마젤란홀 10:05 ~ 10:25

Technology Innovation - Partner, Disrupt and Foresee

연구/개발의 목적은 경쟁력있는 기술을 확보하여 고객의 비즈니스를 혁신하는데 있습니다. 삼성SDS는 AI, Analytics, IoT등의 핵심기술 Platform을 기반으로 제조, 물류, 마케팅, 금융 등 다양한 분야에 적용하여 고객 비지니스를 혁신한 경험을 가지고 있습니다. 이러한 경험과 적용 노하우를 Brightics 아카데미를 통해 학계에, 오픈소스 Contribution을 통해 SW업계에 공유하고자 합니다. 이번의 Techtonic 2018 행사도 그 연장선상으로 다양한 개발자들과 기술/아이디어에 대해 함께 나누며 발전시키고자 합니다.

윤심 전무삼성SDS 연구소

전산학을 전공하고 1996년 삼성SDS에 개발자로 입사해 현재 연구소장을 맡고 있습니다. 그간 신기술 기반 사업추진, 전략마케팅 경험 등을 토대로 사업에 기여할 수 있는 핵심 연구분야를 지속적으로 발굴/확대하는 것을 목표로 하고 있습니다.

마젤란홀 10:25 ~ 10:55

Keynote 2: 오픈소스 개발 생태계 변화 및 시사점

오픈소스 개발 생태계의 변화 및 개발자/연구원 등 업계 종사자들에게 시사하는 바를 사례를 통해 소개를 하고, Data Analytics, Deep Learning 뿐만 아니라 산업 전반에서 적극적으로 활용되고 있는 대표적인 오픈소스인 파이썬의 성장 과정과 파이썬 개발자 컨퍼런스인 파이콘 및 파이썬소프트웨어재단 이사진의 활동 내용에 대해서고 공유합니다.

김영근 이사파이썬소프트웨어재단

2014년 한국에서 처음으로 파이썬 컨퍼런스인 파이콘(PYCON)을 개최하였으며, 2016년 파이썬소프트웨어재단(PSF) 전세계 11명의 이사 중 한명으로 선출되어 활동 중입니다. 한국을 포함한 주변 국가에서 파이썬 컨퍼런스나 교육에 필요한 것이 무엇인지 듣고 지원하기 위해 노력 중입니다.

마젤란홀 10:55 ~ 11:20

머신러닝이 쉬워진다!
- 오픈소스 AI분석플랫폼 Brightics Studio

삼성SDS가 2011년부터 개발한 엔터프라이즈用 빅데이터 분석 및 AI 플랫폼인 Brightics AI. 삼성 내 다양한 프로젝트를 통해 성과를 검증한 Brightics AI를 오픈소스화(Brightics Studio) 하여 AI기반 분석 기술을 개발자들에게 제공하고자 합니다. 오픈소스로 제공되는 Brightics Studio는 엔터프라이즈 버전인 Brightics AI 를 경량화 하여 제공됨으로써 Laptop 에서도 손쉽게 분석모델 개발을 경험 할 수 있습니다. 또한 데이터 분석 전문가가 아닌 Application 개발자들도 쉽게 분석모델을 만들고 자신의 App.에 분석서비스/결과를 빠르게 연계할 수 있는 장점이 있습니다. 삼성SDS 는 한국 개발자들과 함께 분석 관련 Eco-system 을 형성하고 관련기술을 함께 발전시키고자 합니다.

민승재 마스터삼성SDS 데이터분석 센터장

고성능 빅데이터 분산/병렬 처리를 전공하고 지금은 Data Scientist를 위한 유용한 Machine Learning Platform을 만들기 위해 다양한 시도를 하고 있는 연구자입니다.

마젤란홀 11:30 ~ 12:00

삼성SDS가 만든 블록체인 플랫폼 파헤치기
- Nexledger^TM Blockchain Platform Architecture

블록체인은 금융, 물류를 넘어 인공지능, IoT 등 활용 분야를 넓혀가고 있습니다. 삼성SDS는 이러한 블록체인 기술의 본질적 Value에 주목하고, 기업들의 비즈니스 경쟁력 강화를 위한 블록체인 플랫폼을 개발하여 실 사업 적용을 통해 검증, 활용하고 있습니다. 본 발표에서는 그간 삼성SDS의 블록체인이 어떤 문제를 어떻게 기술적으로 해결해 왔으며 이를 통해 어떤 사업 사례를 확보해 왔는지, 그리고 앞으로 기술이 어떤 방향으로 발전할지를 공유합니다.

