DEVOCEAN

AI와 빅데이터 처리가 다양한 산업에서 방대한 데이터로부터 인사이트를 도출하는 방식과 이를 지원하는 Prediction Query에 대해 설명합니다.

Prediction Query는 데이터 처리와 머신러닝 모델을 통한 예측 수행 두 가지 요소로 구성됩니다.

기존에는 이 두 요소가 개별적으로 최적화되어 왔지만, 이러한 분리된 접근법은 여러 최적화 기회를 놓칠 수 있습니다.

이번 발표에서는 데이터와 머신러닝 파이프라인을 통합적으로 고려하여 Prediction Query를 최적화하는 빅데이터 시스템 Raven을 소개합니다.

또한, GPU 및 FPGA와 같은 하드웨어 가속기를 활용하여 이러한 쿼리의 성능을 개선할 수 있는 방안과 Telco AI 영역으로의 기술 확장 가능성도 살펴보겠습니다.

박광현연세대학교

University of Wisconsin-Madison에서 Computer Science 석박사 학위를 취득한 후,

2016년부터 2023년까지 Microsoft Gray Systems Lab에서 연구원으로 활동하였습니다.

기계 학습을 위한 빅데이터 시스템 최적화와 새로운 하드웨어 기반의 쿼리 처리에 깊은 관심을 가지고 다양한 연구를 진행해 왔습니다.

연세대학교에 부임한 이후에도 이러한 연구를 이어가고 있으며, 빅데이터 시스템과 기계 학습의 융합 분야에서 탁월한 전문성을 발휘하고 있습니다.

풍부한 연구/개발 경험을 바탕으로 학계와 산업계 모두에서 활발하게 기여하고 있습니다.