어반베이스 AR을 사용하여 원하는 가구 및 가전제품을 미리 배치해볼 수 있다는 사실, 알고 계시죠? 최근 가구, 가전, 화장품, 의류 등 다양한 업계에서 AR을 활용해 고객들에게 새로운 경험을 제공하고 있으며 이러한 서비스들은 점점 증가하고 있습니다. 미래에는 AR을 활용한 쇼핑 플랫폼들이 점차 대중화 될 것이고, AR 쇼핑 플랫폼을 설계하는 전문가에 대한 수요도 늘어날 것으로 예상됩니다.서울산업진흥원은 미래 경쟁력 있는 신직업 40개를 선정했는데, 선정한 미래직업 중 'AR 쇼핑 플랫폼 설계자'가 포함되었고, '어반베이스 AR'의 담당 개발자 우석님이 인터뷰를 진행하게 되었습니다.홈디자이닝 AR앱 'Urbanbase AR'의 개발자Q. 일하면서 보람을 느끼는 순간은 언제인가요? 사람들은 작은 물건 하나를 구입할 때도 성능과 디자인 등을 꼼꼼히 살핍니다. 몇 번이나 구매를 망설이기도 하고요. 살아가는 집, 그 공간을 꾸미는 데는 얼 마나 많은 시간과 노력이 필요할까요? 가구와 인테리어 소품을 일일이 쇼핑하지 않고도 스마트폰 안에서 내가 원하는 상품들로 내 방을 미리 꾸며볼 수 있는 셀프인테리어 앱을 설계하는 것이 저의 일입니다. VR, AR 기술을 통해 가 구 배치, 벽지 교체, 인테리어 등을 미리 경험해보고 구매할 수 있기에, 시간과 비용은 줄어들고 만족도는 올라가게 됩니다. 제가 만든 가상의 공간이 누군가에게 편안하고 안락한 삶을 선사해주는 것을 볼 때 제 일에 보람을 느낍니다.Q. AR 쇼핑 플랫폼 설계자가 신직업으로서 가지는 경쟁력은 무엇일까요? 지금 이 순간에도 수많은 기업에서 무수히 많은 제품이 개발, 생산되고 있습 니다. 제품 정보나 장점을 소비자에게 보다 정확하게 전달해 반품율을 줄이 고 판매율을 높이는 것은 모든 기업이 바라는 점이죠. 그 대안이 될 수 있는 것이 AR 쇼핑인 만큼 AR 쇼핑 플랫폼 설계자에 대한 니즈는 빠르게 증가할 것입니다. AR은 커머스뿐 아니라 건설, 교통, 의료, 부동산, 인테리어 등 현대 산업 전체에 적용 가능한 기술이죠. 이는 AR 쇼핑 플랫폼 설계자로 쌓은 경험과 경력을 바탕으로 다양한 분야에 진출할 수 있다는 의미이기도 합니다. Q. AR 쇼핑 플랫폼 설계자에게 가장 필요한 자질은 무엇이라고 생각하시나요? AR 쇼핑 플랫폼 설계자는 크게 본다면 프로그래머 직군에 속합니다. 그렇기에 컴퓨터공학에 대한 소양이나 정보처리기사 자격증 등을 미리 준비해 두는 것이 좋습니다. 또한 AR 플랫폼은 주로 모바일 환경에서 제공되기 때문에 안드로이드 혹은 iOS 플랫폼에 대한 이해가 필수적입니다. 여기에 3D 그래픽에 대한 개념을 알고 있으면 업무를 수행하는 데 큰 도움이 됩니다. AR 쇼핑 플랫폼 설계자는 많은 가능성을 가진 유망 직종이지만, 이제 막 출 발한 분야이기에 상대적으로 참고할 수 있는 레퍼런스가 많지 않습니다. 그렇기 때문에 누군가가 만들어 놓은 길을 따라가기보다는 치열하게 연구하고 도전하는 자세가 필요합니다. Q. AR 쇼핑 플랫폼 설계자를 꿈꾸는 이들에게 조언 한마디 부탁드립니다.AR 기술을 습득하고 활용하기 위해서는 여러 가지 기본 지식들이 뒷받침돼야 합니다. AR 기술을 온라인에 접목하려면 쇼핑 플랫폼은 물론 관련 상품에 대한 지식도 필수적이고요. 이러한 지식들은 하루아침에 습득할 수 없는 것들입니다. 그렇기에 너무 조급해하지 말고 하나씩 내 것으로 만드는 자세 가 중요합니다. 시공간에 구애받지 않는 ‘가상의 세계’를 만들어내는 일은 분명 신나는 일입니다. 실패를 두려워하지 않는 개척자 마인드를 가진 사람이라면 충분히 즐기면서 일할 수 있으니, 꼭 도전해보세요.사진 출처 및 인터뷰 전문https://blog.naver.com/urbanbaseinc 

이번 포스팅에서는 포자랩스에서 핵심적으로 쓰고 있는 모델인 transformer의 논문을 요약하면서 추가적인 기법들도 설명드리겠습니다.Why?Long-term dependency problemsequence data를 처리하기 위해 이전까지 많이 쓰이던 model은 recurrent model이었습니다. recurrent model은 t번째에 대한 output을 만들기 위해, t번째 input과 t-1번째 hidden state를 이용했습니다. 이렇게 한다면 자연스럽게 문장의 순차적인 특성이 유지됩니다. 문장을 쓸 때 뒤의 단어부터 쓰지 않고 처음부터 차례차례 쓰는 것과 마찬가지인것입니다.하지만 recurrent model의 경우 많은 개선점이 있었음에도 long-term dependency에 취약하다는 단점이 있었습니다. 예를 들어, “저는 언어학을 좋아하고, 인공지능중에서도 딥러닝을 배우고 있고 자연어 처리에 관심이 많습니다.”라는 문장을 만드는 게 model의 task라고 해봅시다. 이때 ‘자연어’라는 단어를 만드는데 ‘언어학’이라는 단어는 중요한 단서입니다.그러나, 두 단어 사이의 거리가 가깝지 않으므로 model은 앞의 ‘언어학’이라는 단어를 이용해 자연어’라는 단어를 만들지 못하고, 언어학 보다 가까운 단어인 ‘딥러닝’을 보고 ‘이미지’를 만들 수도 있는 거죠. 이처럼, 어떤 정보와 다른 정보 사이의 거리가 멀 때 해당 정보를 이용하지 못하는 것이 long-term dependency problem입니다.recurrent model은 순차적인 특성이 유지되는 뛰어난 장점이 있었음에도, long-term dependency problem이라는 단점을 가지고 있었습니다.이와 달리 transformer는 recurrence를 사용하지 않고 대신 attention mechanism만을 사용해 input과 output의 dependency를 포착해냈습니다.Parallelizationrecurrent model은 학습 시, t번째 hidden state를 얻기 위해서 t-1번째 hidden state가 필요했습니다. 즉, 순서대로 계산될 필요가 있었습니다. 그래서 병렬 처리를 할 수 없었고 계산 속도가 느렸습니다.하지만 transformer에서는 학습 시 encoder에서는 각각의 position에 대해, 즉 각각의 단어에 대해 attention을 해주기만 하고, decoder에서는 masking 기법을 이용해 병렬 처리가 가능하게 됩니다. (masking이 어떤 것인지는 이후에 설명해 드리겠습니다)Model ArchitectureEncoder and Decoder structureencoder는 input sequence (x1,...,xn)<math>(x1,...,xn)</math>에 대해 다른 representation인 z=(z1,...,zn)<math>z=(z1,...,zn)</math>으로 바꿔줍니다.decoder는 z를 받아, output sequence (y1,...,yn)<math>(y1,...,yn)</math>를 하나씩 만들어냅니다.각각의 step에서 다음 symbol을 만들 때 이전에 만들어진 output(symbol)을 이용합니다. 예를 들어, “저는 사람입니다.”라는 문장에서 ‘사람입니다’를 만들 때, ‘저는’이라는 symbol을 이용하는 거죠. 이런 특성을 auto-regressive 하다고 합니다.Encoder and Decoder stacksEncoderN개의 동일한 layer로 구성돼 있습니다. input $x$가 첫 번째 layer에 들어가게 되고, layer(x)<math>layer(x)</math>가 다시 layer에 들어가는 식입니다.그리고 각각의 layer는 두 개의 sub-layer, multi-head self-attention mechanism과 position-wise fully connected feed-forward network를 가지고 있습니다.이때 두 개의 sub-layer에 residual connection을 이용합니다. residual connection은 input을 output으로 그대로 전달하는 것을 말합니다. 이때 sub-layer의 output dimension을 embedding dimension과 맞춰줍니다. x+Sublayer(x)<math>x+Sublayer(x)</math>를 하기 위해서, 즉 residual connection을 하기 위해서는 두 값의 차원을 맞춰줄 필요가 있습니다. 그 후에 layer normalization을 적용합니다.Decoder역시 N개의 동일한 layer로 이루어져 있습니다.encoder와 달리 encoder의 결과에 multi-head attention을 수행할 sub-layer를 추가합니다.마찬가지로 sub-layer에 residual connection을 사용한 뒤, layer normalization을 해줍니다.decoder에서는 encoder와 달리 순차적으로 결과를 만들어내야 하기 때문에, self-attention을 변형합니다. 바로 masking을 해주는 것이죠. masking을 통해, position i<math>i</math> 보다 이후에 있는 position에 attention을 주지 못하게 합니다. 즉, position i<math>i</math>에 대한 예측은 미리 알고 있는 output들에만 의존을 하는 것입니다.위의 예시를 보면, a를 예측할 때는 a이후에 있는 b,c에는 attention이 주어지지 않는 것입니다. 그리고 b를 예측할 때는 b이전에 있는 a만 attention이 주어질 수 있고 이후에 있는 c는 attention이 주어지지 않는 것이죠.Embeddings and Softmaxembedding 값을 고정시키지 않고, 학습을 하면서 embedding값이 변경되는 learned embedding을 사용했습니다. 이때 input과 output은 같은 embedding layer를 사용합니다.또한 decoder output을 다음 token의 확률로 바꾸기 위해 learned linear transformation과 softmax function을 사용했습니다. learned linear transformation을 사용했다는 것은 decoder output에 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는데, 이때 W<math>W</math>가 학습된다는 것입니다.Attentionattention은 단어의 의미처럼 특정 정보에 좀 더 주의를 기울이는 것입니다.예를 들어 model이 수행해야 하는 task가 번역이라고 해봅시다. source는 영어이고 target은 한국어입니다. “Hi, my name is poza.”라는 문장과 대응되는 “안녕, 내 이름은 포자야.”라는 문장이 있습니다. model이 이름은이라는 token을 decode할 때, source에서 가장 중요한 것은 name입니다.그렇다면, source의 모든 token이 비슷한 중요도를 갖기 보다는 name이 더 큰 중요도를 가지면 되겠죠. 이때, 더 큰 중요도를 갖게 만드는 방법이 바로 attention입니다.Scaled Dot-Product Attention해당 논문의 attention을 Scaled Dot-Product Attention이라고 부릅니다. 수식을 살펴보면 이렇게 부르는 이유를 알 수 있습니다.Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>먼저 input은 dk<math>dk</math> dimension의 query와 key들, dv<math>dv</math> dimension의 value들로 이루어져 있습니다.이때 모든 query와 key에 대한 dot-product를 계산하고 각각을 √dk<math>dk</math>로 나누어줍니다. dot-product를 하고 √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주기 때문에 Scaled Dot-Product Attention인 것입니다. 그리고 여기에 softmax를 적용해 value들에 대한 weights를 얻어냅니다.key와 value는 attention이 이루어지는 위치에 상관없이 같은 값을 갖게 됩니다. 이때 query와 key에 대한 dot-product를 계산하면 각각의 query와 key 사이의 유사도를 구할 수 있게 됩니다. 