고재성(jake.ko) / kakao corp.(포털 플랫폼 개발파트)
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가장 먼저 Daum 서비스를 만나 볼 수 있는 첫 화면!
변화된 Daum 모바일 첫 화면 서비스를 소개합니다.
기존 시스템의 구성과 문제점부터 개선 과정을 통해 변화된 시스템 구성, 운영 노하우, 기술 스택에 대해서 공유합니다.
다양한 콘텐츠를 안정적으로 제공하기 위한 고민 과정, 우리가 생각하는 앞으로의 포털의 모습에 대해서 이야기해보려 합니다.
ITS 4차 메인 세미나_알고리즘(배은정, 김용겸, 김성수, 정민영, 유재현)
왓챠(Watcha) 알고리즘 분석(15.11.06)
고려대학교 정보기술경영학회 : ITS
Web: http://itsociety.co.kr/
Mail: president@itsociety.co.kr
SK Planet에서 주최한 TechPlanet 2012에서 발표했던 자료입니다. 소셜 큐레이션 서비스에 대한 간략한 소개와 관련 기술, 향후 전망 등을 담고 있습니다.
! 정정합니다. 32페이지의 pypi install ... 은 pip install 이 올바른 코드입니다.
ITS 4차 메인 세미나_알고리즘(배은정, 김용겸, 김성수, 정민영, 유재현)
왓챠(Watcha) 알고리즘 분석(15.11.06)
고려대학교 정보기술경영학회 : ITS
Web: http://itsociety.co.kr/
Mail: president@itsociety.co.kr
SK Planet에서 주최한 TechPlanet 2012에서 발표했던 자료입니다. 소셜 큐레이션 서비스에 대한 간략한 소개와 관련 기술, 향후 전망 등을 담고 있습니다.
! 정정합니다. 32페이지의 pypi install ... 은 pip install 이 올바른 코드입니다.
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
<마비노기 영웅전>의 사례에 기반하여 다음의 내용을 설명합니다.
1. 국내 및 해외에서 라이브 서비스 중에 발생하는 작업장 이슈에 대응하기 위해서 실시간 로그 수집 프로세스를 구축하면서 고민하였던 내용과
2. 수집한 로그 데이터를 활용하여 온라인 액션 게임에서 캐릭터 애니메이션 패턴간의 유사도(TF-IDF, Cosine Similarity)를 분석하여 현업 실무의 어뷰징 탐지에 활용한 사례를 공유합니다.
라이브 서비스 환경에서 국내 및 해외의 실시간 로그 수집에 대해서 고민하시는 개발자나 온라인 게임에서의 봇탐지에 관심있는 분석가들에게 유용한 사례를 소개해드릴 수 있을 것으로 생각합니다.
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
[NDC16] (애드브릭스) 라이브마이그레이션 분투기 - 달리는 분석 툴의 바퀴를 갈아 끼워보자!Jeongsang Baek
애드브릭스는 모바일 앱 분석 솔루션으로, 많은 개발사들이 애드브릭스를 통해 앱의 성과를 지표화하여 분석하고 있습니다. 시간이 지나면서 사용자의 요구는 다양해졌고 분석해야 하는 앱의 개수는 폭발적으로 증가하였습니다. 그 결과 애드브릭스는 사용자에게 다양한 지표를 손쉽고 빠르게 고객에게 제공하기 위해 지속적인 서비스 아키텍쳐 재설계 및 데이터의 라이브 마이그레이션을 진행하였습니다.
이 세션은 폭발적으로 성장한 분석툴이 사용자의 다양한 요구사항을 만족시키기 위해 재설계한 아키텍쳐와 그 구현에 대해 설명하고 라이브 마이그레이션을 진행하며 얻은 경험과 인사이트를 공유합니다.
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion Kim
DEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
검색엔진 랭킹 상위 - scs(seo curation suite) 서비스 넥스트티eunpyo hong
검색 엔진 상위에 노출을 위한 가장 일반적인 방법은?
SEM, Power Blog(SNS) Marketing이지만 비용 대비 효과는 점점 낮아지고 있습니다.
SCS(SEO Curation Suite) 서비스는 시중 SEO 솔루션과 서비스와는 달리 SEO 컨설팅 영역 중 자동화 할 수 없었던 키워드 컨설팅 영역과 Off Page SEO의 검색엔진 역 로봇을 이용하여 사용자 행태를 적용하여 검색엔진 랭킹 상위로 진입 / 유지하는 마케팅 솔루션입니다.
