삼성이 처음으로 개최한 개발자 컨퍼런스, 삼성SDS Techtonic 2018에 가다

지난 11월 14일 오전 10시부터 오후 17시 30분까지 삼성 SDS 잠실 캠퍼스에서 ‘삼성SDS Techtonic 2018’이 개최되었다. 이번 Techtonic은 삼성SDS가 개발자 생태계 확장을 위해 처음으로 개최한 개발자 콘퍼런스이다. 

(사진 = ‘Techtonic 2018’에 입장하기 위해 관객들이 이동중이다.)

IT 개발자와 대학생, 석∙박사 등 1,000여명이 참석한 이날 콘퍼런스에서, 삼성SDS는 AI, Analytics, Blockchain, IoT, Security, 소프트웨어 엔지니어링 등의 신기술로 고객 비즈니스를 혁신한 사례와 개발 노하우 등을 공유했다. 

‘Techtonic 2018’에 오신 여러분을 환영합니다.

행사의 첫 순서는 삼성SDS 홍원표 대표이사의 환영사였다. 홍영표 대표이사는 “개발자 생태계의 발전을 위해서 내부개발 및 현장 발전 기술을 공유∙공개하는 이번 행사가 인사이트를 조금이나마 얻어나갈 수 있는 소중한 시간이 될 수 있길 바란다.”고 밝혔다.

환영사가 끝난 뒤에는 두 개의 keynote 프로그램이 진행되었다. 첫번째 프로그램은 삼성 SDS의 윤심 전무가 진행했다. 윤전무는 삼성 SDS의 오픈 이노베이션 팀과 산학협력 현황 등 향후의 프로그램에서 밝힐 내용을 간단명료하게 소개했다.

(사진 = 마젤란 홀에서 진행된 keynote 프로그램이 파스칼 홀에 동시 중계되고 있다.)

첫번째 keynote 프로그램이 끝나자, 김영근 파이썬소프트웨어재단 이사가 ‘오픈소스 개발 생태계 변화 및 시사점’을 주제로 두 번째 keynote 프로그램을 진행했다. 김이사는 파이썬 언어의 장점과 파이썬 커뮤니티의 장점에 대해서 소개했다. 그리고 오픈소스 프로젝트의 연속성을 유지하기 위한 ‘개발스프린트’에 대해서도 설명했다.

삼성의 새로운 오픈소스 AI 분석 플랫폼, Brightics Studio

뒤이어, 삼성SDS 데이터분석센터장 민승재 마스터는 삼성이 개발한 새로운 오픈소스 AI 분석 플랫폼인 Brightics Studio에 대해서 자세히 소개했다. 그는 Brightics Studio의 장점으로 ‘쉬운 연결’, ‘사용자 정의 함수’ 등을 제시했으며, Brightics Studio의 데모 시연을 통해 이러한 장점들이 실제 프로그램 내에서 어떻게 구현되어있는지를 알려주었다.

(사진 = 마젤란 홀에서 민승재 마스터가 Brightics Studio의 장점을 설명하고 있는 모습이 파스칼 홀에 동시 중계되고 있다)

현재 Brightics Studio는 Brightics AI 홈페이지(www.brightics.ai)와 깃허브(www.github.com/brightics/studio)에서 무료로 다운로드 받을 수 있다.

IPA와 챗봇을 결합한 삼성SDS의 새로운 솔루션, Brity Works

이어서 ‘블록체인’과 ‘IPA’를 주제로 한 첫 번째 트랙이 시작되었다. 첫 번째 트랙에서 삼성SDS 솔루션개발팀의 박구현 프로는 자사 솔루션인 Brity Works’에 대해 소개했다. 그는 Brity works 솔루션을 개발한 계기가 “AI 기반의 대화형 업무 자동화가 필요하다는 니즈를 충족하기 위해서”라고 밝혔다.

Brity works는 단순반복업무를 처리하는 IPA봇과, 챗봇의 기능을 결합한 솔루션이다. 그는 이 솔루션이 물류 트래킹 업무와 공정실적 리포트 작성에 특히 유용하게 쓰였다고 강조했다. 그리고 “사람을 대체하는 로봇을 만들어서 모든 것을 자동화하려고 하기보다는, 사람과 서로 협업하는 로봇을 만들겠다고 생각해야 한다.”는 말과 함께 프로그램을 마쳤다.