성기운 랩장삼성SDS 블록체인연구팀

인터넷 프로토콜과 P2P 네트워크를 전공하고, 블록체인 기술을 연구개발하고 있습니다. 모든 기술개발의 결과는 실 세계와 소통하고 활용되어야 한다고 생각하기 때문에, 보다 실질적이고 구체적이며 활용성 높은 블록체인 기술 개발 및 실증을 위해 노력하고 있습니다.

마젤란홀 12:00 ~ 12:30

勞BOT과 챗BOT으로 업무 자동화
- Brity Works

최근 주목을 받고 있는 업무 자동화 도구인 RPA(Robotic Process Automation)와 챗봇을 소개 합니다. 업무 자동화 솔루션을 이루는 기술 요소와 AI 기술과의 접목 현황과 향후 발전 방향에 예상해 봅니다. 실제 적용 사례 공유를 통해 자동화 솔루션의 효과적인 적용 방향에 대한 경험을 공유할 예정입니다.

박구현 프로삼성SDS 솔루션개발팀, 공통솔루션개발그룹

테스트 자동화 솔루션 개발을 오랜 기간 했으며, 현재는 업무 자동화 솔루션 개발을 하고 있습니다.

마젤란홀 13:30 ~ 14:00

Deep Auto-encoder로 추천 알고리즘 만들기
- 동영상 컨텐츠 적용사례

“인생은 선택의 연속이다.” 라는 말이 있죠? 세상엔 너무 많은 아이템이 있고, 우리에게 주어진 시간은 한정적입니다. 그래서 다양한 추천 알고리즘들이 우리의 선택을 좀더 쉽게 만들어줍니다. 이 세션에서는 통계적 기법부터 Deep Learning을 활용한 알고리즘까지 다양한 추천 알고리즘을 소개하고, 실제 서비스에서 딥러닝 기술을 사용한 사례를 소개합니다.

주성훈 프로삼성SDS 데이터분석센터, 선행연구Lab

뇌공학 분야에서 박사학위를 취득 한 후, 딥러닝을 이용해 다양한 추천 기술들을 연구하고 있습니다. Generative model에 관심이 많습니다.

파스칼홀 13:30 ~ 14:00

대규모 Machine Learning을 위한 Kubeflow 파헤치기

Machine Learning Workflow를 Kubernetes환경에서 쉽고 유연하고 확장이 용이하도록 배포할 수 있는 기술인 Kubeflow 기술 소개 예정입니다. 아울러 Github에 등록된 이슈에 대해 내용을 바탕으로 제목을 생성하는 머신러닝 모델 시연(Kubeflow demo: Github issue generation example)을 진행할 예정입니다.

이권호 프로삼성SDS IoT&클라우드연구팀, 클라우드선행연구Lab

OpenStack, Kubernetes등 오픈소스 클라우드 기술연구를 수행하고 있습니다.

이규성 프로삼성SDS IoT&클라우드연구팀, 클라우드선행연구Lab

클라우드 관련 기술을 연구하고 있습니다. 현재는 컨테이너를 기반으로 한 머신러닝 환경을 연구 중에 있습니다.

마젤란홀 14:00 ~ 14:30

좌충우돌! 딥러닝으로 부정맥 찾기

24시간 이상의 심전도 분석이 필요한 부정맥 진단은 시간과 비용이 매우 많이 드는 진단입니다. 이런 진단의 어려움을 기계가 도와줄 수는 방법은 무엇일까요? 그동안 진단 정확도를 높이기 위해 Deep Learning을 적용하기 위해 수없이 고민한 경험을 공유합니다.

윤용근 프로삼성SDS 데이터분석센터, 선행연구Lab

2015년부터 다양한 딥러닝 네트워크 설계와 최적화 방안에 대해 연구해오고 있습니다.

파스칼홀 14:00 ~ 14:30

Machine Learning 경진대회
- kaggle 참가기

내가 만들어 가고 있는 데이터 분석 모델은 어느 정도의 수준을 지니고 있는 걸까? 이 데이터를 분석하는 모델은 이 모델이 최선인 걸까? 나를 시험해 보면서 데이터 분석의 새로운 시야를 열 수 있는 좋은 계기가 되었던 저희의 Kaggle 도전기를 들려 드리고자 합니다. 여러분도 한번 이 기회에 도전 해 보시는 건 어떨까요?

박정형 프로삼성SDS 데이터분석센터, 선행연구Lab

고성능 빅데이터 병렬 처리를 전공하고 빅데이터 분석을 위한 딥러닝의 나래에 빠져 딥러닝모델링을 통한 데이터 가치 창출에 무한 관심을 두고 다양한 시도를 진행중인 연구자입니다

마젤란홀 14:50 ~ 15:20

리얼 제조 현장에서의 데이터 분석 노하우

헬스, 금융, 제조 부문 등 산업 현장에서 데이터 수집의 어려움, 연구 모델을 그대로 적용하기 어려웠던 경험과 사유를 실제 Case를 통해 여러분께 공유할 예정입니다.

