KAIST UMLS 연구실 홈커밍데이 발표자료

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

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

3. your name

4. your name

5. your name
왜 소프트웨어인가?
• 모든 제품과 산업에서 사용됨

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

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

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

9. your name
3가지 주제
Big Data
Intelligence
Cloud

10. your name
Big Data

11. your name
빅데이터의 시작

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

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

14. your name
Hadoop은 무엇인가?
• HDFS + MapReduce

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

16. your name
Hadoop Ecosystem
SQL
그래프
ML
클러스터
관리

17. your name
Hot Trend

18. your name
Spark 장점 1
• 모든 게 다 있음

19. your name
Spark 장점 2
• 매우 빠름 (메모리 기반 연산)

20. your name
Spark 장점 3
• 코드 라인이 짧음

21. your name
Intelligence

22. your name
Machine Learning

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

24. your name
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. your name
Deep Learning

26. your name
숫자 인식 (MNIST)

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

28. your name
Cloud

29. your name
Public vs. Private

30. your name
Cloud에 필요한 것들
• Server 자원 관리

31. your name
Cloud에 필요한 것들
• Cluster 자원 관리

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

33. your name
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)