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
<마비노기 영웅전>의 사례에 기반하여 다음의 내용을 설명합니다.
1. 국내 및 해외에서 라이브 서비스 중에 발생하는 작업장 이슈에 대응하기 위해서 실시간 로그 수집 프로세스를 구축하면서 고민하였던 내용과
2. 수집한 로그 데이터를 활용하여 온라인 액션 게임에서 캐릭터 애니메이션 패턴간의 유사도(TF-IDF, Cosine Similarity)를 분석하여 현업 실무의 어뷰징 탐지에 활용한 사례를 공유합니다.
라이브 서비스 환경에서 국내 및 해외의 실시간 로그 수집에 대해서 고민하시는 개발자나 온라인 게임에서의 봇탐지에 관심있는 분석가들에게 유용한 사례를 소개해드릴 수 있을 것으로 생각합니다.
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
[NDC16] (애드브릭스) 라이브마이그레이션 분투기 - 달리는 분석 툴의 바퀴를 갈아 끼워보자!Jeongsang Baek
애드브릭스는 모바일 앱 분석 솔루션으로, 많은 개발사들이 애드브릭스를 통해 앱의 성과를 지표화하여 분석하고 있습니다. 시간이 지나면서 사용자의 요구는 다양해졌고 분석해야 하는 앱의 개수는 폭발적으로 증가하였습니다. 그 결과 애드브릭스는 사용자에게 다양한 지표를 손쉽고 빠르게 고객에게 제공하기 위해 지속적인 서비스 아키텍쳐 재설계 및 데이터의 라이브 마이그레이션을 진행하였습니다.
이 세션은 폭발적으로 성장한 분석툴이 사용자의 다양한 요구사항을 만족시키기 위해 재설계한 아키텍쳐와 그 구현에 대해 설명하고 라이브 마이그레이션을 진행하며 얻은 경험과 인사이트를 공유합니다.
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion Kim
DEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
검색엔진 랭킹 상위 - scs(seo curation suite) 서비스 넥스트티eunpyo hong
검색 엔진 상위에 노출을 위한 가장 일반적인 방법은?
SEM, Power Blog(SNS) Marketing이지만 비용 대비 효과는 점점 낮아지고 있습니다.
SCS(SEO Curation Suite) 서비스는 시중 SEO 솔루션과 서비스와는 달리 SEO 컨설팅 영역 중 자동화 할 수 없었던 키워드 컨설팅 영역과 Off Page SEO의 검색엔진 역 로봇을 이용하여 사용자 행태를 적용하여 검색엔진 랭킹 상위로 진입 / 유지하는 마케팅 솔루션입니다.
신종주(isaac.shin) / kakao corp.(멀티미디어처리파트)
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Computer Vision 의 여러 영역 중 얼굴인식은 실생활에 가장 유용한 분야 중 하나입니다. 얼굴 인식도 딥러닝을 이용하면서 성능이 많이 향상되었습니다. 얼굴 인식 분야가 어떻게 발전되었고, 최근에는 어떤 연구가 진행 중인지 알아보겠습니다. 마지막으로 카카오에서 얼굴 인식 적용사례를 소개합니다.
김기도(olaf.kido) / kakao corp.(미래미디어파트)
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사용자에게 알맞은 뉴스를 전달하기 위해서는 언론사에서 전달해주는 기본 정보 이외에도 컨텐츠의 다양한 특성을 파악하여 이를 사용자와 연결 짓는 것이 중요합니다. 다양한 특성 정보들 중에서 기사의 유형이나 핵심 주제 같은 것들은 컨텐츠 본문을 자연어 처리해서만 얻을 수 있기 때문에 분석하기가 매우 까다롭습니다. 본 발표에서는 Deep Learning 기술을 사용한 '뉴스 메타 태깅 시스템'의 개발 사례를 소개합니다. 이 사례를 통해 분석 모델 학습부터 운영 시스템 개발 과정에서의 고민과 Lessons Learned를 공유하도록 하겠습니다.
최규민(pi.314) / kakao corp.(추천팀)
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발표의 시작은? Music Streaming 서비스인 멜론과 카카오미니에 적용된
Toros 음악 추천 시스템의 다양한 추천 모델과 이를 활용한 추천 레시피에 대한 이야기를 합니다.