조성호 프로삼성SDS 인공지능연구센터, AI플랫폼Lab

딥러닝 기반의 Classification, Detection, Segmentation, Image Search 분야에 집중하여 연구하고 있습니다.

파스칼홀 14:50 ~ 15:20

Agile팀의 MSA(Microservice Architecture) 적용 고군 분투기

아마존, 넷플릭스, 우버 등 다양한 서비스들이  시장 변화속도에 빠르게 대응하기 위하여 MSA를 채택하고 있고, 다른 많은 기업들이 Monolithic에서 MSA로의 전환을 검토/진행하고 있습니다. 삼성SDS 역시 이런 전환 흐름에 발맞추어 나가려고 노력하고 있고, 그 중 하나로 Monolithic으로 개발/운영되던 일부 솔루션의 문제점을 해결하기 위한 MSA로의 전환을 시도했습니다. 이 세션에서는 MSA 적용을 위한 기술적인 접근보다는 Agile팀이 기존 Monolithic 시스템을 MSA로  전환하는 과정에서 겪은 다양한 경험과 노력들을 공유하고자 합니다.

이기영 프로삼성SDS SW엔지니어링팀, ACT그룹

소속부서인 ACT그룹(Agile Core Team Group)은 개발자들이 함께 성장할 수 있는 문화를 만드는 곳으로 사내에 Agile 문화와 Practice를 전파를 위해 노력하고 있는 개발자입니다.

마젤란홀 15:20 ~ 15:50

느린 딥러닝 모델개발, 보다 빠르고 효과적으로

우리는 현장에서 일반적으로 pretrained 모델을 활용하여 현장의 데이터와 요구사항에 적합한 모델을 생성합니다. 이미 많은 연구 그룹에서는 state of the art의 모델 구조를 이용하여 imagenet 또는 COCO datasets 등을 학습한 pretrained한 모델을 제공하고 있지만, 어떤 pretrained 모델을 사용하는 것이 좋을까에 대한 정답은 없습니다. 우리는 data scientist가 현장 프로젝트에 모델 개발을 위해 투입이 되었을 때 고민되는 pretrained 모델의 선택과 함께 pretrained 모델 선택 후 어떤 hyperparameters 값을 사용할 것인지 대한 고민을 덜어주기 위한 연구에 대해 소개하고자 합니다.

이재영 프로삼성SDS 인공지능연구센터, AI플랫폼Lab

딥러닝 프레임워크 개발 조직에서 기술 리서치, 개발 등의 업무를 하고 있는 엔지니어입니다. 딥러닝 모델의 학습 방법에 대한 관심이 많습니다.

파스칼홀 15:20 ~ 15:50

데이터가 돈이 되는 세상
- Privacy Preserving Data Mining

혁명 기조를 기반으로 한 국내 현황과 데이터 분석에 대한 글로벌 요구에 의해 프라이버시와 머신러닝/딥러닝 등 분석 사용성을 동시에 만족하는 기술 필요한 상황이며, 특히 프라이버시가 중요한 의료데이터, 금융데이터, 신용데이터 등에 대한 요구사항이 높습니다. 이에 삼성SDS가 서울대학교Crypto Lab과 산학연구를 통해 개발 중인 기술에 대해서 소개해 드리고자 합니다.

윤효진 프로삼성SDS 보안연구팀

암호학을 전공하였고, 암호원천/보안 원천 및 응용기술을 연구하고 있습니다. 보안아키텍팅 및 암호/보안 사업발굴에 관심이 있습니다.

한규형서울대학교 수리과학부, Crypto Lab

암호학 박사과정으로, 동형암호의 원천기술개발/개선/구현/응용 연구개발을 수행중입니다.

마젤란홀 16:10 ~ 16:50

나는 어느 설비가 고장날 지 알고 있다!
- 이상감지와 수명예측

설비 이상/장애 발생 前 Data 특성을 감지하여, 사전에 조치가 가능한 조기 경보 전달 기술, 설비 장애를 예방하기 위한 반복적이고 비효율적인 설비 검사 비용 절감 효과, IoT 현장설비들의 수 많은 센서, 로그 데이터의 특성을 모니터링하여 이상징후를 조기에 감지 및 진단하고 프로세스 성능 개선 & 최적화 적용 사례 등을 공유하고자 합니다.

