PyCon APAC 2016 후기

작년에 이어 올해에도 PyCon(이하 파이콘)을 다녀왔다. 국내 개최 3회 만에 올해는 아시아-태평양 지역을 대상으로한 PyCon APAC으로 개최하여 1,500명이 넘는 참가자와 함께 최대 규모로 진행되었다. 국제 행사로 열린만큼 ‘Respect, Diversity’라는 주제로 존중과 다양성을 강조하였다.

파이썬을 주 개발 언어로 사용하고 있진 않지만 필요한 툴이 필요할 때 유용하게 쓰고 있어 이 언어에 대한 관심이 항상 많아 작년부터 참석하고 있다. 대규모 개발 컨퍼런스는 파이콘 외에 참석해 본 경험이 없기 때문에 다른 컨퍼런스와 비교하긴 어렵다. 언어 관련 비영리 컨퍼런스답게 좀 더 자유롭고 젊은 분위기가 있다고 생각된다. 스폰서 기업의 지원과 개인 후원금, 참가비 등으로 운영되기 때문에 자원 봉사자들을 포함한 운영진의 컨퍼런스에 대한 열정 또한 느껴졌다.

작년과 가장 큰 차이점은 딥러닝 관련 주제가 눈에 띄게 늘었다는 것이었다. 딥러닝에 대해서는 잘 모르지만 1년 사이에 TensorFlow 등의 기술이 오픈되고 보편화되면서 생긴 변화로 보인다.

메모는 거의 하지 않았고 기억력에 의존한 내용이기 때문에 틀린 내용이 있다면 꼭 지적해주셨으면 좋겠다.

첫째날

• Wes McKinney 키노트
  • ‘파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석’ 저자로 pandas를 만든 개발자이다. 수학자 출신인 자신이 어떻게 pandas를 시작하게 되었는지부터 현재 개발에 참여하고 있는 Apache Arrow 등 여러가지 이야기를 하였다. 특별히 메모를 하지 않았고 발표 자료도 올라와있지 않아 자세한 내용이 기억나지 않는다.
• Jacob Kaplan-Moss 키노트
  • Django의 공동 창시자라고 한다. 갑작스런 일 때문에 우리나라에 오지 못했고 발표라기 보다는 자신이 얘기하는 것을 비디오를 찍어 보내줬다. 밖에 나갔다 와서 앞부분도 놓쳤고 특별히 기억나는 내용도 없었다.
• Deep Learning with Python & TensorFlow
  • 발표자는 일본 구글 개발자로 작년에도 파이콘에 왔던 걸로 기억한다. 딥러닝과 TensorFlow, 클라우드 머신 러닝에 대한 개괄적인 발표를 하였다.
• TOROS: Python Framework for Recommender System
  • 카카오에서 파이썬으로 개발한 추천 시스템에 대한 발표였다. 카카오에서는 수 많은 서비스에서 사용자에게 컨텐츠를 추천해주고 있다. 이를 위한 프레임워크를 파이썬으로 개발을 하면서 겪었던 이야기를 하였다. 파이썬의 큰 강점으로 C/C++ 라이브러리와의 호환을 들었고 파이썬 자체의 성능에 대해서는 큰 문제가 없다고 말하며 만약 있다면 개발자도 의심해 봐야한다고 했다. caching에는 서버 리소스를 크게 투입하지 않아도 잘 운영하고 있다고 했으며 RocksDB를 강력히 추천하였다. 실서비스를 하고 있는 카카오의 발표여서 그런지 첫째날 발표 중에서는 가장 인상깊었다.
• 뉴스를 재미있게 만드는 법; 뉴스잼
  • 뉴스잼 서비스를 만들었던 경험을 토대로 데이터 수집, 분석, 전달에 대하여 발표하였다. 각 단계별로 겪었던 시행착오와 사용했던 라이브러리를 일일이 설명해주었다. 정말 기본적인 내용이어서 모르는 사람이 나중에 비슷한 작업을 해야될 때 도움이 될만한 내용이 많았다.
• 파이썬으로 광고 효과 측정하기
  • 하이퍼커넥트에서 사용하는 광고 플랫폼들의 광고 효과를 측정하고 분석, 시각화하는 방법에 대한 발표였다. 광고로 인하여 설치를 할 수는 있지만 환경에 따라 실제로 실행해서 사용하지 않는 경우도 많다고 한다. 자세한 내용은 관련 지식이 없어 조금 어려웠다.
• 기계학습을 활용한 게임 어뷰징 검출
  • 게임 내 어뷰징 유저 검출을 위하여 딥러닝을 사용한 경험에 대한 발표였다. 처음에는 통계적인 방법으로 검출을 하였으나 오탐의 가능성이 있었고 최종적으로 딥러닝을 도입하였다. GM과 상의하면서 데이터와 알고리즘, 피쳐별 중요도를 조절하여 개선했다는 내용이었다.