그리고 마무리는? 음악 추천을 위해 40~100차원 벡터로 모델링 된 (CB/CF) Latent Feature들을
다양한 조합으로 Visualization(t-SNE)하고 눈으로 탐색해 가면서 재미난 특징을 찾아보고자 합니다.
"CB와 CF Feature 노래를 어떻게 표현했을까?”,
"Popular노래와 Rare 한 노래의 Feature는?”
“Feedback이 많은 유저와 적은 유저 차이는?”
“팬덤이 있는 유저들은 어떤 모양일까?"
황지수(mario.h) / kakao corp.
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카카오 봇 플랫폼을 소개합니다. 카카오톡 플러스 친구에서 새롭게 등장하고 있는 챗봇, 그리고 카카오의 음성비서인 카카오미니. 이들의 공통점은 봇 플랫폼 기반으로 동작하고 있다는 것입니다. 이런 봇 플랫폼이 어떤 구조로 만들어져 있고, 어떤 과정으로 문제를 해결하면서 개발을 진행했는지 공유합니다. 또한, 카카오의 AI기술을 이용하여 쉽게 봇을 만들 수 있는 Kakao I Open Builder의 기능과 특징을 이야기합니다.
함태윤(erkas.c) / DAUM WEBTOON COMPANY
동영상이 포함된 pdf를 아래 링크에서 다운받아서, adobe reader에서 확인가능합니다.
https://mk.kakaocdn.net/dn/if-kakao/conf2018/Daum_Webtoons_UX.pdf
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다음웹툰 안드로이드 앱에 적용된 UX(Animation, Transition, Custom View) 에 대한 소개와
단순히 현재 개발된 모습만이 아니라 그 과정을 같이 소개합니다.
부드럽고 자연스러우며 의미있는 그러면서 과하지 않은 UX를 고민하였고,
그에 따른 결과물로 다음웹툰 2.0 이 출시되었고, 출시 후 Transition, Animation 에 대한 좋은 피드백을 받았었습니다.
그래서 사용자 UX 적으로 어떤 고민들을 하였고, 어떻게 적용, 발전시켜 왔는지에 대해서 공유하도록 하겠습니다.
1. 디자인 시안 분석에서 시작되는 UX 구성 과정
2. 프로토타이핑 및 UX 구현, 튜닝 과정
3. 다음웹툰의 향후 UX 개발과정 공개
최양민(ringgo.choi), 이강인(kai.lee) / kakaogames
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클래시로얄처럼 국가나 지역에 관계없이 글로벌 서비스를 제공하는 게임도 있고 모두의 마블이나 리니지 레볼루션처럼 각 국가별로 차별화하여 글로벌 서비스를 제공하는 게임도 있습니다. 다양한 형태로 글로벌 서비스를 제공하는 게임들을 하나의 서비스 플랫폼으로 수용하기 위해 고민했던 크고 작은 경험들을 공유합니다.
카카오 광고 플랫폼 MSA 적용 사례 및 API Gateway와 인증 구현에 대한 소개if kakao
황민호(robin.hwang) / kakao corp. DSP개발파트
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최근 Spring Cloud와 Netflix OSS로 MSA를 구성하는 시스템 기반의 서비스들이 많아지는 추세입니다.
카카오에서도 작년에 오픈한 광고 플랫폼 모먼트에 Spring Cloud 기반의 MSA환경을 구성하여, API Gateway도 적용하였는데 1년 반 정도 운영한 경험을 공유할 예정입니다. 더불어 MSA 환경에서는 API Gateway를 통해 인증을 어떻게 처리하는지 알아보고 OAuth2 기반의 JWT Token을 이용한 인증에 대한 이야기도 함께 나눌 예정입니다.
박이랑(bernard.park) / 카카오뱅크
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카카오뱅크의 모바일앱은 어떻게 개발되었는지 그 험난한 비하인드 스토리에 대해 얘기하고, 기존 은행에 대한 불편한 점들을 어떻게 카카오뱅크만의 차별점으로 만들었는지에 대해 말해봅니다. 또한 현재는 어떻게 은행 앱을 운영/개발하고 있는지 카카오뱅크만의 노하우를 공개합니다.