흔히 들어본 cosine similarity는 dot-product에서 vector의 magnitude로 나눈 것입니다. √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주는 이유는 dot-products의 값이 커질수록 softmax 함수에서 기울기의 변화가 거의 없는 부분으로 가기 때문입니다.softmax를 거친 값을 value에 곱해준다면, query와 유사한 value일수록, 즉 중요한 value일수록 더 높은 값을 가지게 됩니다. 중요한 정보에 더 관심을 둔다는 attention의 원리에 알맞은 것입니다.Multi-Head Attention위의 그림을 수식으로 나타내면 다음과 같습니다.MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO<math>MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO</math>where headi=Attention(QWQi,KWKi,VWVi)dmodel<math>dmodel</math> dimension의 key, value, query들로 하나의 attention을 수행하는 대신 key, value, query들에 각각 다른 학습된 linear projection을 h번 수행하는 게 더 좋다고 합니다. 즉, 동일한 Q,K,V<math>Q,K,V</math>에 각각 다른 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는 것이죠. 이때 parameter matrix는 WQi∈Rdmodelxdk,WKi∈Rdmodelxdk,WVi∈Rdmodelxdv,WOi∈Rhdvxdmodel<math>WiQ∈Rdmodelxdk,WiK∈Rdmodelxdk,WiV∈Rdmodelxdv,WiO∈Rhdvxdmodel</math>입니다.순서대로 query, key, value, output에 대한 parameter matrix입니다. projection이라고 하는 이유는 각각의 값들이 parameter matrix와 곱해졌을 때 dk,dv,dmodel<math>dk,dv,dmodel</math>차원으로 project되기 때문입니다. 논문에서는 dk=dv=dmodel/h<math>dk=dv=dmodel/h</math>를 사용했는데 꼭 dk<math>dk</math>와 dv<math>dv</math>가 같을 필요는 없습니다.이렇게 project된 key, value, query들은 병렬적으로 attention function을 거쳐 dv<math>dv</math>dimension output 값으로 나오게 됩니다.그 다음 여러 개의 head<math>head</math>를 concatenate하고 다시 projection을 수행합니다. 그래서 최종적인 dmodel<math>dmodel</math> dimension output 값이 나오게 되는거죠.각각의 과정에서 dimension을 표현하면 아래와 같습니다.*dQ,dK,dV<math>dQ,dK,dV</math>는 각각 query, key, value 개수Self-Attentionencoder self-attention layerkey, value, query들은 모두 encoder의 이전 layer의 output에서 옵니다. 따라서 이전 layer의 모든 position에 attention을 줄 수 있습니다. 만약 첫번째 layer라면 positional encoding이 더해진 input embedding이 됩니다.decoder self-attention layerencoder와 비슷하게 decoder에서도 self-attention을 줄 수 있습니다. 하지만 i<math>i</math>번째 output을 다시 i+1<math>i+1</math>번째 input으로 사용하는 auto-regressive한 특성을 유지하기 위해 , masking out된 scaled dot-product attention을 적용했습니다.masking out이 됐다는 것은 i<math>i</math>번째 position에 대한 attention을 얻을 때, i<math>i</math>번째 이후에 있는 모든 position은 Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>에서 softmax의 input 값을 −∞<math>−∞</math>로 설정한 것입니다. 이렇게 한다면, i<math>i</math>번째 이후에 있는 position에 attention을 주는 경우가 없겠죠.Encoder-Decoder Attention Layerquery들은 이전 decoder layer에서 오고 key와 value들은 encoder의 output에서 오게 됩니다. 그래서 decoder의 모든 position에서 input sequence 즉, encoder output의 모든 position에 attention을 줄 수 있게 됩니다.query가 decoder layer의 output인 이유는 query라는 것이 조건에 해당하기 때문입니다. 좀 더 풀어서 설명하면, ‘지금 decoder에서 이런 값이 나왔는데 무엇이 output이 돼야 할까?’가 query인 것이죠.이때 query는 이미 이전 layer에서 masking out됐으므로, i번째 position까지만 attention을 얻게 됩니다.이 같은 과정은 sequence-to-sequence의 전형적인 encoder-decoder mechanisms를 따라한 것입니다.*모든 position에서 attention을 줄 수 있다는 게 이해가 안되면 링크를 참고하시기 바랍니다.Position-wise Feed-Forward Networksencoder와 decoder의 각각의 layer는 아래와 같은 fully connected feed-forward network를 포함하고 있습니다.position 마다, 즉 개별 단어마다 적용되기 때문에 position-wise입니다. network는 두 번의 linear transformation과 activation function ReLU로 이루어져 있습니다.FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2x<math>x</math>에 linear transformation을 적용한 뒤, ReLU(max(0,z))<math>ReLU(max(0,z))</math>를 거쳐 다시 한번 linear transformation을 적용합니다.이때 각각의 position마다 같은 parameter W,b<math>W,b</math>를 사용하지만, layer가 달라지면 다른 parameter를 사용합니다.kernel size가 1이고 channel이 layer인 convolution을 두 번 수행한 것으로도 위 과정을 이해할 수 있습니다.Positional Encodingtransfomer는 recurrence도 아니고 convolution도 아니기 때문에, 단어의sequence를 이용하기 위해서는 단어의 position에 대한 정보를 추가해줄 필요가 있었습니다.그래서 encoder와 decoder의 input embedding에 positional encoding을 더해줬습니다.positional encoding은 dmodel<math>dmodel</math>(embedding 차원)과 같은 차원을 갖기 때문에 positional encoding vector와 embedding vector는 더해질 수 있습니다.논문에서는 다른 *frequency를 가지는 sine과 cosine 함수를 이용했습니다.*주어진 구간내에서 완료되는 cycle의 개수PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)</math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)</math>pos<math>pos</math>는 position ,i<math>i</math>는 dimension 이고 주기가 100002i/dmodel⋅2π<math>100002i/dmodel⋅2π</math>인 삼각 함수입니다. 즉, pos<math>pos</math>는 sequence에서 단어의 위치이고 해당 단어는 i<math>i</math>에 0부터 dmodel2<math>dmodel2</math>까지를 대입해 dmodel<math>dmodel</math>차원의 positional encoding vector를 얻게 됩니다. k=2i+1<math>k=2i+1</math>일 때는 cosine 함수를, k=2i<math>k=2i</math>일 때는 sine 함수를 이용합니다. 이렇게 positional encoding vector를 pos<math>pos</math>마다 구한다면 비록 같은 column이라고 할지라도 pos<math>pos</math>가 다르다면 다른 값을 가지게 됩니다. 즉, pos<math>pos</math>마다 다른 pos<math>pos</math>와 구분되는 positional encoding 값을 얻게 되는 것입니다.PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]<math>PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]</math>이때 PEpos+k<math>PEpos+k</math>는 PEpos<math>PEpos</math>의 linear function으로 나타낼 수 있습니다. 표기를 간단히 하기 위해 c=100002idmodel<math>c=100002idmodel</math>라고 해봅시다. sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)</math>이고 cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)<math>cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)</math> 이므로 다음이 성립합니다.PE(pos,2i)=sin(posc)<math>PE(pos,2i)=sin(posc)</math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)<math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)</math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)</math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)</math>이런 성질 때문에 model이 relative position에 의해 attention하는 것을 더 쉽게 배울 수 있습니다.논문에서는 학습된 positional embedding 대신 sinusoidal version을 선택했습니다. 만약 학습된 positional embedding을 사용할 경우 training보다 더 긴 sequence가 inference시에 입력으로 들어온다면 문제가 되지만 sinusoidal의 경우 constant하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 그냥 좀 더 많은 값을 계산하기만 하면 되는거죠.Trainingtraining에 사용된 기법들을 알아보겠습니다.Optimizer많이 쓰이는 Adam optimizer를 사용했습니다.특이한 점은 learning rate를 training동안 고정시키지 않고 다음 식에 따라 변화시켰다는 것입니다.lrate=d−0.5model⋅min(step_num−0.5,step_num⋅warmup_steps−1.5)warmup_step<math>warmup_step</math>까지는 linear하게 learning rate를 증가시키다가, warmup_step<math>warmup_step</math> 이후에는 step_num<math>step_num</math>의 inverse square root에 비례하도록 감소시킵니다.