구글플랫폼 기반의 전자결재 서비스 입니다.
기존 그룹웨어 전자결재와 가장 유사한 앱 서비스로서
구글 앱 엔진 기반으로 개발된 전자결재 시스템
구글 클라우드에서 사용
기존 시스템(SAP, 인사 등)과 연동
자유로운 결재선 지정
고객사별 독립된 DB로 관리
문의 및 신청안내: 02-2136-6447, cloud@dbgroup.co.kr
홈페이지: http://cloud.dbinc.co.kr
구글플랫폼 기반의 전자결재 서비스 입니다.
기존 그룹웨어 전자결재와 가장 유사한 앱 서비스로서
구글 앱 엔진 기반으로 개발된 전자결재 시스템
구글 클라우드에서 사용
기존 시스템(SAP, 인사 등)과 연동
자유로운 결재선 지정
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Microsoft Azure Cognitive Services OCR with Computer Vision hands-on-lab guide. Computer Vision을 활용한 이미지 내 텍스트처리 활용 가이드 https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/ https://portal.azure.com/
2019.01
빅데이터 기술의 소프트웨어 공학 적용
1. 빅데이터 기술의 활용 사례 - 빅데이터 기술은 이미 많은 적용 사례를 가지고 있고, IoT 기술과 더불어 일상의 기술이 되어 가고 있다 (Pervasive & Invisible Analytics).
2. Spark 플랫폼 - 이전에 Hadoop으로 대표되는 빅데이터의 분산 처리 기술은 계속 발전하고 있고, Spark는 메모리 기반 데이터 처리로 기존 대비 성능을 10~100배 개선하였다. 특히, Spark는 Scala라는 함수형 언어로 구현되었고, 이전에 Java 기반의 빅데이터 처리 코드를 보다 명료하고 Compact하게 구현할 수 있다. 데이터 분석에는 Imperative 언어보다 함수형 언어가 보다 적합하다.
3. 소프트웨어 공학에서의 데이터 분석 사례 - 최근 Software Analytics, Repository Mining 등 데이터 분석 사례들이 있고, 최근 GitHub 이나 StackOverflow 분석과 같은 빅데이터 분석 연구들이 진행되고 있다.
4. Spark를 활용한 Word Count 예
5. Big Data Software Engineering - 큰 데이터 처리 외에도, 실시간 데이터 처리 (Velocity), 다양한 데이터 처리 (Variety) 부분에도 소프트웨어 공학 적용이 필요하다. 또한, Big Data Software를 Engineering하는 부분에도 관심이 필요하다. Big Data 분석 코드 역시 SE의 대상으로 바라보고, Test Driven Dev, Agile Methodology와 같은 개발 방법의 적용을 살펴볼 필요가 있다.
마지막으로, 현재 빅데이터 기술에 대한 진입 장벽은 많이 낮아졌고, 사용 가능한 오픈소스들이 많다. 소프트웨어 공학자라면 빅데이터 분석을 직접 시도해 볼 필요가 있고, 특히, Spark-Scala는 향 후 더욱 발전 확대될 기술이다.
– Elastic stack과 Data pipeline의 개념
– 데이터의 종류와 형태 / Document 데이터 모델링 (mapping, data type)
– 분산 데이터 저장소 관점에서의 Elasticsearch (index, shard & replica, segment)
https://learningspoons.com/course/detail/elastic-stack/
Lablupconf session8 "Paving the road to AI-powered world"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"Paving the road to AI-powered world" - 김준기
- 발표내용
* Recap of Backend.AI history
* Future roadmap of Backend.AI for next 2 years
- 영상보러가기 : https://youtu.be/kAGSl99U0Bo
Metaworks is Metadata Oriented Application Framework
which is Inspired from the Adaptive Object Models and OMG Reflection, MDA.
The main approach is
Application Component Generation on the fly from metadata
Now Metaworks version 3 Is A POJO framework that
encourages the Domain-Driven Design and
Especially for developing model-driven applications (UML, BPMN, etc)
모바일 게임과 앱을 위한 오픈소스 게임서버 엔진 프로젝트 CloudBread 프로젝트Dae Kim
CloudBread
클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 모든 서비스는 마이크로소프트의 클라우드 서비스인 Azure에 최적화되어 동작하며, 안정성과 확장성을 목표로 개발 중입니다.
