트는 다양한 각도에서 더 많은 공통 객체를 담고 있는 객체 중심의 비디오 클립 모음으로, 실시간으로 3D 객체를 감지하는 기계 학습과 벤치마킹 등에서 활용할 수 있다. 기계 학습 기반의 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면, 효율적인 알고리즘과 방대하고 정확한 학습 데이터가 필요하다. 학습하는 방법과 과정이 우수해야 하고, 학습에 필요한 양질의 데이터는 많을수록 좋다. 이렇게 학습된 인공지능 기술을 3D 객체를 감지, 분석, 이해하는 데 적용하면, 증강 현실, 로봇 공학, 이미지 검색 등 광범위한 분야와 응용 프로그램에서 활용할 수 있는 잠재력을..
2020. 11. 11.
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