SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 37
Baixar para ler offline
리눅스와 모바일

우분투 한국 커뮤니티Ubuntu Korea
한상곤 전임연구원 / ㈜ 휴먼네트웍스 기술연구소
CONTENTS
1.Part 1. 플랫폼Platform – 플랫폼은 생태계의 일부이며 전부이다.
2.Part 2. 모바일Mobile – 전체는 부분의 합보다 크다.
3.Part 3. 리눅스Linux – 어부지리漁父之利
4.Part 4. What’s Next? –작고 더 넓은 세상으로 향한다.
1.Part 1. 플랫폼
– 플랫폼은 생태계의 일부이며 전부이다
생태계(ecosystem)
플랫폼(flatform)
플랫폼(flatform)
•

플랫폼

•

일반적으로 플랫폼은 다양한 용도에 공통적으로 활용할 목적으로 설계 및 제
작된 구조(물)

•

모바일에서 플랫폼이란 다양한 응용 어플리케이션과 서비스를 동작시킬 수 있
는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체를 의미

•

단말 플랫폼 : iOS, Android, Tizen, etc…

•

서비스 플랫폼 : Facebook, Twitter, 지식쇼핑…
플랫폼을 구성하는 요소

SW

HW
Dev

플랫폼Platform
생태계와 플랫폼

사용자

생태계
플랫폼

개발자
Part. 1 결론
1. 대부분의 '모바일 생태계'는 '닫힌/폐쇄적' 생태계를 근간으로 지속

2. 'colse/open' 생태계 구축을 위해선 플랫폼 구축이 필수적
3. 플랫폼은 "SW + HW + Dev."로 구성
ex) iTunes, Google Play, Etc.
2. 모바일 플랫폼 : 전체의 합은 부분의 합을 능가한다.
개요
Apple's Mobile Platform

Xcode

iPhone
/ iPad

iOS
Android

Android
API / Java

ARM
Android(Linux
Kernel)
Tizen Mobile Platform

Native /
HTML5

ARM

Linux Kernel
Firefox Mobile Platform

Native /
Firefox

ARM
Gonk(Linux
Kernel base)
Ubuntu Touch Platform

QML /
HTML5 /

ARM
Ubuntu
Touch
Ubuntu Edge Platform

Native

ARM
Ubuntu
다시 말해서
Ubuntu
Edge

iOS

Windows
Phone

Android

Firefox

Tizne

Ubuntu
Touch

HW

ARM

ARM

ARM

ARM

ARM

ARM

ARM

SW

iOS 7

Windows
Phone 8

Android

Gonk

Linux

Ubuntu

Ubuntu

Android
API(java) /
Native(NDK)

HTML5 /
Native

HTML5 /
Native

QML /
Native

Native

Dev.

Xcode

C# / VS

Etc

iTunes

Store

Linux Base, Open Platform
Part 2. 결론
1.

마이크로소프트Microsoft/애플Apple을 제외한 거의 모든 모바일Mobile 운영체제OS는 리

눅스Linux 기반
2.

현재 진행되고 있는 모바일 플랫폼 프로젝트는 리눅스 기반

3.

시스템 언어Native 에 대한 접근성 및 사용자 인터페이스User Interface때문에 마크업
Markup

4.

언어인 HTML5가 많은 곳에서 '활용' 되고 있다는 점

개발자에게 모바일 플랫폼 전략이란?
•

HW 개발자 : 변함없는 우리들(!)

•

SW 개발자 : 냉탕과 온탕 사이
•

HTML에 대한 의존도가 높아지고 있으며, '속도' 때문에 Native 언어를 사
용하는 경우도 발생함
3. Part.3 – 리눅스, 漁父之利
안드로이드 전성기가 가져온 ‘리눅스 천하'

Security

Automation

Scalability
그런데, 리눅스는 이런걸 말하는게 아니였나요?
하지만 우리들에게 리눅스란?
그래서 사용자에게 이런걸 제공?
겉잡을 수 없는 간극을 줄이기 위한 다양한 해결책의 등장…
EFM(Enlightenment File Manager)
겉잡을 수 없는 간극을 줄이기 위한 다양한 해결책의 등장…
QMF(Qt Messaging Framework)
겉잡을 수 없는 간극을 줄이기 위한 다양한 해결책의 등장…
Part 3. 결론
1. 리눅스가 많이 사용되는 이유는 공개된 '소스', 막강한 '자료', 강력한 '기능', 안정적

인 '성능'등을 들 수 있음
2. 그러나
•

리눅스를 화면이 존재하는 기기에 사용하기 위해서는 사용자 경험UX를 제공
해 줄 방법이 필요

•

iPhone은 '사용자 UX'에 관한 압도적인 우위를 점하고 있고, 안드로이드는 '세
상의 모든 Open Source'를 모두 모아서 UX를 제공하고 있음 그렇다면 다른
것은?