둘째날

• 키노트는 듣지 않았고 근처에서 점심을 먹고 오후 세션부터 참석하였다.
• RPC 프레임워크 제작 삽질기
  • 스포카에서 개발 중인 RPC 프레임워크 ‘니름’에 대해 발표하였다. Thrift, Cap’n Proto 등 현존하는 RPC 프레임워크와 스포카의 서비스가 잘 맞지 않아 직접 개발하고 있다는 내용이었다. RPC 프레임워크를 잘 몰라 약간 어려웠다.
• 검색 로그 시스템 with Python
  • 카카오에서 사용하는 로그 시스템에 대한 발표였다. 검색 로그 등을 정제해서 다시 각 서비스에 리턴해주는 역할을 한다. 1분 이내에 빠르게 처리해야하기 때문에 어떻게 시간을 단축하고 성능 개선을 했는지에 대한 내용이었다. 주로 multiprocessing을 적용하여 해결한 경우가 많았다. 전날 카카오의 발표와는 조금 다른 면도 많았고 사내 분위기를 조금 엿볼 수 있는 유쾌한 발표였다.
• Creating AI chat bot with Python 3 and TensorFlow
  • 첫째날 발표했던 내용을 영어로 중간 쉬는 시간에 재발표를 하였다. 일본 애니메이션 아이돌마스터 캐릭터를 챗봇으로 모델링하고 학습시켰던 과정을 발표하였다. 딥 러닝을 잘 모르고 발표도 영어로 하여 어려웠지만 흥미로웠다.
• Python Profiling and Performance Tuning
  • 말그대로 프로파일링과 성능 튜닝에 대한 Pinterest 개발자의 발표였다. 큰 기대를 하고 갔지만 말이 너무 빠르고 내용이 어려워 따라가지 못 했다.
• 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 (Feat. TensorFlow)
  • 딥러닝 관련 여러 논문 내용과 이를 어떻게 TensorFlow를 사용하여 구현했는지 예제로 보여주었다. 딥러닝 발표의 정점이었다. 그냥 봐도 어려운데 잘 모르니 너무 어렵다.

파이콘에서는 정규 발표 시간이 끝난 후 5분 제한 자유 주제로 한 라이트닝 토크 시간이 있는데 작년에 이 시간을 놓친게 아까울 정도로 인상 깊었던 발표가 많았다.

아쉬운 점

• OST(Open Space Talk) 세션이 발표 주제 관련 또는 자율적으로 2층 여러 공간에서 열렸으나 하나도 참석해보지 못 했다. 아예 2층에는 올라가보지 않았는데 내년에는 고려해보고 참석해봐야겠다.
• OST도 세션 별로 참석 인원 차이가 컸다고 들었는데 시스템적으로나 시간, 위치적인 환경이 마련되면 더 좋을 것 같다. 라이트닝 토크 시간에 비슷한 지적이 있었다.
• APAC 이름을 걸고 ‘Respect, Diversity’라는 주제였지만 한국어를 모르는 외국 참가자들에게도 통역이나 주제 선정, 운영이 잘 된 편인지는 의문이다.
• 라이트닝 토크 자료도 공식 홈페이지에 올려주시면 좋을 것 같다. 짧고 굵은 세션이 워낙 많아 다시 보고 싶은 발표가 많았다.

아쉬운 점만 많이 쓴 것 같은데 이 외에는 전부 만족스럽고 앞으로도 매번 가고 싶은 파이콘이었다. 정말 많은 분들이 고생하셨고 내년에도 올해만큼 즐거운 컨퍼런스가 되길 바란다.

워낙 많은 발표와 말을 들어서 그런지 2~3일 밖에 지나지 않았는데도 후기를 작성하는게 쉽지 않았다. 더 부지런해져야 한다.