이렇게 하는 이유는 처음에는 학습이 잘 되지 않은 상태이므로 learning rate를 빠르게 증가시켜 변화를 크게 주다가, 학습이 꽤 됐을 시점에 learning rate를 천천히 감소시켜 변화를 작게 주기 위해서입니다.RegularizationResidual ConnectionIdentity Mappings in Deep Residual Networks라는 논문에서 제시된 방법이고, 아래의 수식이 residual connection을 나타낸 것입니다.yl=h(xl)+F(xl,Wl)<math>yl=h(xl)+F(xl,Wl)</math>xl+1=f(yl)<math>xl+1=f(yl)</math>이때 h(xl)=xl<math>h(xl)=xl</math>입니다. 논문 제목에서 나온 것처럼 identity mapping을 해주는 것이죠.특정한 위치에서의 xL<math>xL</math>을 다음과 같이 xl<math>xl</math>과 residual 함수의 합으로 표시할 수 있습니다.x2=x1+F(x1,W1)<math>x2=x1+F(x1,W1)</math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)<math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)</math>xL=xl+L−1∑i=1F(xi,Wi)<math>xL=xl+∑i=1L−1F(xi,Wi)</math>그리고 미분을 한다면 다음과 같이 됩니다.σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxlL−1∑i=1F(xi,Wi))<math>σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxl∑i=1L−1F(xi,Wi))</math>이때, σϵσxL<math>σϵσxL</math>은 상위 layer의 gradient 값이 변하지 않고 그대로 하위 layer에 전달되는 것을 보여줍니다. 즉, layer를 거칠수록 gradient가 사라지는 vanishing gradient 문제를 완화해주는 것입니다.또한 forward path나 backward path를 간단하게 표현할 수 있게 됩니다.Layer NormalizationLayer Normalization이라는 논문에서 제시된 방법입니다.μl=1HH∑i=1ali<math>μl=1H∑i=1Hail</math>σl= ⎷1HH∑i=1(ali−μl)2<math>σl=1H∑i=1H(ail−μl)2</math>같은 layer에 있는 모든 hidden unit은 동일한 μ<math>μ</math>와 σ<math>σ</math>를 공유합니다.그리고 현재 input xt<math>xt</math>, 이전의 hidden state ht−1<math>ht−1</math>, at=Whhht−1+Wxhxt<math>at=Whhht−1+Wxhxt</math>, parameter g,b<math>g,b</math>가 있을 때 다음과 같이 normalization을 해줍니다.ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]<math>ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]</math>이렇게 한다면, gradient가 exploding하거나 vanishing하는 문제를 완화시키고 gradient 값이 안정적인 값을 가짐로 더 빨리 학습을 시킬 수 있습니다.(논문에서 recurrent를 기준으로 설명했으므로 이에 따랐습니다.)DropoutDropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting라는 논문에서 제시된 방법입니다.dropout이라는 용어는 neural network에서 unit들을 dropout하는 것을 가리킵니다. 즉, 해당 unit을 network에서 일시적으로 제거하는 것입니다. 그래서 다른 unit과의 모든 connection이 사라지게 됩니다. 어떤 unit을 dropout할지는 random하게 정합니다.dropout은 training data에 overfitting되는 문제를 어느정도 막아줍니다. dropout된 unit들은 training되지 않는 것이니 training data에 값이 조정되지 않기 때문입니다.Label SmoothingRethinking the inception architecture for computer vision라는 논문에서 제시된 방법입니다.training동안 실제 정답인 label의 logit은 다른 logit보다 훨씬 큰 값을 갖게 됩니다. 이렇게 해서 model이 주어진 input x<math>x</math>에 대한 label y<math>y</math>를 맞추는 것이죠.하지만 이렇게 된다면 문제가 발생합니다. overfitting될 수도 있고 가장 큰 logit을 가지는 것과 나머지 사이의 차이를 점점 크게 만들어버립니다. 결국 model이 다른 data에 적응하는 능력을 감소시킵니다.model이 덜 confident하게 만들기 위해, label distribution q(k∣x)=δk,y<math>q(k∣x)=δk,y</math>를 (k가 y일 경우 1, 나머지는 0) 다음과 같이 대체할 수 있습니다.q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)<math>q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)</math>각각 label에 대한 분포 u(k)<math>u(k)</math>, smooting parameter ϵ<math>ϵ</math>입니다. 위와 같다면, k=y인 경우에도 model은 p(y∣x)=1<math>p(y∣x)=1</math>이 아니라 p(y∣x)=(1−ϵ)<math>p(y∣x)=(1−ϵ)</math>이 되겠죠. 100%의 확신이 아닌 그보다 덜한 확신을 하게 되는 것입니다.Conclusiontransformer는 recurrence를 이용하지 않고도 빠르고 정확하게 sequential data를 처리할 수 있는 model로 제시되었습니다.여러가지 기법이 사용됐지만, 가장 핵심적인 것은 encoder와 decoder에서 attention을 통해 query와 가장 밀접한 연관성을 가지는 value를 강조할 수 있고 병렬화가 가능해진 것입니다.Referencehttp://www.whydsp.org/280http://mlexplained.com/2017/12/29/attention-is-all-you-need-explained/http://openresearch.ai/t/identity-mappings-in-deep-residual-networks/47https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=laonple&logNo=220793640991&proxyReferer=https://www.google.co.kr/https://www.researchgate.net/figure/Sample-of-a-feed-forward-neural-network_fig1_234055177https://arxiv.org/abs/1603.05027https://arxiv.org/abs/1607.06450http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a.old/srivastava14a.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf

한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계　이제 번거로운 작업은똑똑하고 안전한 협동 로봇에게 맡기세요!　제조 산업의 다양한 과정들이 점차 기계화되어가고 있습니다. 기계화의 과정에서도 사람이 개입되어야 하는 번거로운 과정들이 남아있기 마련인데요. 사람이 꼭 필요한 섬세하고 동적인 역할까지 수행하면서 기계의 편리성을 살릴 수 있는 ‘협동 로봇(코봇)’의 탄생으로 그 고민이 해결되었습니다.머지않은 미래에 협동 로봇의 춘추전국시대가 예상되는 가운데, 2017년 시장에 진입한 한화정밀기계의 HCR 시리즈 협동 로봇은 뒤늦게 시장에 합류했지만, 유려한 디자인과 다양한 기능, 안전성을 고려한 특색 있는 제품 생산으로 전 세계 고객들의 사랑을 받으며 점유율을 확대해가고 있습니다. 협동 로봇의 발전으로 개발과 연구를 전문으로 하는 직업도 탄생했는데요. 한화정밀기계에는 협동 로봇 전문가집단인 로봇사업부가 존재합니다. 이 부서의 수장인 장우석 로봇사업부장에게 자세한 이야기를 들어보겠습니다.　Q. 안녕하세요. 우선 협동 로봇에 대해 간단히 설명 부탁드립니다!한화정밀기계 장우석 로봇사업부장 / 출처 - 한화정밀기계안녕하세요. 한화정밀기계 로봇사업부의 장우석입니다. 산업 현장에서 사람들을 돕기 위해 만들어진 로봇이 바로 협동 로봇입니다. 이들은 정확성과 일관성이 요구되는 반복적인 업무들을 처리하는데요. 기존의 반복적인 업무를 대신하고, 작업자는 주관적인 판단이나 유연성이 요구되는 일을 할 수 있도록 돕는 것이죠. 현재의 협동 로봇 이전에 주로 사용했던, 기존의 산업용 로봇은 굉장히 한정적인 업무만을 수행할 수 있었습니다. 가령 물건을 하나 옮긴다고 가정하면, 그에 맞는 고난도의 컴퓨터 프로그램을 입력해야 그 일을 할 수 있습니다. 만약 다른 장소로 물건을 옮기려고 한다면 조립공정을 멈추고 중장비를 사용해 옮겨야 합니다. 따라서 시간과 비용이 굉장히 많이 듭니다. 반면 협동 로봇은 이러한 번거로운 과정들을 한 번에 해결해줍니다. 특히, 한화정밀기계의 HCR 협동 로봇은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어서 작업자가 작동법을 익히는데 하루도 채 걸리지 않습니다. 또한, HCR 협동 로봇의 워크플로를 세팅하거나 변경할 때는 단순히 필요한 항목들만 클릭해 바꾸면 됩니다.싱가포르 합자법인 공장에서 HCR-5를 생산하고 동남아시아 시장에 공급할 예정인 한화정밀기계 / 출처 - 한화정밀기계　Q. 한화가 로봇 산업에 진출하게 된 계기는 무엇인가요?한화그룹은 4차 산업혁명의 일환으로 로봇 산업을 시작했습니다. 다양한 분야 중 저희는 협동 로봇에 초점을 맞췄고, 작년에 국내 최초의 협동 로봇인 HCR 시리즈를 출시했습니다.한화그룹은 항공엔진, 에너지, 산업 장비, CCTV 카메라와 같이 다양한 산업 분야에 관심을 두고 있습니다. 이러한 시장을 키우고 선두가 되기 위해, 한화는 정밀기계, 동작 조종 기술, 사물 인식 소프트웨어, 자동 내비게이션과 같은 분야에서 전문성을 높이고 있습니다. 이러한 모든 것의 중심이 바로 로봇 산업입니다.이렇게 다양한 산업 지식, 경험 그리고 기술을 바탕으로 로봇사업부를 키울 수 있었고, 지금의 HCR 시리즈 같은 제품을 시장에 내놓을 수 있게 된 것입니다. 특히 로봇 공학 분야와 소프트웨어 개발에 매우 높은 전문성을 가진 인력을 보유하여 협동 로봇 기술 개발(R&D)을 빠르게 진전시킬 수 있었습니다.　한화정밀기계와 싱가포르 정밀 엔지니어링 전문 업체인 PBA 그룹의 합자법인 "PBA-Hanwha Robotics"의 개소식 모습 / 출처 - 한화정밀기계　　Q. 한화 협동 로봇의 제품 현황과 고객 반응은 어떤가요?한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계한화정밀기계는 현재 세 종류의 협동 로봇(HCR)을 출시하였으며, 각각 3kg, 5kg, 12kg의 무게를 들 수 있습니다. 이 세 종류의 협동 로봇은 크기가 작고, 옮기기 쉬우면서 방대한 범위의 업무를 진행할 수 있기 때문에 다양한 업무 지원이 필요한 중소 제조 기업에 이상적인 모델이라 할 수 있습니다. HCR 시리즈의 시장 내 고객 반응은 매우 호의적입니다. HCR 시리즈만이 가진 가장 큰 장점은 사용자가 단일 제어 장치에서 두 개의 HCR 협동 로봇을 실행할 수 있다는 점입니다. 그렇기 때문에 운영비가 최대 10%까지 절감되는 효과가 있죠. 거기에 HCR 시리즈 조작이 쉽다는 점까지 장점으로 작용하면서 시간을 절약하고 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.　　기능과 안정성을 모두 잡은 HCR 시리즈만의 디자인　또한, 고객들은 HCR 협동 로봇의 수려한 디자인을 가장 크게 평가합니다. 