컨퍼런스 프로그램 & 트랙






(전체 세션에 등장할 예정인 연사)

Scott Lundstrom
Group Vice President and General Manager, IDC Government and Health Insights, IDC

Mona Siddiqui, MD
Chief Data Officer, U.S. Department of Health & Human Services

Tolga Kurtoglu, PhD
CEO, PARC

William Mark, PhD
President, Information and Computing Sciences, SRI

David Bray, PhD
Executive Director at the Institute for Human-Machine Cognition; Senior Fellow, People-Centered Internet Coalition

Suzette Kent
Federal Chief Information Officer, U.S. Office of Management and Budget

 

Anthony Scriffignano, PhD
Senior Vice President & Chief Data Scientist, Dun & Bradstreet

 


OVERCOMING THE AI & BIG DATA CHALLENGE

(AI와 빅데이터의 문제 해결)

각국의 정부기관은 수년간 데이터를 축적하고 있으나, 이 데이터세트가 충분히 활용되지 않고 있다는 점도 인식하고 있습니다. 그 배경에는 비구조화 데이터의 증가뿐만 아니라 데이터 포맷의 종류도 증가하고 있다는 문제가 자리하고 있습니다. 기록 및 조항 등의 행정 데이터는 최근 범위가 확대되고 있으며, 주요 데이터 유형으로서 이미지 및 음성, 영상, 센서 데이터까지 포함되고 있습니다.

다수의 정부기관이 빅데이터 프로젝트의 규모가 급속히 확대한다는 점을 고려하지 않아 프로젝트를 중단하여 새롭게 리소스를 추가하고, 시간을 할애하여 데이터 분석을 시행해야 하는 사태가 자주 발생합니다. 데이터의 종류와 정합성(완전성, 정확성, 바이어스, 신뢰성)을 평가하기 위해서는 애널리스트에 의한 장시간의 작업이 필요하며, 다른 데이터 소스의 통합 및 빅데이터 보호 등의 작업이 추가되면서 이 문제는 한층 더 심각화합니다.

이 트랙에서는 보존되고 있는 데이터 종류의 식별, 추가 데이터 수집, 데이터 체계화, 클린 데이터 확보, 기계학습에서 이용하는 데이터를 준비하는 방법, 정부기관의 IT 시스템에 애플리케이션을 통합, 확장하는 방법 등에 초점을 맞추며, 빅데이터 환경이 직면하는 주요 문제에 대해 논의합니다.

Government Data Center Analytics 

Shawn McCarthy, Research Director, IDC Government Insights


Preble-EdwardFinding Early Success with Intelligent Automation and Big Data

Edward Preble, PhD, Research Data Scientist, Center for Data Science, RTI International

USING AI FOR STRATEGIC GOVERNMENT FUNCTIONS

(정부기관의 전략적 업무에 AI 활용)

인텔리전트 자동화의 유망 응용 분야 평가시 "AI 도입 작업에 어떻게 착수해야 하는가, AI의 도입이 가능하거나 도입해야 할 최적의 응용 분야는 어디인가?"라는 근본적인 의문에 대한 해답을 찾을 필요가 있습니다. 이 의문에 대한 해답은 때때로 기술의 선택보다 조직의 문화 및 사고의 진화에 큰 영향을 미칩니다. 비지니스 인텔리전스 및 퍼포먼스 관리로부터 AI 및 데이터를 활용한 전략적 임무 및 기능으로 프로세스를 이동시키는 과정에서 정부기관 및 부처의 향후 작업을 개선할 기회가 생성됩니다.

이 트랙에서는 데이터 사이언스팀을 구성하기 위한 방안 및 데이터 중시 작업 환경을 실현하기 위한 전략에 초점을 맞춥니다.

