2008 KPMA 논문 발표
http://projectresearch.co.kr/2011/03/02/peter%EA%B0%80-%EC%A0%9C%EC%95%88%ED%95%98%EB%8A%94-enterprise-2-0-%ED%98%91%EC%97%85-%ED%99%98%EA%B2%BD-enterprise-2-0-%EA%B4%80%EB%A0%A8-%EB%85%BC%EB%AC%B8-pt-%EC%A0%95%EB%A6%AC/
2008 KPMA 논문 발표
http://projectresearch.co.kr/2011/03/02/peter%EA%B0%80-%EC%A0%9C%EC%95%88%ED%95%98%EB%8A%94-enterprise-2-0-%ED%98%91%EC%97%85-%ED%99%98%EA%B2%BD-enterprise-2-0-%EA%B4%80%EB%A0%A8-%EB%85%BC%EB%AC%B8-pt-%EC%A0%95%EB%A6%AC/
이영훈 (현, 얼티온 전문위원)
기업혁신을 위한 클라우드 여정
기업의 클라우드 서비스 도입과 운영의 문제점을 살피고, 이를 위한 아키텍쳐 기반의 서비스 운영과 거버넌스의 필요성을 제시한다.
서비스 L/C상의 CSB의 중요성과 향후 클라우드 기반 구축의 CSB 포지셔닝을 제시한다.
- The Cloud Life Seminar 2014 발표 내용
<1탄>왜 마이크로 서비스인가 - 마이크로서비스로 구성된 애플리케이션 소개
Session abstract:
이번 세션에서는 무엇이 마이크로 서비스고, 어떤 철학과 사상을 가지고 있는지 알아봅니다. 세션이 종료되면 참석하신 분들은 마이크로 서비스의 구성에서 어떤 내용이 중요한지 알게 됩니다. 전체 시리즈로 진행되는 첫 세션 입니다.
Session agenda:
-실 서비스용 데이터베이스를 종료한다면 어떤 일이 벌어질까
-마이크로서비스와 마이크로서비스가 아닌것
-어떻게 시작해야 하나
-마이크로서비스 애플리케이션 소개
-클라우드 네이티브(클라우드 최적화란)
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
이영훈 (현, 얼티온 전문위원)
기업혁신을 위한 클라우드 여정
기업의 클라우드 서비스 도입과 운영의 문제점을 살피고, 이를 위한 아키텍쳐 기반의 서비스 운영과 거버넌스의 필요성을 제시한다.
서비스 L/C상의 CSB의 중요성과 향후 클라우드 기반 구축의 CSB 포지셔닝을 제시한다.
- The Cloud Life Seminar 2014 발표 내용
<1탄>왜 마이크로 서비스인가 - 마이크로서비스로 구성된 애플리케이션 소개
Session abstract:
이번 세션에서는 무엇이 마이크로 서비스고, 어떤 철학과 사상을 가지고 있는지 알아봅니다. 세션이 종료되면 참석하신 분들은 마이크로 서비스의 구성에서 어떤 내용이 중요한지 알게 됩니다. 전체 시리즈로 진행되는 첫 세션 입니다.
Session agenda:
-실 서비스용 데이터베이스를 종료한다면 어떤 일이 벌어질까
-마이크로서비스와 마이크로서비스가 아닌것
-어떻게 시작해야 하나
-마이크로서비스 애플리케이션 소개
-클라우드 네이티브(클라우드 최적화란)
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
Overview of the current state of the arts of semantic technology and future trends
Linked Open Data + Context-aware Services = Killer Apps of Semantic Technology
1. 정보통신 기술의 화두:
화두:
온톨로지와 의미 기술
2009년 05월
2007.10
한 성 국
의미 기술 연구소/ 원광대학교
2. 정보 기술 환경
문서폅집
스프레드시트
전자우편 메세징
일정카렌더
파워포인트
서비스 클라우드
모바일 컴퓨팅
유비쿼터스 콘텐츠
웹정보 지도/위치정보 멀티미디어
데이터베이스
2
3. 정보 기술의 변화
인터넷 기반
기술
The Internet 웹 기술 (Web 1.0) Web 2.0 ?
Service
정보 시스템
기술
클라이너트-서버
nTier /
Components Oriented ?
정보 관리 Metadata
기술
관계데이터베이스 /
Data Modelling
데이터웨어하우스 /
BI BPM ?
Andy Mulholland - Global Chief Technology Officer - Capgemini
3
7. 정보 기술의 변화
인터넷 기술 The Internet 웹 기술 (Web 1.0) Web 2.0 ?
Service
정보 시스템
기술
클라이너트-서버
nTier /
Components Oriented ?
정보 관리 Metadata
기술
관계데이터베이스 /
Data Modelling
데이터웨어하우스 /
BI BPM ?