보통 산업용 기계는 튀어나온 부분들이 있어서 긁히거나 부딪힐 위험이 있는데 HCR은 부드러운 곡선 모양으로 제작되어 안전하고 디자인이 뛰어납니다. 산업 디자인은 보이는 게 전부가 아닙니다. 사람들이 협동 로봇과 같이 일할 때 실제로 안정감을 느낄 수 있어야 합니다. 그런 이유로 더 안전하고 부드럽게 보이도록 곡면을 살려 디자인했습니다. 디자인과 기능 면에서도 HCR 시리즈는 매우 안전한 제품입니다. HCR 협동 로봇은 작업자의 옆에서 업무를 보조하는데, 자동 충돌 감지 기능이 있어서 부딪히면 즉각적으로 작동을 멈춥니다.　2017 iF 디자인 어워드, 제품 디자인 부분에서 본상을 수상한 HCR 협동 로봇 / 출처 - 한화정밀기계　Q. 협동 로봇의 미래에 대한 예측과 향후 개발하고자 하는 협동 로봇은?미래에는 AI와 딥러닝, IoT 등 4차 산업혁명을 대표하는 기술들이 접목된 협동 로봇이 시장을 주도할 것이라 예측합니다. 특히 AI와 딥 러닝 기술로 인해 조만간 로봇 산업에는 큰 지각 변동이 있을 것이라 예상합니다. 원래는 5년이나 10년 주기로 일어날 것으로 생각했는데, 이제는 그것보다 더 앞당겨질 것 같네요. 예전에는 몇 년 더 걸릴 것으로 생각했던 기술들이 AI와 딥러닝 기술이 접목된 지 2년 반 만에 이미 구현되고 있으니까요!그래서 한화정밀기계에서는 앞으로 생산될 제품에 AI나 빅데이터, IoT를 어떻게 접목하고, 실제로 어떻게 적용될 수 있을지에 대해 연구하고 있습니다. AI가 접목된 협동 로봇은 어떠한 상황이나 조건에서도 최대한 쉽게 일을 수행할 수 있습니다. 특히 기술 접목 분야에서 한화그룹은 다양한 산업군과 계열사가 있다는 것이 매우 큰 장점인데요. 다양한 계열사에 자문하면서 실제로 협동 로봇이 어떻게 업무에 적용이 되고, 앞으로 어떻게 발전시킬지 논의하고 있습니다.　협동로봇 합자법인 공장 투어 모습 / 출처 - 한화정밀기계　한화정밀기계의 장우석 부장은 피처폰에서 스마트폰 시대로 바뀌었듯이, 로봇 시장도 향후 몇 년 이내로 큰 패러다임 전환이 일어나리라 전망했습니다. 단순히 몇 개의 일을 수행하는 로봇에서 거의 모든 일을 처리할 수 있는 로봇으로 변화하는 것입니다. 협동 로봇 시장은 아직 초기 단계에 있으며 시장 규모도 매우 작지만, 앞으로의 사업 성장 가능성이 매우 큰 분야입니다.한화정밀기계는 현재 유럽과 동남아시아 시장의 큰 성장 가능성을 두고 사업에 박차를 가하고 있는데요. 단기적인 목표는 시장점유율을 매년 두 배로 늘리는 것이며, 장기적인 목표는 협동 로봇 분야에서 세계적인 선도 기업이 되는 것이라고 합니다.4차 산업혁명에 힘입어 자동차와 스마트 팩토리를 중심으로 기술 트렌드를 이끄는 기업을 목표로, 글로벌 로봇 시장을 선도하는 기업이 되기 위해 끝없는 노력을 거듭하고 있습니다. 점차 확대되는 협동 로봇 시장을 선도하는 한화정밀기계의 미래를 함께 응원 부탁드립니다!#한화 #한화그룹 #한화정밀기계 #구성원인터뷰 #직무정보 #기업정보 #기업문화 #비전 #목표 #채용정보 #공채정보

미국 현지 시각으로 9월 13일 런칭된 iOS 10 버전에서는 보안과 관련된 여러가지 정책의 변화가 생겼습니다. 그 중, 문서화가 잘 되어있지 않아1 곤란했던 정책의 변화는 바로 웹뷰에서의 custom URL scheme을 통한 앱 열기에 관련된 것입니다.문제 발견StyleShare 앱 내 스토어에서는 웹뷰를 통한 결제 방식을 사용하고 있습니다. 결제 프로세스는 다음과 같습니다. 웹뷰로 개발된 KCP 결제 페이지에서 주문 정보를 모두 작성한 후, 카드 결제 버튼을 선택하면 웹뷰에서 각 은행의 결제 앱을 실행하게 됩니다. 실행된 앱에서 사용자가 결제 정보를 입력하여 결제를 완료한 뒤 StyleShare 앱으로 돌아오면 결제가 완료되는 방식입니다. 발견한 문제는 바로 은행 결제 앱이 실행되지 않는 치명적인 문제였습니다.문제 원인웹뷰로 작성된 KCP 주문서는 아마 [removed].replace('myapp://hello/world')와 같이 custom URL scheme을 사용해서 결제 앱을 실행하도록 개발되어 있을 것입니다. 웹뷰의 URL이 변경될 경우 iOS가 이를 먼저 알아채고 설치된 앱에 등록된 URL scheme을 확인해서 앱을 실행하도록 하는데요. iOS 10 에서 변화가 생긴 곳이 바로 이 부분이라고 판단됩니다.iOS 9 버전에서 처음으로 LSApplicationQueriesSchemes 라는 Info 항목이 소개되었습니다. URL scheme을 사용해서 외부 앱을 열 경우, 특별한 제한이 없던 기존 방식에서 화이트리스트에 등록된 scheme만 열 수 있도록 보안 정책이 강화된 것인데요. 이 정책이 처음 소개된 iOS 9 버전에서는 웹뷰에서 URL scheme을 사용해서 앱을 열 경우 경고창을 통해 사용자에게 확인하는 과정만 추가되었을 뿐 정상적으로 작동하였습니다. 하지만 iOS 10 버전에서는 화이트리스트에 등록되지 않은 경우, 웹뷰에서는 무조건 차단하는 정책으로 변경된 것으로 보입니다.해결 방법애플에서 권장하는 해결 방법은 아마도 Info.plist의 LSApplicationQueriesSchemes 항목에 사용하고자 하는 URL scheme들을 등록하는 방법일 것입니다. 하지만, StyleShare 스토어는 KCP라는 PG사를 통해 각 은행의 결제 앱에 연동하는 구조로 되어 있습니다. 즉, KCP에서 새로운 결제 수단을 추가하거나, 각 은행사에서 앱 URL scheme을 변경/추가/삭제할 경우 각각에 대응해서 새로운 릴리즈를 해야 하는 것입니다. 더 심각한 것은 각 은행사에서 사용하는 URL scheme들이 문서화가 제대로 이루어지지 않거나 파편화되어있다는 점입니다.따라서, StyleShare에서는 웹뷰에서 custom URL scheme 요청이 발생하는 경우, 네이티브 코드에서 직접 앱을 실행하도록 하는 방법을 사용했습니다.UIWebViewDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: UIWebView, shouldStartLoadWith request: URLRequest, navigationType: UIWebViewNavigationType) -> Bool { if let url = request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) return false } return true } WKNavigationDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: WKWebView, decidePolicyFor navigationAction: WKNavigationAction, decisionHandler: @escaping (WKNavigationActionPolicy) -> Void) { if let url = navigationAction.request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) decisionHandler(.cancel) } else { decisionHandler(.allow) } } 혹시 이 부분에 대한 문서화가 어디에 되어있는지 아시는 분은 jeon@stylesha.re로 연락주시면 감사하겠습니다. ↩#스타일쉐어 #iOS #모바일 #개발자 #개발 #앱개발 #꿀팁 #인사이트

개발자는 도대체 어떻게 되는 거고 누가 되는 거야?코드스테이츠가 가장 많이 받아온 질문 중 하나입니다. 그래서 준비한 특급 연재! 개발자 커리어 전환기! 매주 Immersive를 수강하고 있는 수강생 한 분과 인터뷰해서 어떻게 개발을 시작하게 되었는지, 또 현재 무엇을 배우고 있는지에 대한 인터뷰를 포스팅하려고 합니다.아무것도 모르는 비전공자 출신 분들이(물론 전공자 분도 계십니다!) 개발자가 되어가는 과정을 생생하게 보실 수 있습니다. 그럼, 첫 번째 포스팅의 주인공 이야기를 시작하겠습니다.코드스테이츠 코딩 부트 캠프, Immersive 6기 과정이 시작되었습니다. 지난 5기 데모데이를 들뜬 마음으로 지켜보던 Pre-course 수강생들이 어느덧 새로운 Immersive 과정의 주인공이 되었는데요.오늘은 하드웨어 개발자 출신으로서 커리어 전환을 위해 코드스테이츠를 찾아온 6기의 전한길님을 만나봤습니다. Q) 한길님 반갑습니다. Precourse 수료를 축하드리며 간단한 자기소개 부탁드려요.- 안녕하세요! 전한길입니다.Q) 정말 간단하네요! 보통은 인터뷰어를 위해 좀 더 길게 합니다만...- 아... 전 대학에서 전자공학을 전공했고요. 어쩌다 보니 전자회로 설계일을 하게 되었어요. 원래는 소프트웨어 쪽에 관심이 있었는데 하드웨어 쪽으로 일을 했습니다. 사실, 당시에는 집 가까운 회사를 찾다보니..(웃음) 어쨌든! 커리어 전환을 위해 코드스테이츠에 오게 되었습니다.Q) 원래 이쪽에 관심이 있으셔서 소프트웨어 엔지니어로 커리어 전환을 하시는 건가요?- 자신만의 기술을 가질 수 있다는 점이 좋아서 소프트웨어 엔지니어를 하기로 결심했어요. 저는 회사생활을 6년 동안 했는데요. 하루하루 똑같은 업무와 일상이 지루하더라구요. 직급이 올라간다고 해서 더 나아질 거 같지도 않았고...사실 깊이 생각하는 성격이 아니에요. 무작정 회사를 나와서 고민했죠. 그러다가 "나만의 기술을 가질 수 있는 매력적인 직업을 갖자"는 저만의 원칙을 고수한 끝에 소프트웨어 엔지니어가 되기로 결심했어요.Q) 그러면 특별히 코드스테이츠를 선택하신 이유가 무엇인가요?- 처음에는 국비지원과정도 알아봤어요. 국비지원과정에서 공부를 할까 하다가 우연히 친구 소개로 코드스테이츠를 알게 되었죠.'자기 주도적 학습'이라는 단어에 끌렸어요. 전 코딩이 언어랑 비슷하다고 생각하거든요. 문법을 잘 안다고 영어를 잘하는 건 아니잖아요. 아는 것도 중요하지만 습관이 중요하다고 생각해요. 지름길을 가면서 스스로 코딩을 많이 해볼 수 있을 거 같아서 코드스테이츠를 선택하게 되었죠.코딩은, 아는 것도 중요하지만 습관이 중요하다고 생각해요Q) 이건 개인적으로 매우(?) 긴장되는 질문인데, 실제로 Pre-course는 어땠나요?- 코드스테이츠 학습 방식 자체가 강의식이 아니다 보니 생각한 대로 '자기 주도적 학습 위주'고, 특히 실제로 코딩을 많이 해봐서 좋았어요.그리고 위에서 얘기한 것처럼 저는 지름길이 필요했는데요. 방향을 잘 잡아주셔서 좋았어요. 단계별로 공부할 수 있는 내용이 잘 정리되어있더라구요. 시간을 효율적으로 쓸 수 있었습니다.Q) 담당자로서 매우 뿌듯한 답변이네요. :) 특히 어떤 프로젝트가 가장 기억에 남나요?- *twittler 를 만들었을 때가 가장 기뻤어요. 뭐라고 말로 표현하기는 어려운 감정인데, 실제로 눈에 보이는 걸 만들었을 때 성취감이 크더라구요. 그 성취감이 동기부여가 되어서 더 열심히 했던 거 같습니다.*twittler: 코드스테이츠 Pre-course과정에서 수행하는 프로젝트로, 트위터의 일부 기능을 구현한 프로그램한길님이 구현한 twittlerQ) 이제 막 Immersive 과정이 시작되었는데요. 과정에서는 어떤 걸 기대하나요?- 코드스테이츠의 체계적인 커리큘럼과... 웹 개발자로 취업하는 거??Q) 교과서 같은 답변이네요.^^ 3개월 뒤면 웹 개발자가 되어있을 거라고 믿습니다. 그렇다면 어떤 개발자가 되고 싶나요?- 기술을 잘 아는 개발자가 되고 싶어요. 개인적으로 호기심이 많아요. 블록체인부터 빅데이터까지.. 새로운 기술과 관련된 단어들을 들으면 호기심이 생기죠. 이렇게 호기심이 생겼을 때 그 기술에 대해 이해하고 실제로 기술을 잘 구현하는 개발자가 되고 싶어요. 소위 말하는 백엔드 쪽에 더 관심이 있는 거 같아요. 앞으로도 이 방향으로 나아가고 싶구요.음.. 그리고 하나만 덧붙이면, 제 생활도 잘 지킬 수 있는 개발자가 되고 싶어요. 일도 일이지만.!Q) 마지막으로 코드스테이츠를 다른 사람에게 추천한다면?소프트웨어 엔지니어가 되고 싶으신 분들에게 꼭 추천하고 싶어요. 독학을 해도 좋은 점이 있겠지만.. 체계적인 커리큘럼을 따라가면서 방향성 있는 공부를 하면 효율적일 거 같아요. 시간을 아낄 수 있죠. 커리어 전환을 고민하시는 분들에게도 적합하구요.그리고 무엇보다 같은 길을 가는 사람들과 커뮤니티를 형성하고 함께 공부할 수 있다는 점이 코드스테이츠의 가장 큰 장점이라고 생각합니다.

