DEVOCEAN

이번 세션에서는 반도체 분야의 비정형 데이터 처리/서비스를 Architecture 변경, Big Data 기술을 적용하여 그동안 처리/분석하기 힘들었던 비정형 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 환경을 제공했던 방법론을 소개 합니다.

Big Data의 시대가 도래함에 따라 DB에 확보된 정형 데이터의 분석뿐만 아니라, 다양한 Source에서 생성이 되는 비정형 데이터를 분석하려는 Needs가 커지고 있습니다. 데이터의 Format이 계속 변경되는 비정형 데이터의 특성상 일정한 스키마를 가지는 DB에서 저장/서비스 하기 어려운 문제가 있습니다.

발상의 전환을 통해 데이터 보관, 서비스 방법을 자사 Case에 맞게 최적화하여 설계/구축하여 최적의 성능을 낼 수 있도록 구축한 Use Case를 소개하고자 합니다.

■ 발표자 소개

이권재 (SK하이닉스)

저는 '데이터 쟁이' 입니다. High Tech 분야에서 18년간 데이터를 활용한 시스템 분석/구축 분야에서 일해왔습니다. 지금은 AI 시대가 도래하여 데이터 분석에 관심이 많고, AI를 반도체 산업에 어떻게 접목할지에 대해 큰 관심을 갖고 일하고 있습니다.

다양한 분석 프로젝트를 진행해 보니, 분석에 가장 큰 영향을 주는 것은 결국 데이터였고, Garbage In,, Garbage Out의 결과가 대부분 귀결하는 것을 경험하였습니다. 그 이후로는 프로젝트의 중심을 데이터에 두고 있으며, 데이터를 어떻게 처리해야할지에 대한 Data Engineering 분야에 대해 많은 노력을 기울이고 있습니다.

옥주영 (SK하이닉스)

SK하이닉스에서 Cloud/Big Data/AI 분야를 접목한 시스템 개발하는 업무를 진행하고 있습니다. 새로운 기술을 알아가고 익혀서 업무에 적용하는 것에 큰 흥미를 느끼고 있습니다.

반도체 산업은 국가 산업으로 지정되어 보안 이슈가 커서 외부 Open Innovation 기술을 활용하기가 어려운 부분이 있습니다. 그래서 저는 장소를 가리지 않고 다양한 기술을 배우고, Community 활동을 통해 최신 기술에 대해 관심을 기울이고 익히는 중입니다.

반도체 분야에는 다양한 Big Data가 존재하여 데이터 처리/분석을 많이 해볼 수 있는 장점이 있습니다. 그 데이터를 분석하여 현업과의 Co-Work을 통해 반도체 연구/개발/생산/품질 분야에 실질적으로 도움이 되는 활동을 하고 있습니다.