•

새로운 플랫폼을 구성할 때 가장 큰 걸림돌은 단연코 'UI/UX'

•

리눅스가 가진 장점에 맞먹는 '단점' – GUI
Part 3. 의문

그렇다면, 리눅스는 '모바일' 환경에 어울리지 않는 것일까?
4.Part 4. What’s Next? –작고 더 넓은 세상
당신의 모바일은 안녕하신가요?
우리들의 모바일은 바쁩니다.
우리들의 리눅스는 끝없이 성장하는 중
하지만, 리눅스에 대한 대한 애정과 관심이 절실합니다.
Part 4. 결론
1. 웨어러블, M2M, IoT 등과 같이 모바일 기기에 '지능'을 탑재하는 시도가 계속해서

시도되고 있음
2. 스마트폰이 아닌 '모바일'에 눈을 돌려봐도 리눅스의 영향력을 '막강'
3. '스마트폰'은 '모바일'의 일부분 더 먼 미래를 위해서 우리가 준비해야 할 것은 '기
본기'

 더 많은 시간을 '커널/시스템'에 투자
 더 다양한 'UI/UX'에 대한 연구가 필요
 '폰'이 아니라 '모바일'에 집중
Q&A
THANK YOU

Mais conteúdo relacionado

Semelhante a 142 리눅스와 모바일 day1-track4_2_v1.5

150427 크로스플랫폼과qt
150427 크로스플랫폼과qt150427 크로스플랫폼과qt
150427 크로스플랫폼과qtDONGHYUN KIM
 
What is linux(리눅스란 무엇인가)
What is linux(리눅스란 무엇인가)What is linux(리눅스란 무엇인가)
What is linux(리눅스란 무엇인가)Youngbin Han
 
오픈소스하드웨어
오픈소스하드웨어오픈소스하드웨어
오픈소스하드웨어Jake Yoon
 
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12지환 윤
 
모두가 함께하는ROS 워크숍
모두가 함께하는ROS 워크숍모두가 함께하는ROS 워크숍
모두가 함께하는ROS 워크숍Suhan Park
 
리눅스에 대하여
리눅스에 대하여리눅스에 대하여
리눅스에 대하여ETRIBE_STG
 
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)Ubuntu Korea Community
 
Why OpenStack is Operating System?
Why OpenStack is Operating System?Why OpenStack is Operating System?
Why OpenStack is Operating System?유명환 FunFun Yoo
 
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)Ubuntu Korea Community
 
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스Daniel Juyung Seo
 
WinMoDev 송년회모임
WinMoDev 송년회모임WinMoDev 송년회모임
WinMoDev 송년회모임Seo Jinho
 
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표 [NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표 nemoux
 
소프트웨어 개발과 Agile skill set
소프트웨어 개발과 Agile skill set소프트웨어 개발과 Agile skill set
소프트웨어 개발과 Agile skill set세영 이
 
mobile platform
mobile platformmobile platform
mobile platformash84
 
Mobile Platform
Mobile PlatformMobile Platform
Mobile Platformash84
 
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스Joon-Ho Hyun
 
소프트웨어 중심 시대를 준비하자
소프트웨어 중심 시대를 준비하자소프트웨어 중심 시대를 준비하자
소프트웨어 중심 시대를 준비하자Deogtae Kim
 
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용Kevin Kim
 

Semelhante a 142 리눅스와 모바일 day1-track4_2_v1.5 (20)

150427 크로스플랫폼과qt
150427 크로스플랫폼과qt150427 크로스플랫폼과qt
150427 크로스플랫폼과qt
 
What is linux(리눅스란 무엇인가)
What is linux(리눅스란 무엇인가)What is linux(리눅스란 무엇인가)
What is linux(리눅스란 무엇인가)
 
오픈소스하드웨어
오픈소스하드웨어오픈소스하드웨어
오픈소스하드웨어
 
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12
삼성 싱가폴법인 삼성허브어플_제안서_v0.9_견적별도_12.12.12
 
조재완
조재완조재완
조재완
 
모두가 함께하는ROS 워크숍
모두가 함께하는ROS 워크숍모두가 함께하는ROS 워크숍
모두가 함께하는ROS 워크숍
 
리눅스에 대하여
리눅스에 대하여리눅스에 대하여
리눅스에 대하여
 
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)
장태희 - General Trend, Ubuntu Based Platform (대세는 우분투 기반, 2014Y11M05D)
 
Why OpenStack is Operating System?
Why OpenStack is Operating System?Why OpenStack is Operating System?
Why OpenStack is Operating System?
 
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)
최민호 - 국내 포털에서의 우분투 (2012Y03M31D)
 
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스
 
WinMoDev 송년회모임
WinMoDev 송년회모임WinMoDev 송년회모임
WinMoDev 송년회모임
 
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표 [NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
 
소프트웨어 개발과 Agile skill set
소프트웨어 개발과 Agile skill set소프트웨어 개발과 Agile skill set
소프트웨어 개발과 Agile skill set
 
mobile platform
mobile platformmobile platform
mobile platform
 
Mobile Platform
Mobile PlatformMobile Platform
Mobile Platform
 
Hello std.io 유명환_20140125
Hello std.io 유명환_20140125Hello std.io 유명환_20140125
Hello std.io 유명환_20140125
 
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스
모바일 접근성_HCI 2012 컨퍼런스
 
소프트웨어 중심 시대를 준비하자
소프트웨어 중심 시대를 준비하자소프트웨어 중심 시대를 준비하자
소프트웨어 중심 시대를 준비하자
 
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용
에듀테크 산업에서 개방형OS 하모니카 활용
 

Mais de NAVER D2

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다NAVER D2
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...NAVER D2
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기NAVER D2
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발NAVER D2
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈NAVER D2
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&ANAVER D2
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기NAVER D2
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingNAVER D2
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기NAVER D2
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화NAVER D2
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)NAVER D2
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual SearchNAVER D2
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화NAVER D2
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지NAVER D2
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터NAVER D2
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?NAVER D2
 

Mais de NAVER D2 (20)

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
 

142 리눅스와 모바일 day1-track4_2_v1.5