대부분의 교육은 초, 중, 고등학생이나 대학생 등 주로 젊은 층을 위주로 진행되고 있습니다. 프로그래밍 교육도 마찬가지로, 현재 10대에서 30대인 주로 젊은 층의 학생과 직장인들을 대상으로 교육이 서서히 일어나고 있습니다. 하지만 높아진 평균 수명으로 노인층이 급격히 늘어나고, 빠르게 변화하는 산업 아래 노인층의 재교육을 통한 지속적인 사회 활동이 요구 되는 시대가 되었습니다.2016년 한국의 인구분포도. 42–57세의 중장년층이 15–24의 청년층보다, 청년층이 0–9세의 유아층보다 월등히 많습니다. Wikipedia위 그래프에서 보이는 것처럼 이렇게 사회의 전체적인 평균 연령의 급격한 상승이 예고되어있음에도 불구하고, 고등학교나 대학까지의 일회성 교육이 아닌 전 연령층을 대상으로 한 지속적인 교육 제공은 아직 보편화 되어 있지 않습니다. 노인층 대상으로 진행되는 교육은 미미하며, 특히나 젊은층도 배우기 어려운 코딩 교육은 노인층에게는 교육이 불가능하거나 전혀 필요하지 않다고 여겨지고 있습니다.UC San Diego 대학의 Phillip Guo 교수Phillip Guo 교수는 HCI (사람-컴퓨터 인터랙션) 및 온라인/컴퓨터 교육 분야에서 명성이 높은 연구자입니다. Guo 교수는 처음으로 노인층에 대한 코딩 교육 연구를 진행하여 온라인에서 프로그래밍을 배운 52개국 60~80대 504명으로부터 다양한 설문조사와 심층조사를 진행한 결과를 CHI 국제 학술회에 출간했습니다. 본 연구 설명과 함께 엘리스에서 생각하는 로드맵을 소개합니다.연구본 연구는 http://www.pythontutor.com 웹사이트에서 실시된 온라인 코딩 교육 설문조사에 응한 504명의 60~85세 학생에 대한 심층 분석과 인터뷰로 이루어져있습니다. 이들이 코딩을 배우는 목적은 세가지 주요 요점으로 종합됩니다.첫째는 코딩을 배움으로서 노화되는 뇌를 자극하기 위함이고, 둘째로 젊은 시절 놓쳤던 새로운 기회를 잡기 위함, 그리고 마지막으로 어린 가족 구성원들과 소통하기 위함이었습니다.혼자 공부하는 방식의 교육은 온라인에서 특히 더 높은 이탈율을 보입니다.이들이 프로그래밍을 배우는 원동력은 교육을 통한 취업과 같은 정확히 정해진 목표보다는, 스스로의 동기부여 및 젊은층과의 소통을 위한 이유가 더 컸습니다. 코딩을 배우는 과정 중에 가장 힘든 세가지는 감퇴하는 인지력, 질문에 대답해 줄 수 있는 강사나 조교 혹은 학생이 없었고, 매번 변화하는 SW를 따라가기 어려움이 있었습니다. 첫번째를 제외한 나머지 어려움은 다른 연령층에서도 겪은 어려움이었습니다.마치며Philip Guo 교수의 논문에서 알 수 있는 것은 노인층이 노화하면서 겪을 수밖에 없는 배움의 어려움과 더불어, 현재 교육 시스템이 노인층을 전혀 고려하지 않고 있다는 것입니다. 이것은 노인층 대상의 교육을 더욱 어렵게 합니다.논문에서는 노인층에게 적합한 교육 시스템이 만들어지거나 제공된다면, 이들이 산업에 바로 투여될 수 있는 능력을 갖추기는 어려울 수도 있으나 프로그래밍 교육을 할 수 있는 선생님으로 활동할 수 있다고 서술하고 있습니다. 이를 활용하면 현재 현저히 부족한 SW 교육자 수로 어려움을 겪고 있는 공교육에 도움이 될 수 있습니다.엘리스에서는 라이브 교육 방송 진행, 헬프 센터 조교 도우미 등 학생들에게 좋은 교육을 제공하기 위해 부단히 노력하는 다양한 연령층의 온라인 조교님들이 계십니다. 언젠가는 60~80대 조교님이 활동하실 수 있다고 믿고 있습니다. 이러한 믿음을 주신 중2 아들을 둔 한 어머니의 피드백을 참조합니다. (엘리스 기초 자바 과정에서 최상위 점수를 받으셨습니다.)저는 전공도 인문학쪽이고 수학 싫어서 문과갔던 문과생인지라, 코딩처럼 논리력 요구하는 수업 따라가기나 할까 큰 기대없이 시작했었습니다.수업 초반에는 마냥 어리둥절했고, 시키는대로 따라하면 다 되었기 때문에 ‘어라 쉽잖아?’ 라고 느꼈습니다. 하지만 중반부 넘어가면서…클래스, 메소드라는 개념이 낯설기도 했고, 각종 연산자의 적용이나 변수들을 식에 적용시키는 다양한 패턴들이 적응이 잘 안되었어요. 반복문의 순서나 마침표,세미콜론, 콜론을 기억하지 못해서 다시 되돌아와서 확인한 것만도 수 십번이었습니다.다른 분들은 마치 초급 과정을 어디서 마스터 하고 온 것처럼 잘 따라가시는데, 저는 매 시간마다 헤매고 오류나고…하지만 똑똑한 것 보다 꾸준한 것이 더 낫다고… ‘머리가 안따라가면 더 오래 공부하면 되겠지’ 하고 다시 보고, 다시 풀고, 계속 질문하고그러나보니 어느 순간 이해가 가는 개념들, 저절로 외워지는 패턴들이 조금씩 늘어났어요.특히 실시간 강의라서 피드백을 받을 수 있고, 조교님이나 강사님들께 질문을 편하게 할 수 있는 시스템이 정말 좋았습니다. 비주얼 좋은 두 분이 수업을 진행해 주신 것도 좋았구요. 반응 좋은 우리 반 수강생들도 참 좋았습니다.저녁 설거지 해 두고 (때로는 저녁상을 치우기 바쁘게) 컴퓨터 앞에 앉아서 8주간 공부한 시간들이 저한테는 정말 소중한 시간이었습니다. 이렇게 집안 일 하고, 애들 챙기면서도 공부할 수 있고, 배울 수 있다는 것이 너무 좋습니다. 좋은 강의 열어주셔서 고맙습니다. ^^*p.s.수업 중에 어떤 분이 자바 알고리즘 강의 열어달라고 하시던데, 알고리즘이 뭔지 물어보고 싶었는데 못 물어봤네요 ㅋ#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

 버즈빌 개발팀의 모바일 스터디 그룹이란? 모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 ‘버즈빌’의 개발팀이 진행하는 모바일 스터디 그룹이란, 모바일이라는 큰 주제를 핵심으로 하여 크고 작은 연관된 기술을 리뷰하고 토의하는 스터디 모임입니다. 2018년 7월에 처음 개설되어 현재까지 매주 진행하고 있으며 특정한 기한 없이 지속적으로 진행할 예정입니다. 모바일이라는 핵심 주제를 고지하기는 했지만 사실상 개발에 관련된 모든 주제가 이야기될 수 있으며, 개발 언어, 특정 라이브러리 및 프레임워크, 개발 관련 툴, Google I/O와 같은 각종 컨퍼런스 등 거의 모든 것이 저희의 관심사입니다. 심지어 한 번은 자주 쓰는 단축키에 대해서도 토의한 적이 있습니다. 어떤 목적을 갖고 만들어졌는가? 개발이라는 일은 특히나 최신 이슈에 민감한 분야인 것 같습니다. 빈번하게 일어나는 OS 업데이트와 그에 따른 이슈 처리, 주요 컨퍼런스 내용에 따른 개발 트렌드 변화, 갑작스레 혜성처럼 등장한 개발 라이브러리… 저희 개발자들은 이러한 이슈에 항상 귀를 기울여야 하며, 그에 대해 생각을 정리할 필요가 있습니다. 또한 이러한 기술 습득은 저희 직원들의 커리어에도 중요한 지표가 될 것은 자명하지요. 그러나 실제 업무에 집중하다 보면 자칫 이러한 이슈에 대해서 멀어지게 되고는 합니다. 숲을 보지 못하고 나무만 보는 꼴이랄까요. 모바일 스터디 그룹은 바로 이러한 점을 해결해보기 위해서 개설됐습니다. 적어도 1주일에 한 번씩은 업무에서 잠시 떨어져 다양한 개발 주제로 생각을 정리해보자는 게 이 스터디의 목적이며, 다재다능한 그룹원들의 참여 아래 훌륭하게 진행되고 있습니다. 어떻게 진행되고 있는가? 우선, 매주 월요일 점심마다 스터디가 진행되고 있습니다. (스터디를 할 경우 회사에서 점심을 제공하고 있어 회사의 모든 스터디 모임이 더욱 활성화되는 것 같습니다.) 스터디 주제는 1주일 전에 그룹원들과 이야기를 통해서 정하고 있고, 주제가 정해지면 자발적으로 주제에 대해 학습하며 자료를 공유합니다. 스터디 당일에는 일정 시간을 개별 학습하는 용도로 사용하고, 그 후에 각자 공부한 내용을 바탕으로 자기 생각을 이야기합니다. 기본적으로 상황에 맞게 자유롭게 진행되기 때문에 꼭 위와 같은 방식을 고수하지는 않습니다. 때로는 특정 주제에 대해서 스터디원이 세미나를 희망하기도 하는데, 이 경우 발표자가 자료를 만들어서 세미나를 진행하기도 합니다. 한 번 했던 주제에 대해서 다수가 흥미를 가질 경우 다음 주에 조금 더 깊이 있는 이야기를 나누거나 실제 실습을 해보는 시간을 갖기도 합니다. 아직 시도하지는 않았지만, 주요 컨퍼런스 영상을 보는 시간으로도 활용할 생각입니다. 어떤 주제를 진행했는가? 모든 주제를 나열할 수는 없지만, 대표적인 사례에 대해서 전달하겠습니다.  RxJava : Reactive 진영의 자바(Java) 라이브러리. 그 내부 원리와 구조 학습 Unit Test : JUnit 4, Mockito, Robolectric의 활용과 실전 예제 학습 Kotlin(코틀린) : 안드로이드(Android)에서의 Kotlin 트렌드 확인. Kotlin의 장단점 분석 MVP / MVVM : 안드로이드(Android) 아키텍쳐로 바라보는 MVP / MVVM의 내용 및 차이 학습  이 외에도 여러 주제에 대해서 지속해서 스터디를 진행했지만, 위 내용은 스터디원이 전체적으로 공감하고 도입 의지를 이끌었다는 점에서 인상적이었던 것 같습니다. 특히 코틀린과 같은 경우는 실험적으로 프로젝트에서 도입을 진행하고 있고, 코드 간결화, Null-Safety 측면에서 큰 장점을 느끼고 있습니다. 이처럼 저희 스터디는 학습하게 된 내용을 단순히 지식으로 놔두지 않고 실제 프로덕션에 도입까지 충분히 진행 할 수 있으며, 반대로 실제 프로덕션에 더 좋은 기술을 도입하기 위해서 다양한 주제를 찾아가고 있습니다.버즈빌의 스터디는 무엇이 다른가? 개인적으로 꽤 많은 스터디에 참여해 봤다고 생각합니다. 다양한 주제는 물론 강의형, 토론형 등 여러 방식으로 진행해본 경험이 있습니다. 그중에는 1년 넘게 유지되면서 다양한 지식을 습득한 모임도 있었고, 몇 번 해보지도 못하고 와해한 안타까운 케이스도 있었습니다. 덕분에 좋은 스터디란 무엇인가에 대해 꽤 고민을 해봤고 어떤 부분이 중요한지 나름대로 생각하고 있는 부분이 있습니다. 그리고 그러한 측면에서 버즈빌의 스터디는 좋은 스터디라고 분명히 말씀드릴 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 점이 버즈빌의 스터디를 좋게 만드는 것일까요? 그 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 버즈빌의 수평적인 문화 버즈빌의 사내 문화는 수평적이고 자율적인 문화로 유명합니다. 소위 고루한 잔소리꾼 문화가 없기 때문에 자신의 의견을 누구나 자유롭게 이야기합니다. 사내문화가 스터디와 무슨 상관이 있냐 하실 수 있지만, 수직적인 조직의 사내 스터디와 비교했을 때 큰 차이를 볼 수 있었습니다. 버즈빌의 스터디에서는 여러 사람이 어떠한 권위에 눈치 보지 않고 자유롭게 자신의 의견을 제시하며, 듣는 이 또한 어느 의견이든 함부로 가늠하지 않고 진지하게 받아들입니다. 이는 단순히 스터디 토론에서만 적용 되는 것이 아니라, 스터디 시스템에 대해서도 불합리하거나 개선하고 싶은 점을 여과 없이 이야기합니다. 그리고 그들의 의견을 피드백하여 시스템이 지속적으로 개선되고 있습니다. 결국은 버즈빌의 수평적인 문화가 스터디 문화 자체도 현실적이고 합리적으로 바꿔나간다고 할 수 있습니다. 둘째, 뛰어난 구성원 스터디에서 구성원은 분명 굉장히 중요한 요소입니다. 구성원의 역량과 열정에 따라서 스터디의 질과 지속력이 결정됩니다. 그런 측면에서 버즈빌은 상당히 축복받은 조직임에 틀림없습니다. 당장 제 옆만 둘러봐도 어디서 이런 분들이 나왔을까 싶을 정도로 뛰어난 역량의 소유자가 많으니까요. 아마 인사팀에서 일을 잘하고 있나 봅니다. 여하튼, 버즈빌에는 다재다능한 인재가 정말 많습니다. 각종 분야에 있어서 상당한 지식을 보유하신 분도 굉장히 많으시고, 무엇보다 개발을 좋아하고 새로운 기술을 배우는 것에 긍정적입니다. 열정이 넘친 나머지 스스로 일정을 잡아서 기술 세미나를 진행하기도 하지요. 이런 분들과 함께 하는 스터디, 안 좋을 수가 없습니다. 셋째, No 강제, No 의무 제가 생각하는 좋은 스터디의 중요한 요소는 지속력입니다. 아무리 좋은 스터디라도 무리한 일정과 과제의 압박이 있다면 지속되기 힘들다고 생각합니다. 단발성으로 집중하여 어떤 지식을 습득하려는 게 아닌 이상은, 결국 얼마나 꾸준히 스터디원이 참여하고 공부를 할 수 있는지가 중요합니다. 그러한 측면에서 볼 때 참가를 강제하고, 어떠한 의무성인 과제를 부여하는 것은 지양해야 합니다. 공부는 스스로의 의지에 의해서 수행되어야 하며, 스터디 시스템에서 이를 강제 해봤자 결국은 보여주기 식의 활동밖에 되지 않습니다. 사람이 어떻게 모든 주제에 항상 열정적으로 공부를 하겠습니까. 그렇기에 스터디라는 시스템보다는 사람이 우선이어야 하며, 공부는 본인의 자유입니다. 위와 같은 요소로 인해 전 결론을 내봅니다. 버즈빌에서 굉장히 좋은 스터디를 하게 되었다고. 결론 버즈빌에서 스터디는 CEO 분들을 비롯하여 많은 구성원이 장려하고 권장하는 부분입니다. 그들은 직원의 역량 강화가 곧 회사 역량의 강화라는 인식을 바로 갖고 있으며, 이를 위해 정책적으로 지원하는 방안을 마련해주고 있습니다. 스터디 제도뿐만 아니라 각 개인이 성장할 수 있도록 동아리 지원, 자기개발비 지원 등은 물론 읽고 싶은 책은 무제한으로 제공 해주고 있습니다. 어쩌면 이러한 사소한 점 하나하나가 버즈빌의 소중한 자산이 아닐까 생각하며, 이만 글을 마무리 짓습니다. 감사합니다.작가소개 Ethan Yoo, Software Engineer (Android) 안녕하세요. 버즈빌에서 안드로이드 부분 개발을 담당하고 있는 Ethan (이든)입니다. 개발이라는 주제로 다양한 곳에 관심사를 갖고 있고, 동료와 함께 개발 이야기를 하는 것을 좋아합니다. 메인 언어는 자바(Java)를 사용하고 있지만, 코틀린(Kotlin) / 파이썬(Python) / 자바스크립트(JavaScript) / 하스켈(Haskell) 등 다양한 언어에 대해 경험이 있습니다. 최근에는 시스템 아키텍쳐에 관심을 갖고 반응형 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등이 안드로이드와 어떤 구조로 표현 될 수 있을지 고민하곤 합니다. 제가 만든 서비스가 세상을 바꿀 수 있기를 희망하고, 이를 위해 버즈빌에서 오늘도 열심히 개발을 하고 있습니다.