Andy Mulholland - Global Chief Technology Officer - Capgemini
7
8. 서비스 지향 시스템
Web Applications Web 2.0
Web Pages
Global
Applet/Servlet Service
Script RIA
Enterprise 2.0
1995 2000
Networking
Client-Server
Stand-alone
Objects
Database
Components
Application
Windows GUI
Local 1980 1990
Text User-Friendly Rich UI
8
9. Enterprise Service Bus (EBS)
Composite Business Service Service
Services
Composite Application
Enterprise Service Bus
Business Service Bus
Service Service Service Service Service Service
Implementation-Based
and Utility Services
Other
Service Enablement Service
Providers
Providing Resources Internal and External Resources
and Implementations Source: 2005 CBDI Forum Ltd
9
11. 정보 기술의 변화
인터넷 기술 The Internet 웹 기술 (Web 1.0) Web 2.0 ?
Service
정보 시스템
기술
클라이너트-서버
nTier /
Components Oriented ?
정보 관리 Metadata
기술
관계데이터베이스 /
Data Modelling
데이터웨어하우스 /
BI BPM ?
Andy Mulholland - Global Chief Technology Officer - Capgemini
11
14. 업무 혁신 vs. 정보 기술
업무 가치
혁싞
워크플로우 / 업무 서비스
업무 지능화 (BI)
업무 규칙
업무 프로세스 관리 (BPM)
SaaS
Database
Service-oriented Architecture (SOA)
Data/Application Integration (EAI) Security
COTS (ERP, CRM, SCM,…) Web-based Application
정보 기술
혁싞
14
15. 핵심 요소: 의미기술
Service Convergence
Media Convergence
Semantics
의미 기술
Device Convergence
Network Convergence
15
16. 의미 기술의 보편화
Information Relational Object-oriented Metadata-based Ontology-based
Modeling Modeling Modeling Modeling Modeling
Core Concept,
Entity-Relation Object Metadata
Elements Semantics
Information ERD, Class, Metadata
Hierarchical Domain Ontology
Systems Thesaurus Structure (Dublin Core…)
Languages SQL UML XML, RDF/S OWL
Software Design Description of
Knowledge-based
Applications Relational DB (Components, Information
Systems
GUI,…) Resources
16
17. 지식 공학 (Knowledge Engineering)
Category Theory
Domain
Theory
Denotational
Semantics
Truth
Maintenance
Systems Category Theory : Theoretical CS apps-
Denotational Semantics, Type Theory Category Theory : Software Spec
EMYCIN KIDS
SPECware
Expert Dempster-shafer Probabilistic Bayesian
Evidence Theory Networks Hybrid KR Distributed
MYCIN Systems Inference Reasoning
Assumption- Decision Graph
Semantic based Systems Theory Knowledge Partitioning
Networks Frame Problem Game Compilation Knowledge
Default Logic Abduction Theory Partitioning
GPS BUI
Circumscription Microtheories LogicKBs
SOAR Agents
NetL Non-monotonic
Logic Reactive JATlite
Frame-based KR
Agents KQML
Spreading
Activation
Today
Classic Formalization PowerLOOM NSF KDI
Distributed KJ-ONE Of Context
Actors AI LOOM Formal TOVE DARPA DARPA
Blackboard CYC ARPA Ontology HPKB RKF, DAML
Architectures WAM Description Logics KADS
KSI Ontological OIL
Planning
198 Constraint PARKA
199 Ontolingua
Engineering
200
Logic Prolog III KIF
3 Prolog II
PARLOG
0 Linear
GFP OKBC 1
Finite BinProlog
Prolog Logic
Constraint LIFE Domain OZ Knowledge R&D
Theorem Satisfaction Constraint PARKA-DB
Logic/Constraint
Proving Solvers
Feature Logics ECLiPSe Agents
CHIP Recent DARPA
17
18. 온톨로지 (Ontology)
특정 도메인의 공유적 개념화를 위한 형식적 지식 명세서
도메인 전문 지식
도메인 핵심 개념어
Concept
공유된 도메인 지식
구성 데이터 집합
Instance Relation
핵심 개념어간
의미적 관계
도메인 온톨로지
개념 관계값
Function Axiom
도메인 지식 규칙
18
19. 온톨로지 (Ontology)
Communication with People
Common Languages
Common Vocabulary to Represent
Data Semantics
Shared Knowledge Concepts
Common Language of Heterogeneous
Systems
Knowledge Base
Semantics of Information
19
20. 서비스 에이전트
Ontology Articulation
Toolkit
사용자
Ontology Construction
Tool 에이전트
온톨로지 Community
Portal
추론 엔진
Web-Page Annotation Annotated Metadata
Tool Web-Pages Repository
20
21. 의미기술 활용 시나리오
• 홍길동씨가 가벼운 자동차 사고를 당했다.
• 목 근처에 통증이 있어, 물리치료센터에서
• 검사와 치료를 받고자 한다.
• 자신의 일정을 고려하여 편한 날에,
• 가능하면 집이나 직장 근처 물리치료센터에서,
• 진료를 받고 싶으며,
• 의료 보험 혜택을 받고 싶다.