기능
•PaaS / DaaS 서버 엔진•PaaS, DaaS 로 손쉬운 개발 및 서비스 즉시 배포
•Real Auto Scale - PaaS
•개발/테스트/배포 = 통합 환경
•서비스 규모에 따른 앱 변경 없음
글로벌 론칭 아키텍처
•글로벌 론칭+데이터 동기화
•설계 부터 클라우드에 최적화된 아키텍처 및 프레임워크로 개발
•오픈소스 프레임워크 활용 개발
보안, 관리, 기술교육
•저장/통신에 표준 암호화 기술 적용
•기본 관리자 서비스 및 커스터마이징
•분석/관리 배치 작업 추가 제작 가능
개발자 그룹
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
지원되는 모바일 & 클라이언트환경
•iOS, Android, Windows Phone, Windows 스토어앱, Xamarin, PhoneGap, Sencha 등
•Microsoft Azure Mobile Service가 지원하는 모바일 및 다양한 클라이언트 플랫폼 지원 : http://azure.microsoft.com/ko-kr/documentation/services/mobile-services/
설치
•Wiki의 튜토리얼 설치 참조
프로젝트 설명
•모바일게임과 모바일 앱에서 사용되는 사용자의 패턴과 액션을 기록해 기능들을 제공
•클라이언트 모바일 디바이스는 게임서버로 JSON 방식의 데이터를 요청하고 서버가 해당 데이터를 처리 후 응답
•약 100여개의 비즈니스 로직이 기본제공(Wiki 참조)
•클라이언트는 마이크로소프트가 오픈소스로 직접 만들어 제공하는 라이브러리를 통해 서버로 API를 호출
실행 예제와 API 리스트는 Wiki 참조
Contribute/질문/토론
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
This is a overview document about Function & Feature of the Agados Platform.
* Reference Links
AGADOS function & feature Chapter-01 UI define elements,
www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-chapter01-ui-define-elements
AGADOS function & feature Chapter-02 biz logic define
www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-chapter02-biz-logic-define
AGADOS function & feature Chapter-03 Visibility of AGADOS based app
https://www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-cvhapter03-visibility-of-agados-based-app
Microsoft Azure Cognitive Services OCR with Computer Vision hands-on-lab guide. Computer Vision을 활용한 이미지 내 텍스트처리 활용 가이드 https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/ https://portal.azure.com/
2019.01
빅데이터 기술의 소프트웨어 공학 적용
1. 빅데이터 기술의 활용 사례 - 빅데이터 기술은 이미 많은 적용 사례를 가지고 있고, IoT 기술과 더불어 일상의 기술이 되어 가고 있다 (Pervasive & Invisible Analytics).
2. Spark 플랫폼 - 이전에 Hadoop으로 대표되는 빅데이터의 분산 처리 기술은 계속 발전하고 있고, Spark는 메모리 기반 데이터 처리로 기존 대비 성능을 10~100배 개선하였다. 특히, Spark는 Scala라는 함수형 언어로 구현되었고, 이전에 Java 기반의 빅데이터 처리 코드를 보다 명료하고 Compact하게 구현할 수 있다. 데이터 분석에는 Imperative 언어보다 함수형 언어가 보다 적합하다.
3. 소프트웨어 공학에서의 데이터 분석 사례 - 최근 Software Analytics, Repository Mining 등 데이터 분석 사례들이 있고, 최근 GitHub 이나 StackOverflow 분석과 같은 빅데이터 분석 연구들이 진행되고 있다.
4. Spark를 활용한 Word Count 예
5. Big Data Software Engineering - 큰 데이터 처리 외에도, 실시간 데이터 처리 (Velocity), 다양한 데이터 처리 (Variety) 부분에도 소프트웨어 공학 적용이 필요하다. 또한, Big Data Software를 Engineering하는 부분에도 관심이 필요하다. Big Data 분석 코드 역시 SE의 대상으로 바라보고, Test Driven Dev, Agile Methodology와 같은 개발 방법의 적용을 살펴볼 필요가 있다.
마지막으로, 현재 빅데이터 기술에 대한 진입 장벽은 많이 낮아졌고, 사용 가능한 오픈소스들이 많다. 소프트웨어 공학자라면 빅데이터 분석을 직접 시도해 볼 필요가 있고, 특히, Spark-Scala는 향 후 더욱 발전 확대될 기술이다.
– Elastic stack과 Data pipeline의 개념
– 데이터의 종류와 형태 / Document 데이터 모델링 (mapping, data type)
– 분산 데이터 저장소 관점에서의 Elasticsearch (index, shard & replica, segment)
https://learningspoons.com/course/detail/elastic-stack/
Lablupconf session8 "Paving the road to AI-powered world"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"Paving the road to AI-powered world" - 김준기
- 발표내용
* Recap of Backend.AI history
* Future roadmap of Backend.AI for next 2 years
- 영상보러가기 : https://youtu.be/kAGSl99U0Bo
Metaworks is Metadata Oriented Application Framework
which is Inspired from the Adaptive Object Models and OMG Reflection, MDA.