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기 2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지 5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드 - 현재 글7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요이전 편에서는 깔끔한 URL를 생성하는 방법에 대해 배웠습니다. 기본적으로 다음과 같이 생긴 URL를 가질 수 있습니다: http://localhost:3000/p/my-blog-post하지만 이 URL은 클라이언트 사이드 이동 시에만 동작합니다. 페이지를 새로고침하면 404 페이지가 표시됩니다.페이지 디렉토리에 p/my-blog-post를 부르는 실제 페이지가 없기 때문입니다.Next.js 커스텀 서버 API를 이용하여 쉽게 해결할 수 있습니다. 어떻게 구현할 수 있는지 살펴봅시다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.커스텀 서버 생성하기Express를 사용하여 애플리케이션의 커스텀 서버를 생성할 예정입니다. 간단합니다.먼저 애플리케이션에 Express를 추가해주세요:npm install —save express애플리케이션에 server.js 파일을 생성하고 다음과 같이 작성해주세요:npm dev 스크립트를 수정해주세요:이제 npm run dev 명령어로 애플리케이션을 다시 실행시켜주세요.어떤 일이 일어날까요?- 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가할 것이다.- 애플리케이션이 동작하지만 서버 사이드의 깔끔한 URL은 동작하지 않는다.- "Express와 Next.js은 함께 동작할 수 없습니다"라는 에러가 발생할 것이다.- "Next.js 커스텀 서버는 프로덕션에서만 동작합니다"라는 에러가 발생할 것이다.커스텀 라우트 생성하기경험했다시피 구현한 커스텀 서버가 "next" 바이너리 명령어와 비슷하기 때문에 이전과 비슷하게 동작합니다.블로그 포스트 URL과 매치되는 커스텀 라우트를 추가해봅시다.새로운 라우트가 있는 server.js는 다음과 같습니다:다음의 코드를 살펴봅시다:단순히 기존 "/post" 페이지에 커스텀 라우트를 매핑했습니다. 또한 쿼리 매개 변수도 매핑했습니다.이게 끝입니다.애플리케이션을 다시 실행시키고 다음 페이지로 이동해주세요:http://localhost:3000/p/hello-nextjs더이상 404 페이지가 보이지 않습니다. 이제 실제 페이지를 볼 수 있습니다.하지만 작은 문제가 있습니다. 뭔지 아시나요?- 아무런 문제가 없다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 제목과 서버 사이드에서 랜더링된 제목이 다르다.- 서버 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.URL에 있는 정보/post 페이지는 쿼리 문자열 파라미터 title을 통해 제목을 가져옵니다. 클라이언트 사이드 라우팅에서는 쉽게 URL 마스킹을 통해 적당한 값을 전달할 수 있습니다. (Link의 as prop을 통해)서버 라우트에서는 URL에 있는 블로그 포스트 ID만을 가지기 때문에 제목이 없습니다. 이 경우 ID를 서버 사이드 쿼리 문자열 파라미터로 설정합니다.다음과 같은 라우트 정의를 볼 수 있습니다:문제가 발생하지만 실제로는 ID를 사용하여 클라이언트와 서버 모두 서버에서 데이터를 가져오므로 이는 별로 문제가 되지 않습니다.그래서 ID만 필요합니다.마무리Next.js의 커스텀 서버 API를 사용한 라우트를 간단히 구현해보았습니다. 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가했습니다. 원하는 대로 여러 라우트를 구현할 수 있습니다.Express를 사용하는 것에 국한되지 않습니다. 원하는 Node.js 서버 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 커스텀 서버 API에 대한 Next.js 문서를 볼 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

시작영화 ‘캡틴 아메리카: 시빌워’를 본 사람이라면 작은 ‘앤트맨’의 존재감이 누구보다 컸다고 말할 수 있습니다. 앤트맨은 가장 중요한 전투 신에서 자유자재로 신체 크기를 바꾸며 맹활약을 한 히어로인데요.안드로이드에도 이런 앤트맨처럼 크기를 자유자재로 바꾸되, 해상도를 그대로 보존하여 앱을 구현하는데 큰 도움을 주는 이미지 저장방식이 있습니다. 바로 나인패치입니다. 포스팅을 통해 나인패치를 이해해보고자 합니다.나인패치 이해하기#사이즈는 바뀌지만 내용은 그대로영화 속 앤트맨은 핌입자를 통해 분자보다 더 작은 양자 사이즈만큼 작아졌다가, 비행기보다 더 큰 사이즈로 변하는 히어로인데요. 핌 입자를 사용시 질량에는 변화가 없어 작아진 크기에서도 정상 어른의 펀치와 같은 위력을 줍니다.나인패치 역시 앤트맨과 같은 특징을 가지고 있는데요. 우리가 사용하고 있는 핸드폰의 해상도는 제각각 입니다. 하지만 이미지를 그 해상도에 전부 맞춰서 제작하기에는 무리가 있죠. 그렇기 때문에 디바이스에 표현되는 아이콘이나 버튼 등에 확대 되는 영역을 지정해줍니다. 그러면 큰 해상도에 이미지를 적용 하여도 픽셀이 깨지지 않고 확대된 이미지를 사용 할 수 있습니다.좀 더 정확하게 설명하자면, 이미지를 9분할 하여 확대되는 영역과 아닌 영역을 구분하여 저장하는 방식이며 이미지 확장자는. 9.png가 됩니다. 아래의 그림에서 살펴보면 빨간색 화살표 영역은 늘어나고 흰색 영역은 늘어나지 않게 됩니다.나인패치 이미지가 어떤 구조를 가지고 있는 어떻게 동작하는지에 대해 추가적으로 설명해보겠습니다.우선, 나인패치는Stretchable area와 Padding box 두가지의 영역으로 나뉩니다.Stretchable area는 늘어나는 영역은 이미지를 늘려주는 구간을 설정해주는 나인패치 영역입니다. 그래서 가로, 세로 어떤 크기로 늘어나도 형태가 깨져 보이지 않습니다.Padding box는 이미지 위에 어떠한 내용물을 어느 위치에 표시할지 정의 하는 영역입니다.버튼 크기가 변경되어도 정보 표시 영역을 나인패치로 잡아 좌우,상하 여백은 그대로 두고 이미지 확대/축소에 따른 텍스트가 정리되어 보여집니다.나인패치는 1px 검정색 선의 길이와 여백을 이용해서 늘려주고 싶은 이미지 영역과 표현하고 싶은 텍스트의 영역을 지정할 수 있는 것입니다.조금은 복잡해 보이지만, 나인패치로 지정하는 과정이 필요한 이유는 모바일은 한정된 용량을 가지고 있기 때문에 용량을 줄여서 하나의 이미지로 다양하게 사용할 수 있도록 하기 위해서 입니다.나인패치 만들어보기#만드는 방법나인패치를 만드는 방법에는 여러가지가 있습니다.   1. 포토샵으로 만들고, 확장자를 name.9.png으로 저장   2. 안드로이드 sdk 도구를 다운로드하여 만든다.       https://developer.android.com/studio/?hl=ko   3. Android Asset Studio 활용       http://romannurik.github.io/AndroidAssetStudio/nine-patches.html그중에서 툴 설치도 필요 없고 쉽게 만들 수 있는 3번의 방법을 활용하여 간략하게 나마 만들어보겠습니다.#우리는 그저 감사하게 사용할 뿐세상은 넓고 금손이 많은 것 같아요. 빠르게 만들수 있는 방법을 선택하겠습니다. 위 3번의 주소를 타고 사이트에 접속하면 아래와 같은 화면이 보여집니다.나인패치를 만들 수 있는 웹 툴인데, 저 사이트에는 나인패치 뿐만 아니라 안드로이드 디자인을 위한 다양한 툴을 제공하니 한번 참고해보시면 좋을 것 같습니다. 언제 이런걸 만들 생각을 하셨는지 한번 더 자괴감과 감사함을 느끼며 샘플 버튼 이미지를 불러옵니다.왼쪽 패널을 보면 이미지의 리소스 해상도를 지정하는 부분과 Drawable 이름을 편집할 수 있는 기능이 있습니다. 이름을 변경하게 되면 zip파일로 다운 받았을 때 변경된 이름으로 다운로드 됩니다.자 그럼 불러온 이미지가 가운데 화면에 보여집니다. Stretch Regions는 늘어나게 되는 부분을 설정하는 것입니다. 화면에 보이는 얇은 검은 선으로 Stretch Regions을 지정하면 됩니다.위와 같이 설정하게 되면 해상도에 따라 붉은색 부분이 늘어나게 됩니다.Contetns Padding은 안에 들어가는 텍스트가 들어가는 여백을 설정해줍니다.오른쪽 패널에서 Preview로 텍스트가 들어가는 것을 확인하면서 설정 할 수 있습니다.With content를 체크해주셔야 텍스트가 보여집니다.완성되면 Assets 탭에서 zip파일을 다운로드 받아주세요.다운로드가 완료되면 drawable name.9.zip으로 다운로드 되고 zip파일을 압축해제 하면 해상도 별로 나인패치 파일이 생성됩니다.부족하지만 나인패치에 대해 알아가는 시간이 되었기를 바라며, 이번 글은 여기서 마무리 하겠습니다.#에이치나인 #디자이너 #개발자 #협업툴 #크래커나인 #솔루션기업