Sheppard_LindseyPersonnel, Supply Chain & Logistics

Lindsey Sheppard, Associate Fellow, International Security Program, Center for Strategic & International Studies (CSIS)


Lofdahl_CoreyBridging Policy and the Mission with Computer-Based Models

Corey Lofdahl, PhD, Principal Engineer, Systems & Technology Research (STR)


Leveraging AI in the Automation of Government Accounting and Reporting

Speaker TBA

 

Harnessing AI to Maximize Value in Public Sector Procurement

Speaker TBA

ACCELERATING SMART CITIES WITH AI-POWERED SERVICES

(AI를 이용한 서비스에 의한 스마트 시티 실현의 가속)

Savoie_CurtTrack Chair: Curt Savoie, Program Manager, Global Smart Cities Strategies, IDC

자치체가 스마트 시티의 타이틀을 얻기 위해서는 기존 서비스를 강화함과 동시에 새로운 응용 기술 및 기능을 개발, 배치할 필요가 있습니다. 기존 서비스에 관해서는 많은 조직이 예측 모델을 이용한 업무 효율의 개선에 주력하고 있으며, 데이터를 이용한 어셋 로케이션의 강화 등의 동향도 생성되고 있습니다. 또한 빅데이터는 사용자 경험(UX)의 개선에 유용하게 활용되며, 자율주행차 및 스마트 모빌리티 시스템의 도입을 향한 준비, 새로운 서비스를 제공하기 위한 계획 입안 및 규제 정비 등 개별 분야에 AI를 응용하는 동향도 확대되고 있습니다.

이 트랙은 데이터와 인텔리전트 자동화 기술을 이용한 스마트 시티의 설계와 거버넌스에 대해 생각하는 것으로, 디지털 정부와 시민 서비스, 운송, 공공안전 등 스마트 시티의 3가지 구체적 측면에 초점을 맞춥니다.

Stolpe_Madelene

Delivering Effective Citizen Services

Madelene Stolpe, Head of Digital Strategy, Health & Human Services, City of Oslo, Norway

The City of Oslo is utilizing chatbots, machine learning models, and a mapping tool to more effectively communicate and engage with its citizens related to available health and human services. This talk examines the three projects to discuss learnings and plans to scale pilots across the municipality.

Brooks_AlisonIdentifying Targeted Public Safety Applications for Your AI Digital Transformation

Alison Brooks, PhD, Research Director, Smart Cities Strategies & Public Safety, IDC


Zannoni_MarkStrategies for Developing AI-Based Applications & Services for Transportation

Mark Zannoni, Research Director, Smart Cities & Transportation, IDC


Panel: AI in Smart Cities, Campuses, and Communities

Moderator: Ruthbea Clarke, Vice President IDC Government Insights, IDC


SERVICES & BENEFITS OF AI-POWERED BIG DATA

(AI를 이용한 빅데이터가 초래하는 서비스와 혜택)

초반에 지적된 빅데이터 문제가 해결된 후 부상한 것은 데이터를 이용하여 무엇을 하는가, AI를 이용하여 디지털 전환 전략을 가속시키기 위해서는 어떻게 해야 하는가라는 질문이며, 데이터 양의 증가가 필연적으로 실용적 인사이트로 연결되는 것은 아니라는 사실이었습니다. 현재 데이터 사이언스 연구팀은 명확한 목표를 식별하여 가장 영향이 큰 문제를 결정한다는 중요한 문제에 주력하고 있으며, 정부기관측도 주요 패턴이 특정된 후 빅데이터가 초래하는 가치를 실증하기 위한 작업을 진행하고 필요한 개혁을 시행하기 위한 준비를 갖출 필요가 있습니다.

이 트랙에서는 학습 기능을 갖춘 시스템을 이용하여 각종 서비스 및 응용 기술을 실현하는 방법에 대해 생각합니다.

Panel: Adoption, Best Practices, and Successful Deployment of Process Automation

The federal government is facing unprecedented operating challenges as they manage mounting budget constraints while trying to be more agile to increase mission objectives. Unable, in many cases, to hire more employees, federal agencies are forced to spend dollars on contractor support or shift resources away from mission-critical work to handle routine, manual tasks. Robotic process automation (RPA) provides federal agencies the capability to operate more efficiently with reduced resources. Hear from government thought leaders and subject matter experts who will discuss their adoption, best practices, and successful deployment of RPA.