The main approach is
Application Component Generation on the fly from metadata
Now Metaworks version 3 Is A POJO framework that
encourages the Domain-Driven Design and
Especially for developing model-driven applications (UML, BPMN, etc)
모바일 게임과 앱을 위한 오픈소스 게임서버 엔진 프로젝트 CloudBread 프로젝트Dae Kim
CloudBread
클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 모든 서비스는 마이크로소프트의 클라우드 서비스인 Azure에 최적화되어 동작하며, 안정성과 확장성을 목표로 개발 중입니다.
기능
•PaaS / DaaS 서버 엔진•PaaS, DaaS 로 손쉬운 개발 및 서비스 즉시 배포
•Real Auto Scale - PaaS
•개발/테스트/배포 = 통합 환경
•서비스 규모에 따른 앱 변경 없음
글로벌 론칭 아키텍처
•글로벌 론칭+데이터 동기화
•설계 부터 클라우드에 최적화된 아키텍처 및 프레임워크로 개발
•오픈소스 프레임워크 활용 개발
보안, 관리, 기술교육
•저장/통신에 표준 암호화 기술 적용
•기본 관리자 서비스 및 커스터마이징
•분석/관리 배치 작업 추가 제작 가능
개발자 그룹
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
지원되는 모바일 & 클라이언트환경
•iOS, Android, Windows Phone, Windows 스토어앱, Xamarin, PhoneGap, Sencha 등
•Microsoft Azure Mobile Service가 지원하는 모바일 및 다양한 클라이언트 플랫폼 지원 : http://azure.microsoft.com/ko-kr/documentation/services/mobile-services/
설치
•Wiki의 튜토리얼 설치 참조
프로젝트 설명
•모바일게임과 모바일 앱에서 사용되는 사용자의 패턴과 액션을 기록해 기능들을 제공
•클라이언트 모바일 디바이스는 게임서버로 JSON 방식의 데이터를 요청하고 서버가 해당 데이터를 처리 후 응답
•약 100여개의 비즈니스 로직이 기본제공(Wiki 참조)
•클라이언트는 마이크로소프트가 오픈소스로 직접 만들어 제공하는 라이브러리를 통해 서버로 API를 호출
실행 예제와 API 리스트는 Wiki 참조
Contribute/질문/토론
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
This is a overview document about Function & Feature of the Agados Platform.
* Reference Links
AGADOS function & feature Chapter-01 UI define elements,
www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-chapter01-ui-define-elements
AGADOS function & feature Chapter-02 biz logic define
www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-chapter02-biz-logic-define
AGADOS function & feature Chapter-03 Visibility of AGADOS based app
https://www.slideshare.net/YongkyooPark/agados-function-feature-cvhapter03-visibility-of-agados-based-app
4. Realm, Dagger, Rx 도입
RetrievableObject RealmObject
Cursor기반 Paginator Service를
구현하기 위해 PK를 포함한
Object
Realm Cache를 사용하기 위해
Table을 정의하는 Model
2017년 3월. Code Refactoring (실패)
5. 2017년 6월. OCR 베타 출시 & Material Design Guide적용
Icon Card Style
Bottom Navigation Text Style
16. AAC Room 도입하려면?
RealmObject Room Entity
Realm Cache를 사용하기 위해
Table을 정의하는 Model
Room DataBase에서
Table을 정의하는 Annotation @Entity
Qanda Android Architecture
Realm, Dagger, Rx를 도입하기위한 대대적인 코드리팩토링이 있었는데요.
렘의 경우 렘의 Data Model들은 RealmObject를 상속받아야하는데
저희 앱의 Data Model들은 자체적인 Paginator Service를 위해 Retrievable이라는 Object를 상속받고있었습니다.
따라서 렘을 도입하려면 거의 대부분의 Data Model을 수정해야했고
그에 따라 대부분의 코드를 수정해야만해서 리팩토링의 규모가 매우 커졌고, 결국 시간 부족으로 실패를 하게 되었습니다.
그 이후 6월 풀이검색 서비스를 강조하기 위해 메인 디자인이 변경되고 탭이 추가되었고, 그와 더불어 디자이너와 함께 구글 머터리얼 디자인 가이드를 적용하면서 대부분의 디자인 요소들을 변경하면서 대규모 업데이트가 있었습니다.
또 마지막으로 대략 3개월간의 기간을 거쳐 앱을 완전히 새롭게 만든 콴다 버전2가 출시되었습니다. 앱을 처음부터 완전히 새롭게 제작을 하였는데요. 앱을 새롭게 제작하게된 이유는 1. 학생&선생 앱 분리 출시 2. 전체적인 디자인 개선 3. 서버API도 모두 변경하며 서버에서 주는 Model도 바뀔 예정 4. 한달의 준비기간
안드에서도 앱을 새롭게 제작하기로 결정.
Domain은 순수한 Java 모듈, Data와 Presenter는 Android 모듈
네트워크나 캐시등에서 사용하는 모델은 UserEntity.
후에 User로 변환해서 View에맞게 UserModel로 변경해서 뿌려주는 구조.