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클라우드를 활용한 딥러닝 활용 사례

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GUUC 2017 (Goggle Users' United Conference) 발표자료

Veröffentlicht in: Technologie
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클라우드를 활용한 딥러닝 활용 사례

  1. 1. Produced by Tae Young Lee 활용 딥러닝 구현
  2. 2. 2014 2015 2017 2016 개발자를 위한 공감세미나 제88회 공개SW 오픈 테크넷 GOOGLE CAMPUS SUMMER PARTY OpenStack Days Korea2017 SK Planet Google I/O Extended Seoul SK T Academy Tensorflow Dev Summit Extended Seoul KCD 2017 Machine Learning In SPAM Python Network Programming 강의 R USER CONFERENCE 2015 Change the world in IOT (Falinux) Game based on the IOT (KGC) 2011 2012 2013 대한의료학회 춘계학술대회 제12회 공개 SW 오픈테크넷 서울대 의학정보과 석사를 위한 세미나 KISA 안드로이드 보안 강의 (6회 수행) 빅데이터 오픈 세미나 PlatformDay 2013 Devon 2013
  3. 3. Contents • 해외 금융 클라우드 도입 현황 • 국내의 현실 • Cloud 사례와 Process비교 – AWS – MS Azure – Google Cloud Platform • 사용하며 느낀 점과 개선점
  4. 4. 해외 금융 클라우드 도입 현황
  5. 5. http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=150317
  6. 6. 국내 금융권 현실
  7. 7. 한국 금융 클라우드 도입 법률 규제 제14조의2 (비중요 정보처리시스템 지정) ① 금융회사 또는 전자금융업자는 자체적으로 수립한 정보자산 중요도 평가기준에 따라 전자금융거래의 안전성 및 신뢰성에 미치는 영향이 현저히 낮은 정보처리시스템을 비중요 정보처리시 스템으로 지정할 수 있다. 다만, 개인의 고유식별정보 또는 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」에 따 른 개인신용정보를 처리하는 정보처리시스템은 비중요 정보처리시스템으로 지정할 수 없다.' 전자금융감독 규정 개정안의 관련 규정 기존 의무사항이었던 ▲국내에 본점을 둔 금융회사의 전산실 및 재해복구센터는 국내에 설치할 것 ▲ 무선통신망을 설치하지 아니할 것 ▲전산실 내에 위치한 정보처리시스템과 해당 정보처리시스템의 운영, 개발, 보 안 목적으로 직접 접속하는 단말기에 대해서는 인터넷 등 외부통신망으로부터 물리적으로 분리 가능할 것 등의 규정을 해제 http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=150317
  8. 8. 금융권 클라우드에 대한 인식 전자금융감독 규정과 금융보안원의 ‘클라우드 서비스 이용 가이드’가 충돌하고 있는데, 이 부분에서 금융감독 당국의 입장이 더 분명해질 필요가 있다. 대규모 자체 데이터센터를 운영하고 있는 은행들의 경우, 퍼블릭 클라우드 방 식으로 외부 데이터센터에 '비중요 정보처리시스템'을 처리하는 것은 그 자체 로 자원의 낭비 한 은행권 관계자는 “클라우드 시장에서 서비스 가격이 완전히 오픈되어 있지 않다. 계약에 따라 달라진다. 홈페이지에 오픈된 가격정보를 바탕으로 했을 때 운영상의 편의성은 있지만 비용 면에서 클라우드가 매력적이지 않다”고 지적 http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=150317
  9. 9. 클라우드 사례와 Process 비교
  10. 10. AWS
  11. 11. AWS Finance Symposium_SBI 저축은행 사례(챗봇)
  12. 12. http://microsoftlearning.github.io/Data-Science-Essentials/
  13. 13. 사용하며 느낀 점과 개선점
  14. 14. http://microsoftlearning.github.io/Data-Science-Essentials/
  15. 15. 사용하며 느낀 점 • Process상에 다양한 컴포넌트 들의 결합관 계를 직관적으로 알 수 있음 • 하나의 프로세스 당 개별적인 코드를 통해 분기하는 점이 장점이기도 하지만 개발 복 잡도를 높이는 단점일 수 있음 • 컴포넌트를 불러오고 수행하는데 대용량 데이터 처리 시 속도 이슈 발생
  16. 16. Google Cloud Platform
  17. 17. 사용하며 느낀 점 • Datalab을 설치하고 사용하는데는 무척 직 관적이고 다양한 라이브러리를 설치하지 않아도 바로 실행하고 볼 수 있는 점이 매 력적임 • 하지만 대용량 데이터 처리 시 여러가지 서비스들을 엮어야 하고 Configuration 세 팅에 있어서 복잡도를 느낌

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