Welcome to SKT Open Source

SK텔레콤은 다양한 혁신 기술을 공개하여 사회문제 해결에 공헌하고 오픈소스 생태계 확산에 기여하고자 합니다.

Open Source Projects

SK텔레콤은 기술을 공개하여 오픈소스 커뮤니티와 협업함으로 얻을 수 있는 가치를 소중히 여깁니다. SK텔레콤이 공개한 기술은 다음과 같습니다.

Metatron Discovery

빅데이터, 머신러닝, 데이터 시각화 기술이 융합된 ‘메타트론 디스커버리’ 를 활용하면 기업 또는 산업 내 대용량 데이터를 실시간으로 모니터링하거나 다양한 고급 분석을 적용해 업무 효율성을 제고할 수 있다. 고객사의 니즈에 맞는 데이터 분석이 가능해져 생산성 및 업무 안정성 향상을 기대할 수 있으며, 제조현장 데이터를 기반으로 공정도 실시간으로 모니터링할 수 있다.

HANU

HANU(하누)는 ‘함께누림’이라는 의미로 클라우드 인프라와 관련된 다양한 오픈소스 소프트웨어(기술)를 한 곳에 모아서 제공하기 위한 일종의 공간이자 커뮤니티다. 한국 내에서 국내 개발자들이 적극 참여해 필요한 기술을 함께 개발하는 생태계를 조성하고, 더 나아가 여기에서 개발되는 기술의 인큐베이팅 역할을 하겠다는 것이 하누 프로젝트의 목적이다.

SONA

SONA 는 가상화 기술인 'SDN(Software Defined Networking·소프트웨어정의네트워크)'을 기반으로 기존 네트워크를 재구축하는 솔루션이다. SK텔레콤은 SONA로 인해 데이터 센터의 기능이 전반적으로 고도화 될 것으로 전망하며 솔루션 중 일부를 글로벌 오픈소스 프로젝트인 ONOS 에 포함해 오픈소스로 공개하였다.

KoBERT

KoBERT는 구글이 공개한 인공지능(AI) 언어모델 BERT의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 개발되었다. 위키피디아나 뉴스 등에서 수집한 수백만 개의 한국어 문장으로 이루어진 대규모말뭉치(corpus)를 학습하였으며, 한국어의 불규칙한 언어 변화의 특성을 반영하기 위해 데이터 기반 토큰화(Tokenization) 기법을 적용하여 기존 대비 27%의 토큰만으로 2.6% 이상의 성능 향상을 이끌어 냈다.

KoGPT-2

KoGPT-2는 한국어로 학습된 오픈소스 기반 GPT-2 모델이며 질문에 대한 응답 생성, 문장 완성, 챗봇 등 한국어 해석이 필요한 여러 애플리케이션의 머신러닝 성능을 향상할 수 있다. 챗봇 구축, 텍스트 감성 예측, 텍스트 분석 기반 응답 생성에 사용될 수 있으며, 관심 있는 개발자는 모델과 관련 소스를 다운로드해 프로젝트에 적용하거나 수정하면 된다.

황새울

황새울(Hwangsaeul; H8L)은 네트워크와 고속 인코딩 기술을 이용하는 오픈 소스 프로젝트로, 고해상도 및 고품질의 영상을 전달하면서도 낮은 지연시간을 달성하는 것을 목표로 한다. 전송 프로토콜로 사용되는 SRT는 높은 대역폭을 제공하지만, RTT(Round Trip Time)이 높은 조건, 혹은 가용 대역폭이 급격히 변화하는 예측 불가능한 네트워크에서 안정적인 데이터 전송을 담당하고 있으며, GStreamer 미디어 프레임워크를 도입하여 효과적인 미디어 처리를 수행한다.

Open Source Guide

SK텔레콤은 오픈소스의 개방과 공유의 정신에 따라 내부 구성원을 위한 오픈소스 가이드를 누구나 활용할 수 있도록 공개하였습니다.

Guide