슬라이드 1
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- 원숙 금
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1 Data-driven Industry Reinvention All Things Data Con 2016, Opening speech SKT 종합기술원 최진성원장
2 Big Data Landscape Expansion Big Data Tech/Biz 진화방향 SK Telecom Big Data Activities Lesson Learned and Other Topics Industry Reinvention
3 Big Data Landscape Expansion Big Data Tech/Biz eco-system 은 Intelligence 강화, 다양한 Industry 접목등을통해비약적으로확장중
4 참조. Evolution of Hadoop eco-system The stack is is continually evolving and growing Falcon Knox Flink Kudu RecordService Ibis Parquet Sentry Flume Bigtop Oozie Hcatalog Hue Spark Tez Impala Kafka Drill Sqoop Avro Core Hadoop (HDFS, MR) Solr Pig Hbase Zookeeper Hive Mahout
5 참조. Data analysis process
6 Big Data Tech/Biz 진화방향 (1/3) IoT 확산에따라심화되고있는 3V(velocity, volume, variety) 에대응하여 Big Data 기술진화중 Variety : Text, web behavior log Multimedia, machine log Velocity : Batch Real Time Volume : GB, TB PB, ZB IoT 전용망도입및확산 Self Driving/Connected Car 확산 Cellular N/W (2G, 3G, 4G, 5G) IoT Device 폭발적증가
7 Big Data Tech/Biz 진화방향 (2/3) Legacy analytics tool 을지원하는 Cost effective Infra (computing/storage) 관점의활용에서 분산환경 ML/DL 기반의 Intelligence analytics 까지수용하는형태로발전 Enterprise-level 기능 / 성능 Advanced Analytics ML/ DL Big Data 1.0 Big Data 2.0 Big Data 3.0 & beyond Big Data Technology Evolution Birth (HDFS, MapReduce, Hive, etc.) Growth in Storage/Computing (Hbase, Spark, Yarn, etc.) Integration Era of Infra and Intelligence (SparkML, Mahout, H2O, TensorFlow, etc.)
8 참조. Big Data 세부기술 Life cycle TechRadar : Big Data, Q1 2016, Forrester Research report
9 참조. Data Science Value Chain
10 Big Data Tech/Biz 진화방향 (3/3) Big Data / AI 기술이다양한산업영역에적용되어 Biz Reinvention 을일으키고있음 Various Industry 접목 (As-is) : 항공기엔진제조 엔진원격관리서비스 : AI 기반주식거래시스템, Robo-adviser ICT 산업중심활용 (As-was) 5.5 조 < 80 조 24 조 < 35 조
11 SK Telecom Big Data 관련 Activities (1/3) SKT 내부활용과함께기술공급자관점에서 Big Data B2B 솔루션의외부사업화를추진중 SKT 내부활용외부사업화 (Hi-Tech 제조업등 ) Marketing 효율화 : Voc 분석, Target marketing 등 실시간 FDC (Fault Detection & Classification) 패턴분석 Network 품질최적화 : OSS, APOLLO 대용량미세품질분석
12 참조. Hi-Tech 제조업의 Big data 기술활용사례 Big Data 기술활용 Before & After 정량적 BEFORE 정성적 Data Storage Size AFTER BEFORE AFTER Batch (Near) Real Time 1.5PB 분석처리시간 20 분 10 시간 ` 100TB 3 개월 12 개월 저장기간 단일공정 / 장비분석 ` 통합연계분석 500GB 300 개 IT supported & Static Analysis Self & Dynamic Analysis 15TB 15 만개 1 회분석량분석대상 parameter 수 Descriptive Analysis Predictive Analysis
![Service ] ML/DL 음성인식](/docs-images/94/119013433/images/13-8.jpg "Backend Platform R&D")
13 SK Telecom Big Data 관련 Activities (2/3) Big Data, 음성 / 영상인식, 자연어처리기술등을융합하여 intelligence B2C 서비스제공추진중 [ Developers ] [ Intelligence Platform ] [ Smart Device ] [ Service ] ML/DL 음성인식 Backend Platform R&D User Interface ML Library Frontend Platform API / SDK T map 영상인식자연어처리 Infra Software (Hadoop, GPUs) Knowledge T Phone 3rd party Tech. Melon Text Speech Video Sensor Data
14 SK Telecom Big Data 관련 Activities (3/3) IoT 확산을위해 IoT 전용전국망 (LoRa) 및 IoT platform (ThingPlug) 구축을추진함 Service Platform Network Device
15 Lesson Learned and Other Topics Lesson Learned Other Topics 시행착오가필요한 emerging 영역으로서, Small start, Scale later 접근방식이선호됨 대부분의 Big data 과제는 BI 에서시작하여 New value creation 으로전이함 Raw data 는 Data lake 를통해저장하고, 단위시스템별로필요한가공데이터를 feeding 받는구조가이상적인형태임 Big data 기술은다양한응용 / 산업과융합될때 potential 이더큰 Enabling tech. 임 Ex. 자율주행차, Industry 4.0, O2O 등 ` Machine Learning & Big Data In-Memory Processing Data Discovery & Self-Service LOD & 정부 3.0 Spark 2.0 & Dataframe, ` Dataset and Structured Streaming KeyValue & Distributed File Stores Decision support vs. Decision making Definition of Intelligent Data H2O & Druid
16 Industry Reinvention ICT Tech. 공급자와 Domain 수요자간의협업을통한 Industry Reinvention Industry Customer Domain knowledge Enabling Industry Reinvention Digitalization Connectivity Automation & Intelligence SK 텔레콤 & Biz partner ICT Tech. Expertise