김재훈 프로삼성SDS 데이터분석센터, 데이터분석Lab

KAIST에서 화학공학을 전공하였고, 딥러닝을 활용한 스마트한 신물질 개발 연구를 했습니다. 머신러닝 기반 스마트한 이상감지 및 수명예측 알고리즘 개발중입니다.

파스칼홀 16:10 ~ 16:50

Spark Cluster 어디까지 써 봤니?
- 클러스터 리소스 최적화를 위한 Spark 아키텍처

Hadoop 에코시스템에서 가장 성공한 프로젝트 중 하나를 꼽자면 Spark을 꼽을 수 있습니다. Spark이 Apache Top Level Project가 된지 벌써 4년이 넘었고, 인기도 많아서 여러 곳에서 써보려고 시도하지만, 막상 쓰려고 하면 수많은 장애물에 부딪혀서 쉽지가 않습니다. 삼성SDS의 빅데이터 플랫폼 Brightics AI를 개발하면서 겪은 Spark와 관련한 몇몇 이슈를 소개하고 어떻게 해결했는지 경험을 공유하고자 합니다.

노광선 프로삼성SDS 데이터분석센터, 분석플랫폼Lab

빅데이터 플랫폼 개발 조직에서 플랫폼 개발, 기술 지원 등의 업무를 하고 있는 엔지니어입니다. 최근에는 빅데이터 외에 컨테이너 기술 등에도 관심이 많습니다.

마젤란홀 16:50 ~ 17:20

내 안에 스타트업 있다! - 삼성SDS의 스타트업 상생기

대기업과 스타트업, 무엇이 떠오르시나요? 너무나 다르기 때문에 대립적으로만 보이는 둘. 하지만 다르기 때문에 서로가 필요합니다. 부족한 부분을 채워주며 잘 맞물리거든요. 이 발표는 스타트업과 함께 성장해 나가고자 하는 삼성SDS의 노력을 소개해드립니다.

이소라 프로삼성SDS 오픈이노베이션팀

기술경영을 전공하고 유망 기술 및 스타트업을 발굴하는 일을 담당하고 있습니다. 보석같은 스타트업들에게 마음을 빼앗겨, 스타트업과 삼성SDS가 윈윈하는 협력모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

마젤란홀 16:50 ~ 17:20

AI가 변호사를 대체할 수 있을까? - AI 기업 계약검토 자동화 서비스 (알파법)

법률 계약서 검토라고 하면 어렵고, 읽어야 할 분량도 많아서 변호사들만 할 수 있는 영역으로 생각됩니다. 그러나 알파법은 계약서를 AI기술로 학습하고, 분석하여 독소조항을 검출하면 변호사가 아닌 일반인들도 쉽게 계약서 검토를 해서 업무시간도 단축하고, Human Error도 줄일 수 있다는 아이디어로 시작했습니다. 자연어처리, 머신러닝, 딥러닝 등 소위 시장에서 핫한 기술들을 법률이라는 업무에 적용하여 새로운 서비스를 만들어내는 것이 쉽지는 않지만, 저희들의 여정을 함께 나누시죠~

배문용 소사장삼성SDS 알파법소사장

연구기획 업무 중 MBA를 전공하고, 신사업 기획과 실행에 관심이 많습니다. AI 기술을 다양한 분야에 접목하여 사람을 편리하게 해주고, 행복하게 만드는 서비스로 쓸모 있는 사람이 되고 싶습니다.

마젤란홀 16:50 ~ 17:20

데이터를 상품화하자! - 데이터 판매 서비스 예비 스타트업(인스파일러)

사내벤처에서 스핀오프를 준비중인 인스파일러는 소스 데이터를 가공, 분석하여 새로운 데이터로 만들어 판매해보자는 아이디어로 시작되었습니다. 데이터를 상품화하기 위한 솔루션 프로토타입을 만들면서 반복되는 수작업부터 분석 툴(Brightics)을 활용하여 하나라도 더 자동화할 수 있는 프로세스를 정립하기까지 시행착오와 고민이 있었습니다. 이 경험을 기반으로 이제 데이터 서비스 사업을 개시하려고합니다. 기업 실무자부터 개인까지 누구나 쉽고 재미있게 데이터를 접하고 활용하 수 있게 지원하는 서비스, 나아가 중소기업, 개인들도 자신의 Data를 Monetize할 수 있도록 도와주는 모두를 위한 데이터 서비스를 목표로 합니다.

김사라 프로삼성SDS XEED-LAB

정보과학 분야에서 Information Behavior를 연구하고, 서비스 & 사업 기획자로 역할하고 있습니다. Data monetization과 누구나 쉽게 데이터를 접할 수 있는 서비스를 고민하며 데이터 사업을 준비 중입니다.