스타크래프트 봇 개발에도 뛰어든 삼성 SDS

점심시간에는 삼성SDS가 개발한 스타크래프트 봇인 SAIDA에 대한 소개가 이뤄졌다. 현재 SAIDA는 ‘AIIDE 스타크래프트 AI 대회’뿐만 아니라, SSCAIT 대회에서도 우수한 성적을 거두고 있다.

SAIDA 봇에 대한 소개가 끝나자, 2018년 CIG 대회에서 우승한 Locutus 봇과 SAIDA 봇의 경기가 진행되었다. 경기의 해설은 삼성 SDS의 홍준표과장과 조충윤프로가 맡았다. 경기는 SAIDA봇의 압도적인 승리로 끝났으며, 본인도 직접 SAIDA 봇과 경기를 해봤지만, 처참히 무너졌다는 조충윤 해설의 말이 관객들의 웃음을 자아내기도 했다.

(사진 = 관객들이 ‘SAIDA’봇과 ‘Locutus’봇의 스타크래프트 경기를 시청하고 있다.)

한편, 삼성 SDS는 SAIDA봇과 스타크래프트 경기를 할 수 있는 이벤트 부스를 준비했으며, 많은 사람들이 SAIDA 봇과 스타크래프트 경기를 펼칠 수 있었다.

(사진 = 행사참여자들이 스타크래프트 봇 ‘SAIDA’와 직접 스타크래프트 경기를 해보고 있다.)

딥러닝 개발자가 말하는 딥러닝 개발의 어려움

점심시간이 끝나고, AI와 분석을 주제로 한 두 번째 트랙이 시작되었다. 첫 번째 프로그램인 ‘Deep Auto-Encoder로 추천알고리즘 만들기’는 삼성SDS 선행연구Lab의 주성훈 프로가 진행했다.

주 프로는 ‘콘텐츠 유사도 추천’, ‘선호도 기반 추천’과 같은 추천 알고리즘의 장단점에 관해서 설명했다. 그리고 추천 알고리즘의 상세한 개발과정을 밝혔다. 이어 추천 알고리즘을 개발하면서 어려운 점으로, 모델의 성능을 수치로 나타내기 힘들다는 점과, 콘텐츠에 관심이 없는 시청자와 동영상 재생 스크립트로 콘텐츠를 소비한 시청자를 구분하기가 어렵다는 점을 제시했다.

주 프로에 이어 ‘좌충우돌! 딥러닝으로 부정맥 찾기’ 프로그램을 진행한 연사는 삼성SDS의 윤용근 프로였다. 윤프로는 딥러닝을 이용한 부정맥 진단 프로그램을 만들면서 자신이 겪은 어려움을 상세하게 설명했다. 그는 학습 방법의 개선을 위해서 데이터를 수집하고, 다시 Bucketing을 진행했고, 판독속도를 개선하기 위해서 들어오는 데이터를 압축하고, 매트릭스 연산량을 감소시키기 위해 intel의 MKL 라이브러리를 써보기도 했다고 밝혔다.

‘실제 제조 현장에서의 데이터 분석 노하우’ 프로그램을 진행한 조성호 프로는 제조환경에서 딥러닝 검사시스템을 구축할 때, ‘고된 데이터 정제작업’과 ‘다양한 환경에서의 신규데이터 등장’이 가장 어려운 부분이었다고 강조했다. 이어 그 문제들을 해결하기 위해 데이터 정제와 표준화를 위한 프로세스를 만들고, GAN을 이용해 데이터 생성을 통한 학습효과를 올리는 방법을 상세하게 올렸던 경험을 상세하게 설명했다.

(사진 = 이기영 프로가 데이터 정제의 어려움에 관해서 설명하고 있다.)

행사의 끝, 그리고 내년에 열릴 테크토닉

조성호 프로의 프로그램이 끝난 뒤에도, ‘딥러닝 모델개발’ ‘이상 감지와 수명예측’ 등 AI 및 분석 주제와 밀접한 관계가 있는 프로그램이 계속 진행되었다. 이어 삼성의 사내 스타트업들에 관해 소개하는 마지막 프로그램이 끝나고, ‘techtonic 2018’은 막을 내렸다.

이번 행사는 페이스북 라이브로 생중계됐으며, keynote와 1, 2번째 트랙에서 진행된 프로그램들은 삼성 SDS의 페이스북(https://www.facebook.com/samsungsds/)에서 다시 시청할 수 있다.

한편, 주최 측은 설문 조사의 결과를 토대로, 내년에 열릴 ‘techtonic 2019’에서는 더욱 발전된 모습을 보여줄 수 있도록 노력하겠다고 밝혔다.