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    세부프로그램

     
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    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H2: Future Application of Emerging Cloud Computing
    발표제목 : Intelligent Service with Cooperative Cloud Edge Platform
    발표자 : 김선욱 (책임연구원/ETRI)
    강연요약 : 클라우드 엣지 컴퓨팅은 대규모 단말들이 생성하는 데이터를 단말 근처에서 처리하여 불필요한 데이터 전송을 최소화하고 지능형 엣지 서비스의 응답 속도를 보장하는 분산 클라우드 형태의 컴퓨팅 방식입니다. 본 강연에서는 이러한 클라우드 엣지 컴퓨팅 환경에서 지능형 엣지 서비스의 응답 속도를 보장하기 위한 코어...more
    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H2: Future Application of Emerging Cloud Computing
    발표제목 : Cloud-Native Modern Application Patterns
    발표자 : 윤석찬 (테크에반젤리스트/AWS)
    강연요약 : 대부분 기업들은 시장 속도 및 고객 변화에 민감하게 응대하기 위해 더 빠르고 빈번하게 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있는 아키텍처와 개발 조직 및 문화를 요구받고 있다. 본 세션에서는 애플리케이션 현대화를 위한 모놀리스 아키텍처에서 마이크로서비스로의 분화 방법, 클라우드 기반 서버리스 배포 방식, 데브옵...more
    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H2: Future Application of Emerging Cloud Computing
    발표제목 : When 5G met Cloud Native Computing
    발표자 : 윤대균 (교수/아주대학교)
    강연요약 : 5G가 지향하는 중요한 한 축인 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization)는 동일한 물리 네트워크 상에서 다양한 유즈케이스를 수용할 수 있는 각기 다른 속성의 논리적 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 가상화된 네트워크 기능(VNF: Virtualized Network Function)의 조합을 통해 고객의 수요에 맞는...more
    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H3: Emerging Cloud Architecture & Devops
    발표제목 : Biometric Identification Services on Cloud
    발표자 : 김홍수 (데이터 엔지니어(팀장)/카카오페이)
    강연요약 : 카카오페이는 테크핀 비즈니스 환경에서의 Biometric Identity Platform에서 지문인식, 얼굴인식 기술을 이용한 사용자 인증, 비대면 계좌계설을 위한 본인인증(e-KYC) 서비스를 개발했습니다. 카카오페이는 효율적인 자원활용 및 Latency를 위해 K8S 가상화 환경과 클라우드 환경을 Hybrid Cloud로 활용하고 있고, 고객에...more
    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H3: Emerging Cloud Architecture & Devops
    발표제목 : Serverless Computing at Naver
    발표자 : 김동경 (Software Engineer/NAVER)
    강연요약 : 이 강연에서는 Emerging Cloud의 한 분야인 Serverless Computing에 대해 소개 드리고, 네이버에서 Serverless Computing이 어떤 형태 및 목적으로 사용되고 있는지, 오픈소스 구현체인 Apache OpenWhisk를 네이버에서 사용하기 위해 어떤 변경들을 적용하였고, 이를 오픈소스에 다시 컨트리뷰션하면서 겪은 경험 및 노하우...more
    Track > Session : H. Cloud-Native & Edge Computing > H3: Emerging Cloud Architecture & Devops
    발표제목 : Large Scale GPU Cluster for AI
    발표자 : 조규남 (수석연구원/삼성리서치)
    강연요약 : Cloud를 활용한 AI/ML 학습 시스템의 발전 이유와 방향을 살펴보고, Kubernetes 및 Container를 활용한 다양한 Platform 예제를 살펴본다. 최근 각광받고 있는 Container 기술을 기반으로 수백대 이상의 GPGPU를 활용한 대규모 Cloud시스템을 구축하면서 발생한 다양한 문제점들의 원인과 해결 방법을 알아본다. 마지막으로...more
    Track > Session : I. Future of Networks 2030 > I1: AI/ML for 네트워크
    발표제목 : AI/ML 기반 네트워크 표준 기술 및 선도시험망 적용
    발표자 : 백성복 (박사/KT)
    강연요약 : 망을 효율적으로 운용하는 문제는 망사업자에게 주어진 가장 본질적이며 지속적인 과제 중 하나이다. 기존에는 전문가들에 의해 내부적으로 정해진 규칙을 시스템화하여 운용하는 방식에 의존해 왔으나, 최근에는 AI/ML 기술을 도입함으로써 망 운용 기술의 혁신적 고도화를 이룩하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 발표...more
    Track > Session : I. Future of Networks 2030 > I1: AI/ML for 네트워크
    발표제목 : Reinforcement Learning for Contents Caching Networks
    발표자 : 곽정호 (교수/대구경북과학기술원)
    강연요약 : 비디오 컨텐츠의 엣지 캐싱은 네트워크 백본(Backbone)의 트래픽을 획기적으로 줄이고, 고품질의 비디오를 지연없이 서비스할 수 있게 하는 기술이다. 하지만 최근 급격하게 변화하는 복잡한 단말의 모빌리티와 무선 채널환경, 그리고 컨텐츠 인기도로 인해 복잡한 환경을 구체적으로 고려한 컨텐츠 캐싱 기술을 개발하기가...more
    Track > Session : I. Future of Networks 2030 > I1: AI/ML for 네트워크
    발표제목 : 분산 AI GPU 클러스터를 위한 모델인지형 네트워킹
    발표자 : 정재웅 (대표/아토리서치)
    강연요약 : AI의 확대 적용이 전 사회에 걸쳐 일어나며, AI가 다루어야 할 데이터의 양과 연산량이 폭증하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 scale-out 기반의 분산 AI 인프라 클러스터링이 필수적이다. 본 강연에서는 다수의 연산노드로 구성된 AI 인프라 클러스터링을 효율적으로 연결하고 대용량 데이터의 공유를 용이하게 하는 네트...more
    Track > Session : I. Future of Networks 2030 > I2: Programmable 네트워크(SDN/NFV/P4)
    발표제목 : NG-SDN 기술 동향
    발표자 : 강경순 (책임연구원/ETRI)
    강연요약 : 네트워크 사용자 관점에서 SDN 기술의 진화 방향에 대해 발표하고자 한다. NG-SDN의 탄생 배경과 기존 SDN과의 차별성, NG-SDN 구성 요소, 프로젝트 적용 사례의 세 부분으로 나누어 설명한다. 구성 요소에서는 NG-SDN의 핵심인 P4 기반의 네트워크 장비를 위한 소형 운영체제인 Stratum 구조와 개발 및 시험 프레임워크에 ...more
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