1.
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Software
Is Eating The World
2015.11.7
김우찬
g.wckim@gmail.com

2.
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My Interests
• Bioinformatics
• Big Data Platform
• Data Mining

3.
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4.
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5.
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왜 소프트웨어인가?
• 모든 제품과 산업에서 사용됨

6.
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돈 되는 SW : Uber
Uber 현대기아차
사업모델
차량 합승
서비스
자동차
제조/판매
자동차
판매량
0대 800만대
기업가치 50조원 60조원

7.
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돈 되는 SW : Airbnb
Airbnb IHG
사업모델
숙박 대여
서비스
호텔업
(업계1위)
숙박 건물
개수
0개
4,600+
(호텔수)
기업가치 25조원 10조원

8.
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돈 되는 SW : Facebook
Facebook 삼성전자
사업모델 인터넷 서비스
전자제품
제조/판매
대표제품/
서비스
Facebook
Instagram
Messenger
스마트폰
메모리
가전제품
기업가치 300조원 200조원

9.
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3가지 주제
Big Data
Intelligence
Cloud

10.
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Big Data

11.
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빅데이터의 시작

12.
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Hadoop 출현 배경
• 2003년 Google 논문
– Google File System
• 2004년 Google 논문
– MapReduce
• 2005년 Hadoop 개발 (더그커팅)
–Apache 오픈소스

13.
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Hadoop은 왜 나타났나?
• Data가 너무 많아지고 있음
• 많은 Data로 무언가 해야 할 듯

14.
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Hadoop은 무엇인가?
• HDFS + MapReduce

15.
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Hadoop의 장점
• Scale-Up 보다는 Scale-Out
• 장애에 강함
• 쉬운 인터페이스

16.
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Hadoop Ecosystem
SQL
그래프
ML
클러스터
관리

17.
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Hot Trend

18.
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Spark 장점 1
• 모든 게 다 있음

19.
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Spark 장점 2
• 매우 빠름 (메모리 기반 연산)

20.
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Spark 장점 3
• 코드 라인이 짧음

21.
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Intelligence

22.
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Machine Learning

23.
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ML로 무엇을 할 수 있나?
• 사용자 행동 분석
• 추천 (컨텐츠, 광고, …)
• 인식 (음성, 이미지, 영상)

24.
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예측(추천)의 힘
• Netflix
–시청하는 영화의 2/3가 추천으로 발생
• Google
–38% 이상의 뉴스 조회가 추천으로 발생
• Amazon
–판매액의 35%가 추천으로 발생

25.
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Deep Learning

26.
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숫자 인식 (MNIST)

27.
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이미지 인식 (ImageNet)
• Large Scale Visual Recognition
Challenge (ILSVRC)

28.
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Cloud

29.
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Public vs. Private

30.
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Cloud에 필요한 것들
• Server 자원 관리

31.
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Cloud에 필요한 것들
• Cluster 자원 관리

32.
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Public Cloud 강자
• AWS (Amazon Web Service)

33.
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결론
• Big Data
–Hadoop에서 시작해서 지금은 Spark가
대세임
• Intelligence
–향후에 (특히 연구자 입장에서) 가장
할만한 분야임 (특히 DL)
• Cloud
–그냥 AWS 쓰는 게 좋음 (분석가 입장)