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남산 아래 명동에 모인 개발자들의 이야기 IBK시스템 플랫폼 사업팀의 블로그 프로젝트! '남산 아래 개발자들 (Developers under Nam mountain)' 블로그 서비스를 오픈합니다. 플랫폼 사업팀에서 진행 중인 모바일 서비스 (Native, Hybrid)Open API 플랫폼 (WSO2)빅데이터 분석 플랫폼 (Hortonworks Data Platform)쇼핑 플랫폼 남도패스, FICO2000 등을 개발하면서 경험한 다양한 기술들을 하나씩 하나씩 그 노하우를 공개합니다. node.js, Spark, Tensorflow, DL4j, AWS, angular4, bootstrap, Java, Objective-C, swift, Hadoop cluster, python 등 기술적인 부분과 Business Model, Agile, 통계, ..
(머신러닝-3) 머신러닝 환경 구성 Data Analytics를 위한 환경으로 먼저 텐서플로우(Tensorflow)를 설치합니다. 텐서플로우는 구글 브레인팀에서 머신 러닝 및 딥러닝 개발을 목적으로 만든 오픈 소스 라이브러리입니다. 텐서플로우는 기본적으로 Python과 C++ 언어로 프로그램을 작성한다. 하지만 SWIG 인터페이스를 통해 JAVA, Ruby 등 다른 언어를 사용하는 것도 가능합니다. 텐서플로우는 다음과 같은 순서로 설치합니다. 1. 아나콘다 설치 프로그램 다운로드 URL: https://repo.continuum.io/archive/ URL에서 자신의 OS에 맞는 프로그램을 다운로드 받아 설치합니다. 현재 이 글을 작성하고 있는 PC는 Window10 64bit이므로 Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64...
(머신러닝-2) Data Analytics란? 이번 포스팅에서는 Data Analytics가 무엇인지 생각해 보겠습니다. 다음 그림은 Data Lake Reference Architecture 입니다. 호수와 같이 데이터를 한 곳에 모아 놓고 참조하고 싶을때 꺼내쓴다는 개념입니다. 다양한 데이터 소스로 부터 데이터를 취합하고 특징에 맞게 데이터를 처리하고 저장합니다. 그리고나서 Data Analytics 즉 분석작업을 하는 것이지요. 마지막으로 분석 결과를 시각화하는 것까지 데이터 처리의 흐름을 한 눈에 알 수 있는 아키텍처 입니다. Flume, Sqoop, Spark, Storm 등 다양한 기술들이 통합되어 해당 아키텍처가 만들어 집니다. Data Analytics로 가기전에 이러한 기술들 때문에 두손 두발 다들게 되기도 합니다. 이런 기술들을 알..
(머신러닝-1) 가트너 10대 전략 기술 트렌드 2017 위 그림의 가트너 10대 전략 기술 트렌드를 한글로 정리하면 다음과 같다. 인공지능과 고급 머신 러닝지능형 앱지능형 사물가상 현실 및 증강 현실디지털 트윈블록체인과 분산 장부대화형 시스템매시 앱 및 서비스 아키텍처디지털 기술 플랫폼능동형 보안 아키텍처 2016년까지 3D 프린팅 기술에 대한 내용이 하나의 트렌드로 자리잡고 있었지만 2017년 부터는 빠졌다. 그 기술이 별볼일 없어 졌다는 뜻이 아니라 이미 성숙해 졌다는 뜻이다. 인공지능과 머신러닝은 2016년까지 중간 정도에 위치했다. 2017년엔떡하니 1번을 차지하고 있다. 4차산업혁명? 디지털트랜스포메이션? 다 차치하고, 비즈니스에서 인공지능과 머신러닝은 필수 기술 요소다. 지능형 앱은 개인 비서와 같은 기능을 하는 것이다. 지능을 가지고 있는 앱. ..

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