Using NLP and Big Data to Deliver High-Value Decision Making

Abhivyakti Sawarkar, MD, Biomedical Informatician, Office of Translational Sciences (OTS), Center for Drug Evaluation and Research (CDER), U.S. Food & Drug Administration

Sung-Woo ChoPlanning for Desired Outcomes with Recommender Systems

Sung-Woo Cho, PhD, Senior Associate/Scientist, Social and Economic Policy, Abt Associates

EMERGING AI TECHNOLOGIES

(새로운 AI 기술)

알고리즘 모델을 이용한 데이터 분석 및 정보 수집에 대한 관심은 최근 높아지고 있으나, 기본적 방법 및 프로토콜의 유효성은 수십년 전에 실증되었으며 현재 많은 연구자가 유효성이 증명된 이 프레임워크를 이용한 새로운 아이디어의 실험을 진행하고 있습니다.

이 트랙에서는 향후 수년간 AI 기술의 진화에 관한 전망이 제시되고, 향후 기계학습 솔루션의 중요 요소가 되는 신뢰성과 설명 가능성의 문제를 해결하기 위한 방안, 곧 실용화되어 생산성 향상에 기여하는 새로운 종류의 응용 기술로 연결될 가능성이 있는 최신 AI 솔루션 및 기술, AI에 대해 최적화된 차세대 하드웨어의 양상, 차세대 바이오메트릭 기술에 포함되는 기능 등이 소개됩니다.

Explainable AI: The Need for Transparency and Auditability of “Black Box” Systems

Speaker TBA

Panel: Implementing Advanced AI Technologies

Machine learning (ML) is currently viewed as a single tool. However, ML is not a static environment. Researchers have already developed advanced technology to evolve ML to process larger amounts of data even faster. Some developers, for example, are examining how ML can incorporate blockchain for safety and security within the ML model. ML in its various forms are being integrated into and with other highly advanced intelligent systems such as NLP, image processing, etc. for multitudes of applications. This panel of AI and data science researchers is pushing the bleeding edge of emerging technology and identifying the future of ML.

USING INTELLIGENT AUTOMATION FOR COMPLIANCE, SECURITY & TRUST

(컴플라이언스, 보안, 신뢰성의 강화를 향한 인텔리전트 자동화 기술의 활용)

향후 디지털 플랫폼으로의 이동이 진행되면 거버넌스 및 위기 관리, 컴플라이언스, 보안 등의 분야에서 자동화 기술을 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다. 현재 데이터 관리 분야에서는 데이터 소유권, 보유, 공적 기록 관리 등에 관한 개혁이 진행되고 있으며, 알고리즘 모델링 솔루션에 의한 효율적인 분석도 가능해졌으나, 투명성과 감사 가능성이 요구되는 영역에서의 정보 입수 방법에 관한 '블랙박스' 문제는 해결되지 않고 있습니다.

이 트랙에서는 AI 및 자동화 기술을 기존 컴플라이언스 리포트 작성 업무에 이용할 가능성, 데이터 프라이버시와 보호에 관한 새로운 입법 조치에 대한 준비 등의 토픽에 초점을 맞춥니다.

Kuehn_DavidDe-Identification of Video Data for Public Sector Research

David Kuehn, Program Manager, FHWA Exploratory Advanced Research (EAR) Program, Federal Highway Administration, U.S. Department of Transportation


Wu_DanielThe Regulatory Landscape and Designing Trust into Data-Driven Systems

Daniel Wu, JD, PhD, Privacy Counsel and Legal Engineer, Immuta



Heider_JunCreating Organizational Value from Machine Learning

Jun Heider, CTOO, RealEyes Media


* 주최측 사정에 따라 사전 예고없이 프로그램이 변경될 수 있습니다.

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