From the presentation of Yuhana 12/17/2007
21
22. 현재의 웹 기반 처리
웹사이트 검색
웹사이트 검색
웹사이트 확인
웹사이트 확인
22
23. 시맨틱웹 [Semantic Web]
인터넷 웹사이트를
검색하여, 자장 적합한 검색 에이전트
병원을 찾는다.
일정 에이전트 자싞의 일정을
일정을 재조정하고,
확인하여, 가장 적합한
결과를 알려 준다.
시간을 알아 낸다.
일정 에이전트
Insurance
agent
보험 및 진료비 지불에
진료 예약을 한다.
대한 제반 사항을 처리한다.
보험청구 에이전트
예약 에이전트
23
24. 온톨로지 기반 응용 시스템
Human Human
Machine-Machine
지식 표현 지식 수집
지식 추출
추론 지식 공유
지식 자원 및 지식 관리 홖경:
Semantic Web, Mobile Web, RIA…
Documents Databases Email Web People Other
Resources
24
26. 의미기술 관련 기업
Top 100 List: http://www.readwriteweb.com/archives/top_100_alternative_search_engines.php
http://blog.semantic-web.at/2008/07/07/an-overview-of-semantic-search-engines/
26
32. New Alexandrians
4. The New Alexandrians: Nature’s Google Earth Avian Flu Mashup
Nature’s Google Earth Avian Flu Mashup
Source: Howard Ratner, CTO, Nature Publishing Group
32
33. New Alexandrians
4. The New Alexandrians: Nature’s Google Earth Avian Flu Mashup
Nature’s Google Earth Avian Flu Mashup
Source: Howard Ratner, CTO, Nature Publishing Group
33
34. Semantic Grid
KNOWLEDGE REPRESENTATION
& REASONING
Knowledge Server
Knowledge base access, Inference
Translation Services
Syntactic & semantic translation
Knowledge Base
Ontologies Pathway Models
DIGITAL Curated taxonomies, Pathway templates,
LIBRARIES Relations & constraints Models of simulation codes
KNOWLEDGE
ACQUISITION
Navigation & Code Acquisition Interfaces
Queries FSM Repositories Dialog planning,
Versioning,
RDM Pathway construction
Topic maps
strategies
AWM Pathway Assembly
Mediated
Template instantiation,
Collections SRM Resource selection,
Federated
Constraint checking
access
Data
User
Data &
Collections Simulation s
Products
GRID
Pathway Execution
Policy, Data ingest, Repository access
Grid Services Pathway
Compute & storage management, Security Instantiations
Computin Stora
g ge
34
36. 응용 온톨로지 : Emergency Operation Center (EOC)
Department
Gas Operation IT and
Utility Centers Communication
Electricity
Management
May have
Water Financial Hospital directions
Information Situation reporting
Food Businesses Media
Food
Services
Resource requests
General information
Non-government Resources
Other EOCs
agencies
Computer systems
EOC
Incident Communications
Volunteer
Command Posts EOC needs
Facilities and supply
Worker BC Personnel
Compensation Government Ambulance
Board agencies Services
Airplane crash
Provincial Vancouver Civil disorder
May have Disaster
Emergency Richmond Board
Centres of Health events Earthquake
Department
Operation
Hazardous materials
Vancouver Fire Centers
Campus incident, major fire,
and Rescue
Security
Services urban interface fire
Provincial interaction
RCMP
Ministry of
Forests
36
37. Infrastructures: A System of Interconnected Systems
Water and Gas system
sewer system
Government
Public services Transportation
health
System
Banking
system
Emergency
Power system Food services
services
Communication
system
37
42. 의미기술의 응용
• 온톨로지 및 리즈닝 기반 지능형 검색 • 온톨로지 기반 지식 정보 표현, 공유
• Web2.0으로의 확장과 시각화 • 리즈닝을 통한 지식 발굴, 검색
지식 정보 검색 지식 관리 시스템
• 시맨틱 어노테이션 적용
• 분산된 정보 시스템의 의미적 통합 • 이미지 및 동영상 검색, 공유
• 이질적 시스템 간의 상호 운용성 확보
시스템 통합 RDF, OWL, 멀티미디어
정보 처리
및 상호운용 F-Logic
Semantic Annotation
유비쿼터스 시맨틱 블로그
& Reasoning 및 커뮤니티
컴퓨팅
• 온톨로지 기반 시스템 통합 • 의미기반 지능형 블로그
• 상황인지를 통한 맞춤형 서비스 • 시맨틱 위키 및 시맨틱 소셜 네트웍
의미기반 시맨틱
전자 상거래 데스크탑
• 데스크탑 검색의 온톨로지 기반 확장
• 온톨로지 및 리즈닝 기반 차세대 EC 가능
• P2P 적용을 통한 지식 콘텐트 공유
• 지능형 상품 검색, 절충/협상, 추천 기능 지원
• 강력한 시각화 및 관리 도구 필요
42