김태현
Sr. SW Engineer. (Blizzard Entertainment)
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글로벌 게임서비스의 무정지, 무점검 서버 개발과 운영의 사례를 소개
1. 무정지 무점검을 위해 적용된 서버 개발 기술들의 소개
2. 무정지 무점검 운영을 위한 서버의 구성과 DevOps 운용 소개
이한욱(nate.act) / kakaopaycorp.
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많은 사람들이 현행 공인인증서 제도의 문제점을 이야기하고 또 불편함을 호소하고 있습니다.
카카오페이가 그 불편함을 어떻게 해소하려고 하는지 소개하려 합니다.
"카카오페이 인증"이라 이름 붙인 서비스와 그 기반이 되는 PKI 기술의 개요를 알아보고, 블록체인 기술을 왜 그리고 어떻게 사용하고 있는지 주로 이야기할 예정입니다.
그리고 앞으로 블록체인 기술과 PKI가 어떻게 진화해 나갈지 기술 관점에서 그 가능성을 타진해보려 합니다.
Klaytn: Service-Oriented Enterprise-Grade Public Blockchain Platformif kakao
한재선(Jason.han) / Ground X
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Ground X에서 개발하고 있는 퍼블릭 블록체인 플랫폼인 Klaytn에 대해 소개합니다. Klaytn은 대규모 사용자를 기반으로 하는 서비스를 블록체인 기반에서 실행시키는데 최적화된 플랫폼으로서, 기업 수준의 서비스 제공자가 믿고 사용할만한 기능과 거버넌스 등을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 발표에서는 현재 블록체인 기술의 이슈를 살펴보고, Klaytn의 솔루션을 소개합니다. 특히 속도와 성능에서의 이슈뿐 아니라 사용자 경험의 개선이나 대규모 서비스를 실행하기 위한 플랫폼 기능들에 대해서도 살펴보고자 합니다.
공용준(Andrew.kong) / kakao corp.(cloud part)
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오프소스 기반의 클라우드 플랫폼인 9rum을 소개합니다. 확장성 있는 클라우드와 컨테이너 기반 서비스를 위한 클라우드를 만들기 위해 어떤 기술들을 만들어 적용했고 어떤 과정을 거쳐 갔는지에 대해서 이야기합니다. 그리고 9rum 서비스가 카카오의 개발 문화에 어떻게 기여하는지 설명합니다.
고승범(peter.ko) / kakao corp.(인프라2팀)
---
카카오에서는 빅데이터 분석, 처리부터 모든 개발 플랫폼을 이어주는 솔루션으로 급부상한 카프카(kafka)를 전사 공용 서비스로 운영하고 있습니다. 전사 공용 카프카를 직접 운영하면서 경험한 트러블슈팅과 운영 노하우 등을 공유하고자 합니다. 특히 카프카를 처음 접하시는 분들이나 이미 사용 중이신 분들이 많이 궁금해하는 프로듀서와 컨슈머 사용 시의 주의점 등에 대해서도 설명합니다.
이일민 / Epril
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스프링5에 도입된 웹플럭스와 리액티브 함수형 프로그래밍 기술에 대한 여러가지 테스트 기술을 살펴보고 이를 효과적으로 개발에 적용하는 방법을 설명합니다.
- 리액티브 함수형 프로그래밍과 테스트
- 웹플럭스를 이용하는 웹 테스트
- 스프링5 애플리케이션의 테스트 전략
26. 콘텐츠 분류
개선 후 - 머신러닝을 이용한 자동 분류 시스템 사용
분류 예측 결과콘텐츠
27. 콘텐츠 분류
개선 후 - 머신러닝을 이용한 자동 분류 시스템 사용
• 수집되는 동시에 콘텐츠 분류(0.01초?)
• 사내 AI 조직의 콘텐츠 분류 API 사용
• 자체 학습셋 구축
• 자체 분류 알고리즘 적용
• 앙상블하고, 유연한 분류 시스템
• 콘텐츠의 쉬운 발견 및 검색
34. 콘텐츠 노출
• 개인별 추천 적용 이전
• 모두 똑같은 화면
• 대규모 트래픽에 적합
• 고성능 시스템
• 장애에 강함
과거 - 서버 렌더링 이용
Web Server View
Server-Rendering
렌더링 결과와 파일을 보관
정상적으로 렌더링 된
html 파일 동기화
35. 콘텐츠 노출
추천 API 영역이 증가
개선 후 - 추천 API를 통한 노출이 대다수..
.....
계속 늘어난다....