버즈빌에서는 미국과 일본을 비롯한 전 세계 30개국에서 1,700만 이상의 유저의 행동에 대한 데이터를 수집하고 있습니다. 이 데이터에는 유저들이 잠금화면에서 어떤 Action을 수행하는지부터 잠금화면에 어떤 광고가 노출되고 유저들이 어떤 광고를 클릭 하는 지 등의 정보들이 포함되는데요. 이러한 데이터는 여러 종류의 다른 소스로부터 오고 각기 다른 종류의 DB (MySQL, DynamoDB, Redis, S3 등등) 에 저장됩니다. 하지만 데이터를 분석하고 활용하기 위해서는 이렇게 흩어져서 저장된 데이터들을 한 곳으로 모으는게 필수적입니다. 그래서 저희 팀에서는 이렇게 다양한 소스로 부터 발생해서 다양한 DB에 저장된 데이터를 어떤 과정을 통해 한 곳으로 모을 것인가에 대해서 고민하게 되었습니다. 그리고 고민 끝에 각각의 DB에 저장된 데이터를 하나의 큰 데이터 스토리지에 모을 수 있는 ‘데이터 파이프라인’을 구축하는 계획을 세우게 되었습니다. 하지만 다양한 소스로부터 수집된 수많은 데이터들을 잘 유지해가며 하나의 큰 DB에 모을 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 쉽지 않았는데요. 이 포스팅을 통해서 버즈빌에서는 어떻게 각각의 데이터들을 수집하고 저장하는지 또 이런 데이터들을 통합하기 위한 파이프라인을 어떻게 구축했는지 공유하고자 합니다. 본격적인 이야기에 앞서 현재 버즈빌에서 모든 데이터가 모이는 데이터 스토리지로 사용 중인 RedShift에 대해 이야기하고 싶습니다. 개인적으로는 정말 쓰면 쓸수록 감탄이 나오는 데이터 스토리지라고 생각합니다. Redshift는 AWS에서 관리하는 SQL기반의 열기반 스토리지(SQL based columnar data warehouse)이며 복잡하고 대규모의 데이터 분석에 적합합니다. 고객들로부터 생성된 수많은 종류의 데이터를 기반으로 다양한 인사이트를 얻고자 하는 많은 기업들(Yelp, Coursera, Pinterest 등)이 사용하고 있는 솔루션 이기도 합니다. 버즈빌에서는 여러가지 특징을 고려하여 Redshift를 도입하게 되었는데요. 그 이유는 아래와 같습니다.  Performance Performance Performance.     Column 기반 스토리지 -> 필요한 Column에만 접근한다.   Join이나 aggregation이 많은 복잡한 쿼리도 쉽게 계산할 수 있다.   분산 저장 방식 (Distributed Storage)   Date Ingestion이 빠르다. (Ingest first, index and clean later)     Horizontal Scalability   sharding이나 clustering에 추가적인 complexity가 필요하지 않다. 데이터가 원래 노드에 저장되기 때문에 horizontal scaling을 위해서는 그냥 추가적인 노드만 붙이면 된다. 다른 AWS서비스들과 쉽게 연동이 가능하다. (장점 이자 단점)    하지만 몇 개의 아쉬운 점들도 있습니다. :  다른 RDBMS와 달리 Mutilple indice를 지원하지 않는다.  1 Distribution Key and 1 Sort Key   MySQL이나 다른 RDBMS처럼 uniqueness나 foreign key constraint를 걸 수 없다.     모은 데이터를 어떤 방식으로 Redshift로 옮겨야 할까요? 버즈빌이 구축한 데이터 파이프 라인은 크게 3갈래의 메인 루트가 있습니다.   1) Athena Preprocessing Batch job을 통해서 (잠금화면 활동, 광고 할당) Why? 전처리 작업(Preprocessing)이 필요한 가장 큰 이유는 들어오는 데이터의 어마어마한 크기 때문입니다. 또 어떤 데이터들은 너무 raw하기 때문에 애널리스트나 데이터 사이언티스트가 분석에 활용할 수 있는 형태로 바꾸기위해 전처리가 필요하기도 합니다. 버즈빌에서는 이런 데이터들을 처리하기 위해서 AWS Athena를 사용하고 있습니다. Athena는 과금 방식이 Athena 쿼리로 읽은 데이터의 사이즈를 기반으로 하기 때문에 다른 EMR이나 MapReduce solution들을 사용했을때보다 상대적으로 적은 비용으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. How?  먼저 S3로 데이터를 보냅니다. 그 후, Athena를 활용하여 데이터를 가공/처리합니다. 가공된 데이터를 읽어서 Redshift로 보냅니다. (COPY command 활용)  Pros?  서버를 따로 가질 필요가 없습니다. (EMR 클러스터나 서버를 관리할 필요가 없음) 경제적입니다. (S3에서 1TB를 읽을때마다 $5 정도의 비용)  Cons?  사용량이 몰리는 시간대 (12:00 AM UTC)에는 일부 쿼리가 실패할 수 있습니다. -> 중요하고 필수적인 데이터는 Athena가 아닌 다른 방법을 통해 처리하는것이 적합합니다. PRESTO DB의 기능을 (아직은) 온전히 활용할 수 없습니다.     2) Firehose를 통해서 (Impression, Clicks, Device, Events) Why? Kinesis Firehose는 Redshift, Elasticsearch, S3와 같은 최종 목적지까지 다양한 데이터들을 안정적으로 옮길 수 있는 파이프라인을 제공할 뿐 아니라 Fluentd와 매끄럽게 잘 연동된다는 점에서 굉장히 뛰어난 서비스 입니다. Fluentd는 서버로부터 firehose까지 데이터가 안정적이고 꾸준하게 전달 될 수 있도록 도와줍니다.  따라서 firehose와 fluentd의 연동을 통해서 따로 두개의 파이프라인 ( SERVER -> S3, S3 -> Redshift) 을 관리할 필요 없이 데이터 소스부터 최종 저장소까지 이어지는 하나의 파이프 라인만 관리할 수 있게 됩니다. How?  (https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/what-is-this-service.html)  적절한 data format과 원하는 ingestion period를 설정하여 Firehose delivery stream을 만듭니다.   conf["user_activity"] = { "DataTableName": "user_activity", "DataTableColumns": "user_id, app_id, activity_type, timestamp", "CopyOptions": "FORMAT AS JSON "s3://buzzvil-firehose/sample/user_activity/jsonpaths/user_activity_log-0001.jsonpaths" gzip TIMEFORMAT AS "YYYY-MM-DDTHH:MI:SS" ACCEPTINVCHARS TRUNCATECOLUMNS COMPUPDATE OFF STATUPDATE OFF", "jsonpaths_file": "buzzvil-firehose/sample/user_activity/jsonpaths/user_activity_log-0001.jsonpaths", } configuration = { "RoleARN": "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/firehose_delivery_role", "ClusterJDBCURL": "jdbc:redshift://buzzvil.xxxxxxxxx.us-west-2.redshift.amazonaws.com:5439/sample_db", "CopyCommand": { "DataTableName": sample_table, "DataTableColumns": conf[type]["DataTableColumns"], "CopyOptions": conf[type]["CopyOptions"], }, "Username": db_user, "Password": db_password, "S3Configuration": { "RoleARN": "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/firehose_delivery_role", "BucketARN": "arn:aws:s3:::firehose_bucket", "Prefix": "buzzvil/user_activity/", "BufferingHints": { "SizeInMBs": 64, "IntervalInSeconds": 60 }, "CompressionFormat": "GZIP", "EncryptionConfiguration": { "NoEncryptionConfig": "NoEncryption", } } }  2. Fluentd docker containers을 각각의 서버에서 세팅하고 실행합니다.  @type tail path /var/log/containers/buzzad/impression.json pos_file /var/log/containers/td-agent/impression-json.pos format none tag firehose.impression @type kinesis_firehose region us-west-2 delivery_stream_name "prod-buzzad-impression-stream" flush_interval 1s data_key message  3. Firehose에서 데이터를 잘 모아서 Redshift 문제없이 보내고 있는지 모니터링 합니다.  Pros?  빠르고 안정적인 데이터 전송이 가능합니다. 모니터링이 편합니다.  Cons?  Schema가 자동으로 바뀌지 않습니다.( Redshift의 Schema를 수동으로 일일히 변경해주어야 합니다.)     3) MySQL Asynchronous Loads를 통해 (Ads, Contents, Ad Provider, Ad Publishers) Why? 여러대의 RDS MySQL DB로부터오는 데이터간의 sync를 맞춰가며 Redshift로 데이터를 복제하기 위해서는 3가지의 테크닉을 활용해야만 합니다. (이 방법은 소개하고 있는 세 메인 루트 중에서 가장 매력도가 떨어지는 방법입니다..) How?  FULL_COPY  MySQL 테이블 전체를 복사해서 SQL insert를 통해서 Redshift에 복사합니다.     INCREMENTAL_COPY  이전에 복사한 가장 마지막 Primary key부터 시작해서 새로생긴 row들을 읽어서 Redshift로 복사합니다.     UPDATE_LATEST_COPY  이전에 복사한 가장 마지막 타임스탬프부터 시작해서 새로 생성되거나 업데이트된 row들을 Redshift로 복사합니다.(중복된 값은 삭제).    Pros?  데이터의 특징에 맞게 잘 조정된 방법입니다. binary log를 통한 Replication보다 훨씬 다루기 쉽습니다.  Cons?  MySQL을 잘 조정하기 위해 여러대의 서버나 lambda를 다루어야만 합니다. -> Redshift sync task를 위해서 안정적인 schema altering을 할 수 있을 만큼 Redshift의 ORM이 발전된 상황은 아닙니다..    어떤 데이터를 다루는지에 따라서 위에서 소개한 3가지 방법 중 어떤 방법을 활용해야할지가 달라진다고 할 수 있습니다. 예를 들어 Transactianl log 같은 데이터들의 경우에는 firehose를 통해 전달하는 방법이나 먼저 aggregate하는 과정을 거친 후에 Redshift에 저장하는 식으로 처리를 해야 합니다. 그리고 MySQL에 저장된 fact table같은 데이터들은 CDC (change data capture) sync method를 통해서 Redshift에 데이터를 전달하고 동기화를 하는 과정이 필요합니다. 버즈빌에서는 위에서 소개해드린 3가지 방법을 적절히 조합해가면서 BD 매니저나 애널리스트들이 서비스간 플랫폼간의 데이터분석을 쉽게 할 수 있는 데이터 환경을 구축하기 위해서 노력하고 있습니다.

