데이터 융합은 주어진 현상에 대한 더 높은 수준의 이해를 얻기 위해 여러 소스의 정보를 통합하는 프로세스입니다. 데이터에 대한 새로운 통찰력을 얻기 위해 베이지안 네트워크, 퍼지 논리, 기계 학습과 같은 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 해석하고 분석합니다. 데이터 융합을 통해 사용자는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 감지하고, 가설을 생성하고, 이상 현상을 식별할 수 있습니다.
데이터 융합은 항공우주, 의료, 에너지, 국방, 소매, 금융 등 다양한 산업에서 사용됩니다. 이러한 산업에서는 센서, 위성, 레이더, 영상 시스템, 의료 연구, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 소스에서 데이터가 수집됩니다. 이 데이터를 융합함으로써 조직은 비용을 최소화하고 의사 결정을 최적화할 수 있습니다.
데이터 융합은 기계 학습 및 인공 지능 시스템을 최적화하는 데에도 사용될 수 있습니다. 다양한 데이터 세트를 결합하면 보다 정확한 결정과 예측이 가능해질 가능성이 커집니다. 또한 패턴 인식에도 사용할 수 있어 기계가 물체를 보다 정확하게 식별하기 위해 특징을 결정할 수 있습니다.
데이터 융합은 점점 성장하는 분야입니다. 보다 진보된 컴퓨팅 기술이 사용 가능해짐에 따라 잠재적인 응용 프로그램이 극적으로 확장되었습니다. 이는 데이터 소스에서 최대 가치를 얻으려는 모든 조직에 필수적입니다.