17 Appendix 1. Top 10 Machine Learning Algorithms Naïve Bayes Classifier Naïve K-Means Bayes Clustering Classifier Support Naïve Bayes Vector Classifier Machine 4. Apriori Algorithm 5. Linear Regression 6. Logistic Regression 7. Artificial Neural Networks 1. Naïve 8. Random Bayes Forests Classifier 1. Naïve 9. Decision Bayes Classifier Trees Naïve Nearest Bayes Neighbors Classifier
18 Appendix 2. Scikit-learn algorithm cheat-sheet
19 Appendix 3. Machine Learning Algorithms Mindmap
20 SK Telecom 의 Big Data Forum
21 SK Telecom 의 Open Innovation channel
22 Thank you
김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key
![김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key](/thumbs/85/91488855.jpg "김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key")
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CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내 빅데이터 산 학 연 관
방송 통신 전파 KOREA COMMUNICATIONS AGENCY MAGAZINE 2013 VOL.174 09+10 CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내
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목차(Table of Content) 1. 클라우드 컴퓨팅 서비스 개요... 2 1.1 클라우드 컴퓨팅의 정의... 2 1.2 미래 핵심 IT 서비스로 주목받는 클라우드 컴퓨팅... 3 (1) 기업 내 협업 환경 구축 및 비용 절감 기대... 3 (2) N-스크린 구현에 따른 클라우드 컴퓨팅 기술 기대 증폭... 4 1.3 퍼스널 클라우드와 미디어 콘텐츠 서비스의
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IBM Partner Program March, 2012 Jaemin, Lee SWG Channels, IBM Korea SWG Channels 2012 IBM Corporation Agenda IBM Korea SWG Channels Software Value Plus Software Value Incentive Revalidation 2 IBM Software
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최신 ICT 이슈 IITP, 2016 년에 대두될 ICT 산업 10 대 이슈 발표 * 2016 년에는 IoT, 드론, 자율주행자동차, 로봇 등 인공지능을 활용한 제품 활성화가 ICT 업계의 가장 큰 화두가 될 것으로 전망 정보통신기술진흥센터(IITP)는 10 월 6 일 개최한 2016 ICT 산업전망컨퍼런스 를 통해 다음과 같이 2016 년 ICT 산업 10
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솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
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박가영(parkga00@truefriend.com) 02-3276-5979 서로 다른 사물인터넷 전략, 기회를 찾는 기업 2015년 Target KOSPI 2,300pt 12MF PER 10.27배 12MF PBR 0.91배 Yield Gap 8.2%P SKT는 빅데이터 비즈니스(B2B) vs LG U+는 월과금 서비스(B2C) 사물인터넷은 단순히 하나의 기술이
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플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 류 재 홍 강 석 환 차 재 민 고등기술연구원 플랜트엔지니어링센터 ICT Application of Plant Industry Technology Jae-Hong Ryu, Suk-Hwan Kang, and Jae-Min Cha Institute for Advanced Engineering, Plant Engineering
Special Theme _ 모바일웹과 스마트폰 본 고에서는 모바일웹에서의 단말 API인 W3C DAP (Device API and Policy) 의 표준 개발 현황에 대해서 살펴보고 관 련하여 개발 중인 사례를 통하여 이해를 돕고자 한다. 2. 웹 애플리케이션과 네이
모바일웹 플랫폼과 Device API 표준 이강찬 TTA 유비쿼터스 웹 응용 실무반(WG6052)의장, ETRI 선임연구원 1. 머리말 현재 소개되어 이용되는 모바일 플랫폼은 아이폰, 윈 도 모바일, 안드로이드, 심비안, 모조, 리모, 팜 WebOS, 바다 등이 있으며, 플랫폼별로 버전을 고려하면 그 수 를 열거하기 힘들 정도로 다양하게 이용되고 있다. 이
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http://www.kiise.or.kr/swcs/2014/ Software Convergence Symposium 2014 Software Convergence Symposium 2014 2014. 1. 23(Thu) ~ 24(Fri) 대회 조직 대 회 장 서정연(한국정보과학회 회장) 조직위원회 위 원 장 최종원(숙명여대), 홍충선(경희대), 황승구(ETRI)
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1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원 : 아시아 클라우드 ERP 시장 공략 추진 - 더
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글로벌 정보통신(ICT) 방송 동향리포트 제 98호 l Ver. 2013. 05. 02 2013년 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 현황 2013년 초, 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A 진행 현황 Google, Amazon, Facebook, Twitter 등 글로벌 주요 IT 사업자들의 M&A가 2013년 상반기 활발히 진행되고 있음 - 2013년 4월
정보화 산업의 발전단계 : 정보혁명의 진화 정보화 산업의 발전단계 1세기에 두 번 정도의 큰 기술혁명이 이루어져 경제성장의 원동력으로 작용 uit 시대는 정보혁명 중 인터넷 이후의 새로운 기술혁명인 컨버전스 기술이 핵심이 되는 시대 uit 시대는 정보화의 극대화와 타
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02.전체교육과정안내서 (김종혁)
: 010-2414-3329 / jazzmania74@gmail.com 10 / 6 (1,000 ) () MBA ( ) () MBA () () (44 ),,, MBTI,,, ( )( ), ( ), (10) ( ) ( NANUM Consulting ) ( ) ( ), ( ), ( ) ( ) ( ),,,, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
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OT S / SOFTWARE 임베디드 시스템에 최적화된 Windows Embedded Compact 2013 MDS테크놀로지 / ES사업부 SE팀 김재형 부장 / jaei@mdstec.com 또 다른 산업혁명이 도래한 시점에 아직도 자신을 떳떳이 드러내지 못하고 있는 Windows Embedded Compact를 오랫동안 지켜보면서, 필자는 여기서 그와 관련된