안녕하세요, 개발 2팀에서 단아함을 맡고 있는 오연주입니다. 평소에 관심이 많았던 깃(Git)을 공부하면서 알게 된 내용들을 글로 쓰려고 합니다. ‘어떤 닝겐이 만들었나’ 궁금할 정도로 천재적인 깃은 도대체 누가 만든 것일까요? 바로 리누스 토발즈(Linus Torvalds)입니다. 이름에서부터 OS의 느낌이 가득합니다. 네, 맞습니다. 그는 리눅스(Linux)의 창시자이기도 합니다. 리누스는 말했죠. “My name is Linus, and I am your God.” 리누스 토발즈 (Linus Torvalds)그가 깃을 만들기 전에는 보통 중앙집중식 VCS(Version Control System)를 사용했었습니다. 예를 들면 다음과 같은 도구들로요. CVSSVN(Subversion)…반면에 깃은 분산 버전 관리 시스템(DVCS, Distributed Version Control System)입니다. 그렇다면 중앙집중식의 대표주자인 Subversion(VCS)에 비해 무엇이 더 좋을까요? 속도가 빠르다. snv log svn diff -rN svn commit 등 대부분의 명령어가 네트워크 연결이 되어야 실행 가능한 명령어입니다. 그러나 git push git clone 등 몇몇 명령어를 제외하고는 네트워크에 연결되어 있지 않아도 로컬에서 실행할 수 있습니다. 용량이 적다. Mozilla의 SVN Repository는 126GB인데 반해 Git Repository은 420MB입니다. 왜냐하면 해쉬, 스냅샷을 이용한 효율적인 파일 변화 관리가 가능하기 때문입니다. 브랜치를 만드는 작업이 수월하다. SVN은 diff를 전부 적용해서 파일을 생성한 뒤 네트워크에서 내려받는 반면, 깃은 스냅샷을 가리키는 링크(Commit Object)만 만들면 됩니다.어떠한 특징을 가지고 있길래 이런 차이점이 생기는 걸까요?분산 저장소로, 로컬에서도 중앙 저장소와 연결되지 않은 상태에서 지지고 볶기가 가능하다니! 여러 개의 다른 저장소를 생성할 수 있고 서로서로 연결되어 독립적으로 개발 프로젝트를 진행할 수 있고 유기적인 업데이트가 가능합니다. 델타 기법이 아닌 스냅샷 방식을 사용합니다. SVN의 경우 파일 변화를 diff로서 추적한 반면, Git은 각 시점의 파일 상태를 모두 스냅샷을 찍어 관리합니다.변화를 기억했던 기존 방식변화된 소스를 커밋할 때 스냅샷을 찍는 방식두 가지 특징을 살리려면 깃이 여타 다른 VCS와는 다른 방식으로 정보를 관리할 필요가 있습니다. 예를 들어 Revision number로 히스토리를 관리했던 Subversion으로 분산된 저장소의 히스토리를 관리하려고 하면 ‘시점 충돌’ 문제가 발생합니다.그..그려봤습니다..금융 프로젝트에 참여했을 때의 일입니다. VCS 중 H사 툴을 사용하였는데 한 소스의 버전을 받고 개발하는 과정에서 커밋의 횟수가 많아지니 중앙 저장소 입장에서는 ver 1 → ver 9로 갑자기 타임워프하는 일이 생겼습니다. 그래서 개발자 스스로 본인의 버전을 모두 삭제한 후 ver 9였던 파일을 수동으로 ver 2로 바꿔주는 것이 관례였습니다. 소스가 모두 날아가는 경우가 있어 소스 commit 과정이 공포스러웠죠. 깃은 해쉬(hash)를 이용한 정보 관리를 통해 이런 문제를 말끔하게 해결합니다.Git의 핵심, 정보 Hashing! git reset --hard 3269aecad9ffea81763a42b9fff34c76a0aa4cf0 브랜디 소스 코드를 pull 했는데 특정 시점으로 돌아가 할 일이 생겨 위의 명령어를 입력했던 적이 있습니다. 명령어로 깔끔하게 원하는 시점으로 되돌아올 수 있었죠. 뒤에 붙는 40자리의 기괴한 문자열은 바로 깃이 정보를 관리하는 데에 사용하는 해쉬값입니다. 해쉬값이 제일 많이 보이는 곳은 git log 가 아닐까 싶은데요. commit 옆에 나열된 일련번호같은 문자열이 궁금하진 않으셨나요?깃은 소스 코드를 포함해서 히스토리를 관리하는데 필요한 모든 정보를 이런 해쉬로 저장 및 관리합니다. 이 해쉬값은 40자리 16진수 숫자이며 SHA-1 알고리즘으로 생성됩니다. SHA-1 알고리즘은 보안 표준 해쉬 알고리즘 중 하나입니다. 충돌할 확률은 1 / 10^45로, 매우 매우 낮기 때문에 수많은 정보를 저장 및 관리하기에 안전하고 적합합니다. 4GHz CPU로 SHA-1 해쉬 중복값을 찾아내려면 4000년이 걸린다.앞서 SHA-1 해쉬값으로 모든 정보를 저장한다고 말씀드렸는데, 과연 어떤 정보를 어디에, 어떻게 저장하고 있는 것일까요? 각 해쉬 값은 깃이 내부적으로 저장하는 파일 이름이 되기도 하는데, 이 파일들은 .git/objects 경로에서 전부 찾아볼 수 있습니다. 해쉬값 40자리 중 앞 2자리를 디렉토리 이름으로 따고, 뒤 38자리를 파일 이름으로 지정합니다. 각 파일 안에는 서로 다른 정보가 담겨 있습니다. 해쉬값으로 표현되는 이 파일들은 정보의 종류에 따라 3가지 객체로 분류됩니다. Blob ObjectTree ObjectCommit Object폴더나 파일명이 어떤 오브젝트인지 힌트를 주지 않기 때문에 세 가지의 오브젝트 파일 내용의 캡처를 위해 복불복으로 열어봤는데요, 하나의 파일을 열 때마다 포춘쿠키를 까듯 심장이 쫄깃쫄깃했습니다. Blob Object란 실제 파일을 뜻하며, 실제 소스파일을 가지고 있는 실세 오브젝트같은 느낌입니다. Blob Object - 열어보면 내가 작성한 소스 코드가 들어있다.Tree Object 내부에는 프로젝트 구조의 각 디렉토리에 대한 정보가 담겨 있습니다. 하위에 어떤 폴더와 파일을 가지고 있는지 알려주고, 객체 해쉬 값을 저장하고 있습니다. 이 Tree Object의 제일 상위 객체는 root이며, 프로젝트의 최상위 폴더에 대한 정보를 담게 됩니다.앞서 깃은 각 시점별 스냅샷을 찍어 관리한다고 했습니다. 스냅샷을 찍는 행위는 새로운 Root Tree Object를 만들고, 각 시점에 가지고 있는 Tree Object와 Blob Object로 새로운 트리 구조를 만드는 과정입니다. Tree Object - 하위에 php라는 폴더와 README.md라는 파일이 들어있는 것을 볼 수 있다.Commit Object는 커밋 시점의 Repository Root Directory의 해쉬 값을 가지고 있는 녀석입니다. Parent는 내 커밋 전에 커밋이 누구인지를 뜻하는데요. 또한, 커밋할 때의 committer(user), commit message등의 정보도 가지고 있습니다.Commit Object - 해당 commit 시점의 root tree object와 이전 커밋, 작성자 등에 대한 정보를 담고 있다.세 종류의 객체는 깃이 분산된 Repository 간의 소스 히스토리를 쉽게 관리하도록 도와줍니다. 해쉬값으로 관리되기 때문에 특정 스냅샷에 이동하거나, 히스토리를 변경 또는 추가하는 데에 적은 리소스만 필요합니다. 또 분산된 저장소 사이에 상호 시간 순서에 대한 모호함도 해결할 수 있었습니다. 이 정도면 갓누스….깃을 공부하기 시작한 이유는 Git UI Tool을 쓰면서 습관적으로 commit, push 버튼을 눌렀기 때문입니다. 깃에 대한 이해도가 있는 상태에서 사용한다면 실수가 줄어들 거라 생각합니다. 다음 글은 Git branching Model을 다루겠습니다. ps. Git, 협업과 원활한 커뮤니케이션을 위해 알고 씁시다! 우리 함께 깃빨 받읍시다!! 참고 Scott Chacon and Ben Straub, ⌈Pro Git, 2nd Edition⌋, Apress(2014)Schneier on SecurityProbability of SHA1 collisions, stack overflowSVN 능력자를 위한 git 개념 가이드, Insub Lee, Slide Share글오연주 사원 | R&D 개발2팀ohyj@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

2018년은 정말 클라우드가 일반화되는 해가 될듯 합니다. 클라우드 이전 사업 소식이 이곳저곳에서 들리는 요즘입니다. 스타트업 생태계는 이미 클라우드로 넘어갔지만 올해에는 엔터프라이즈 기업에서 대규모 IT 기업들까지 모두 클라우드로 넘어가고 있습니다. 와탭이 클라우드 최적화를 목표로 하는 모니터링 서비스이다보니 클라우드로 전환하는 시점에 있는 많은 기업들을 만나는데요. 클라우드를 적용하려고 준비중이거나 최근 클라우드로 이전한 기업의 운영팀들은 현업에서 사용하는 과정에서 클라우드 안정성에 대한 불안을 토로하기도 합니다. IT 운영자들이 느끼는 클라우드에 대한 불안감IT 운영의 핵심은 안정화입니다. 클라우드 이전까지 IT 인프라는 변화를 관리하는 대상이 아니였습니다. IT 인프라는 운영중에 변화하지 않으며 초기 설계에서도 최대 부하를 견디기에 충분한 여지를 남겨서 구성하였습니다. 하지만 클라우드에서는 IT 인프라가 운영중에도 변화 가능한 요소가 되면서 IT 인프라 규모 산정에서 부터 커다란 변화가 발생합니다. 최대 부하가 아닌 최소 부하가 규모 산정 기준이 되다. 여지껏 IT 인프라의 구성 기준은 언제나 최대 부하를 견딜수 있도록 설계되어왔습니다. 하지만 IT 인프라를 클라우드로 시작한 스타트업들이 IT 인프라를 구성하는 방법은 기존의 규칙을 무시하기 시작합니다. IT 인프라를 규모를 최소 부하에 맞춰서 구성하는 것입니다. 단지 실시간으로 확장 가능한 서비스 구조와 Auto Scailing을 통해 규모를 맞춰갑니다.IT 인프라 평균 부하의 기준이 높아지다. 클라우드 이전까지 우리는 IT 인프라의 CPU 부하율을 평소 20% 아래로 유지해 왔습니다. 하지만 이 또한 변화가 생깁니다. 제가 만나는 많은 클라우드 기반 서비스 기업들이 CPU 부하율을 50%에서 70%까지 유지하고 있었습니다. 일반적은 운영관점에서 IT 서비스 운영에 익숙하지 않은 기업의 운영 미숙이라 생각할 수 있습니다. 하지만 클라우드에 익숙한 운영팀은 서비스 성능에 문제가 발생하지 않는 범위에서 인프라의 규모를 실시간으로 조절합니다. 기존의 상식으로는 매우 위험해 보이지만 클라우드를 정말 잘 쓰는 기업들은 성능과 안정성을 해치지 않으면서 인프라 자원의 여유를 최대한 줄이는 방법들을 내재화하고 있습니다. IT 인프라 장애를 해결하지 않는다.  모든 IT 인프라는 장애가 발생합니다. 인프라의 장애는 이벤트성으로 발생하지만 운영팀은 장애를 반복 해결해 나가는 과정에서 패턴을 인지하고 대처해 나갑니다. 클라우드에서도 장애는 어쩔수 없이 발생하지만 운영팀은 장애를 인지할 뿐 장애를 물리적으로 해결하지는 않습니다. 대신 클라우드를 사용하는 IT 운영팀은 빠르게 서비스 구성과 환경을 전환하여 서비스를 원활하게 동작시킵니다. 운영자들이 갖는 불안감이 현실이 되다.다시 운영자들의 불안감에 대해서 이야기 해보죠. IT 인프라의 규모를 줄이고 자원 사용률이 평소에서 50%를 넘기는 급박한 사용 환경에서 클라우드 인프라에 장애가 발생해도 할 수 있는 일이 없다는 것은 정말 큰 스트레스를 주는 일입니다. 물론 위에서 설명한 것처럼 클라우드 네이티브한 서비스라면 문제없이 돌아갈 수 있겠지만 기존 레거시를 운영하면서 클라우드로 전환한다면 IT 운영자 입장에서는 앞에 이슈들이 불안감이 아닌 현실이 됩니다. 넷플릭스 7년만에 클라우드 이전을 완료하다.넷플릭스가 클라우드 이전을 결정한것은 2007년이지만 이전을 완료한것은 2016년이였습니다. 이렇게 긴 시간은 투자한 이유에 대해 넷플릭스는 "기존 IDC 기반의 인프라가 가진 문제들을 클라우드로 가져가지 않기 위해서"라고 했지만 다른 한편으로는 클라우드에서 발생하는 문제들을 해결할 수 있는 시스템 구조를 만들기 위해서였습니다. 그렇기 때문에 넷플릭스에서는 클라우드 네이티브 방식을 택하여 사실상 모든 기술을 재구축하고 운영 방식을 근본적으로 바꿨다. 아키텍처 면에서 넷플릭스는 거대한 앱을 수백 개의 마이크로 서비스로 마이그레이션하고 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 모델을 반정규화했다. 예산 승인, 중앙화된 릴리스 관리, 몇 주에 걸친 하드웨어 프로비저닝 주기를 도입해 지속적인 콘텐츠 전달이 가능해졌으며, 느슨하게 결합된 개발운영(DevOps) 환경에서 엔지니어링 팀이 셀프서비스 툴로 독립적인 결정을 내릴 수 있게 되면서 혁신이 가속화되었다. 이 과정에서 새로운 시스템을 여럿 구축해야 했으며, 새로운 기술도 배워야 했다. 넷플릭스가 클라우드 네이티브 기업으로 변신하는 데는 많은 시간과 노력이 필요했지만, 클라우드 마이그레이션을 통해 글로벌 TV 네트워크로서 지속적인 성장을 이뤄나갈 밑거름을 마련할 수 있었다.https://media.netflix.com/ko/company-blog/completing-the-netflix-cloud-migration결론기존의 레거시를 바탕으로 클라우드 마이그레이션을 진행하는 기업들은 클라우드에서 발생하는 다양한 운영 이슈들을 겪을 수 밖에 없습니다. 대부분 클라우드 이전 사업을 진행하는 데 있어서 이전 서비스 성능을 맞추는 데만 집중하다보니 이전 후 운영과정에서 발생하는 많은 문제들은 운영팀이 짊어지게 됩니다. 하지만 이 문제들은 개발팀과 운영팀이 함께 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 최종적으로 클라우드 네이티브 구조가 완성되기 위해서는 시스템과 조직 문화 모두가 변화해야 합니다. 클라우드 마이그레이션은 엄청 고난한 일입니다. 만일 클라우드를 도입했는데, 아직 불안함이 있다면 아직 클라우드 마이그레이션이 끝나지 않은것입니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지