tensorflow에서 이미지 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 경우, 데이터를 주로 ‘generator’ 또는 TFRecord 포멧으로 변환하여 로드 하게 됩니다. 이와 관련하여, 해당 포스트에서는 tfrecord 포멧으로 변환하는 방법에대해 다룰 예정이며 아래의 내용을 포함하고 있습니다. tfrecord 포멧이란? tfrecord 포멧으로 변환하는 방법 tfrecord 파일 로드 데이터셋 로드 속도 비교 1) tfrecord 포멧이란? tensorflow 공식 홈페이지를 보면 TFrecord 형식을 “이진 레코드 시퀀스를 저장하기 위한 간단한 형식입니다.” 라고 설명하고 있습니다. 설명이 어렵지만, 간단하게 tfrecord 포맷은 “tensorflow에서 사용할 데이터(학습, 테스트 등)를 저장하기 ..

전통적인 은행의 소켓 통신방식 소개 안녕하세요? 케이뱅크에서 대외기관 인터페이스 업무를 담당하고 있는 오현철입니다. 오늘은 은행에서 사용하는 아주 낡은 기술에 대한 이야기를 나누는 자리를 가져보고자합니다. 아직도 금융기관에서 활발히 사용중인 독특한 통신방식에 대해 그 배경과 장단점을 소개하고 문제점을 해결하는 방법에 대해 이야기해보겠습니다. 일반적인 TCP 소켓통신 요즘은 http프로토콜을 활용한 api통신이 주류를 이루고 restful api 방식이 보편화 되어가는 시대입니다. 그러나 전자금융의 근간이되는 금융공동망 거래는 아직 TCP 방식과 같은 한 세대 이전의 고전적인 통신방식을 고수하고 있습니다. 일반적인 TCP통신방식은 아래와 같이 설명할 수 있습니다. 예시를 한번 보시죠. (상황) 철수와 영희..

안녕하세요. 케이뱅크 Data-Biz팀에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 조용걸입니다.이 글에서는 케이뱅크 개인화 프로젝트 레이아웃에 대해 소개해 드리고자 합니다. 늘어나는 AI/ML 프로젝트 어떻게 관리해야 할까? AI/ML 프로젝트 구조화하기 개인화 프로젝트에 대한 수요와 실 서비스에 사용되는 AI/ML 프로젝트들이 점차 늘어남에 따라 팀 내부뿐만 아니라 협업 부서와의 커뮤니케이션 비용도 함께 높아졌습니다. 또한, 우선순위에 밀려 잠시 중단했던 프로젝트를 다시 진행할 때에 코드 복기와 작업의 work-flow를 파악하는데 많은 시간이 소요되었습니다. 불필요하게 발생하는 작업자/타부서 간 커뮤니케이션 비용을 줄이고 업무의 생산성을 높이려는 방안을 고민하였고, 그 첫 단계로 개인화에 사용되고 있는 A..

안녕하세요 플랫폼기술팀 김형준입니다. 케이뱅크는 업무 및 협업 환경 개선을 위해 Microsoft365(이하 M365) 라는 Cloud SaaS 서비스를 도입하여 활용하고 있습니다. 금융권이라는 특수한 환경에서 Cloud 서비스를 이용하여 업무에 활용한다는 건 보기 드문 일이지만, 케이뱅크에서는 M365 외에도 Azure, AWS 등 다양한 Cloud 서비스를 업무에 활용하고 있습니다. (더 자세한 내용은 다음에 블로그를 참고해주세요!) 지금까지 케이뱅크가 사용하던 M365 서비스들은, 업무하는데 필수적으로 사용할 수밖에 없는 Office App (PowerPoint, Excel, Word, OneNote 등) 언제 어디서든 메일을 확인 및 작성이 가능한 Outlook(Exchange Online), 코..

안녕하세요. 케이뱅크 Data-Biz팀에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 권혁민 입니다. 이 글에서는 당행 앱영역에 적용한 자동화된 개인화 Content 추천시스템 개발 사례에 대해 공유 드리고자 합니다. 추천 시스템은 한정된 앱 영역에 고객별 맞춤형 정보제공을 위한 Information Filter 역할을 하거나, 고객의 앱내 행동에 따른 추가적인 연관 콘텐츠를 보여주어 고객과의 Engagement를 강화하는 역할을 합니다. 추천시스템은 고객의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것에서 더 나아가, 고객들의 선호가 유도되거나 혹은 조작(manipulation)될 수 있는 가능성에 대한 연구도 이루어질 만큼, 그 영향도는 점차 증대되고 있습니다. ※ 참조. 추천을 통해 고객의 의도가 조작될수 있..

은행에 가면 여러가지 공문서, 신분증을 지참하고 이를 제출하게 되는데요. 과거에는 문서에 본인 확인을 위해 도장 대신 지문을 찍는 경우가 더러 있었습니다. 그리고 제출하는 신분증 뒷면에도 지문이 떡하니 찍혀 있죠. 2015년 초 금융위원회에서는 금융사가 가진 모든 고객 지문정보를 폐기하도록 지침을 내렸습니다. 당시에는 광범위한 문서에서 지문을 찾을 수 있는 방법이 사람이 직접 조회하는 방법 밖에 없었죠. 기술적, 비용적 이슈로 대다수의 금융사에서 손도 못대고 있는 상황 이었던 것으로 기억합니다. 여러 분야에서 AI / 딥러닝 기술 수준이 사람을 뛰어 넘었다고 이야기 하는 것은 참 진부한 이야기가 되어버렸습니다. 구글의 알파고가 이세돌을 2016년에 이겼지만, 이미지 분류 분야에서는 이미 사람의 판단 수준..