스폰서 발표 세션 | On-Offline 엔터테인먼트에서의 클라우드 활용 이형수 매니저, 현대정보기술 고객에게 즐거움을 줄수 있는 엔터테인먼트 분야는 클라우드서비스를 적용하기에 가장 알맞는 분야입니다. 이미 글로벌에 많은 엔터테인먼트 기업들은 사업을 확대하기 위하여 All Cloud 환경으로 전환하여 입지를 다져가고 있습니다. 이 세션에서는 롯데컬처웍스가 AWS를 선택하고 오프라인 스토어에서 고객이 편리하게 영화를 예매하고, 매점 메뉴를 고르고, 결재하고, 기다리지 않고 픽업하며, 상영관에 입장하여 즐겁게 관람할수 있는 스마트 플랙스를 지원하도록 구성한 아키텍처에 대하여 알아보겠습니다. 이 아키텍처는 안정적으로 서비스하기 위한 고가용성 구조, 비용효율적으로 구성한 탄력적 아키텍처이며, 인프라 아키텍트에서 서비스 아키텍트까지 영역을 확장해야 하는 이유에 대하여 소개합니다.

1. S U M M I T
S E O U L
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On-OffLine 엔터테인먼트에서의
클라우드 활용
이형수
매니저
현대정보기술/플랫폼Biz팀

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4. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
1. 영화 엔터테인먼트
헐리웃 메이저 6개사 국내 메이저 4개사
출처 : https://www.the-numbers.com/market/2018/distributors 출처 : http://www.econovill.com

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1. 영화 엔터테인먼트
Netflix가 직접 투자/제작 참여
헐리웃 메이저 6개사 국내 메이저 4개사

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2. 온/오프라인 서비스 트랜드
On-Line
Off-Line
 PC, 모바일을 통한 영화, 팝콘 예매
 영화 VOD 서비스
 챗봇 서비스
영화티켓 출력 (Kiosk)
매점 픽업존을 이용한 바로 픽업
챗봇 서비스 (Peopleless)

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3. 변화에 대한 대응
트랜드
컨텐츠 시장 확대
IoT 적용
Bigdata 분석 Needs
변화에 빠른 적응
대응
메인 비즈니스에 집중할 수
있는 인프라
AI 플랫폼 구축
분석을 통한 추천/마케팅
최적 비용으로 탄력적 구성

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4. 롯데 컬처웍스
1999년
2003년
2017년
2018년
시네마사업본부
영화 투자 배급사업 시작
(롯데엔터테인먼트)
DT 기반 엔터테인먼트

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1. 영화관에 가는 방법
영화 티켓 구매 티켓 출력 및 먹거리 구매 상영관 입장 & 관람
On-Line
PC 모바일
Off-Line
POS
단말기

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1. 영화관에 가는 방법
영화 티켓 구매 티켓 출력 및 먹거리 구매 상영관 입장 & 관람
On-Line
PC 모바일
Off-Line
POS
단말기

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2. 도입배경
 이미 정하지 않고 방문해도 필요한 정보를 얻고, 선택할수 있도록 도와주자 !!
 터치 뿐 아니라 음성으로도 주문할 수 있게 하자 !!
 영화 티켓과 매점 상품을 한번에 결제할 수 있게 하자 !!
 종이티켓을 없애고 핸드폰으로 티켓을 전송하자 !!
티켓발권 키오스크
매점
 이미 영화 정보를 알고 있어야 됨
- 인터넷 검색, 상영관 내 영화 브로셔
 매점 먹거리 구매를 위한 긴 기다림
AI 챗봇 스마트 픽 추천 정보

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2. 도입배경
 초기 투자비용이 적게 들고, 시간을 단축하려면?
 안정적 서비스 및 운영이 가능한 사업자?
 전국 및 글로벌 확장 신속하게 대응할 수 있는 곳?
 문제가 발생했을 때 신속하게 지원 가능한 곳?
 관련 엔지니어 수와 사례가 가장 많은 곳?
Local IDC, Cloud
Other Cloud

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3. 스마트 멀티 플렉스
챗봇 서비스를 통한 영화 예매, 매점 메뉴 주문, 스마트 티켓을 활용한 상영관 입장
롯데시네마 건대점
음성인식
영화 예매
매점 주문

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1. 챗봇 서비스 - 기술
음성인식 (Speech to Text) 및 음성 전환 (TTS) Chatbot
주제분류 (Subject Classification) 강화학습 (Reinforcement Learning)
고객에게 최적화된 음성인식 및 사람같은 음성변환 NLU, NLG 플랫폼 기반 챗봇
발화자의 질의 시작과 동시에 인공지능 주제 분류 RNN, Word2Vec, Doc2Vec 등 강화학습, 정확도 향상
주요 적용기술
 음성인식
 자동화/신뢰도
 사람같은 음성
주요 적용기술
 유형 분류 학습
 군집화, 분류
 Back Propagation
주요 적용기술
 자연어 이해
 대화 처리
 시스템 연계
주요 적용기술
 텍스트 추출
 관계용어 추출
 Back Propagation
注. 1. NLU (Natural Language Understanding) : 자연어 이해
2. NLG (Natural Language Generation) : 자연어 생성
3. RNN (Recurrent Neural Networks) : 순환 신경망, 자연어 처리에 사용되는 신경망

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Input / Output
Tablet
음성질의
음성답변
(정보제공)
1. 챗봇 서비스 - 구성 및 절차

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Input / Output Processing (AI Chatbot)
Tablet
음성질의
음성답변
(정보제공)
음성인식 (STT)
음성합성 (TTS)
RuleBase Q&A 시나리오 대화 모델 Deep Q&A Plug In
기초데이터
학습
대용량 분석
데이터
Lagacy
주문, 결제
취소 등 연계
자연어
이해
(NLU)
자연어
처리
(NLG)
AI
Word2Vec, Word2Doc
Machine Learning
실시간 대화이력,
접속기록,
Q&A 기록 등
Elastic
1. 챗봇 서비스 - 구성 및 절차
영화정보
결제, 매출

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2. 챗봇 서비스 - 활용 서비스
INPUT CERTIFICATION PROCESSING
Tablet
Internet
GateWay
Application
Load Balancer
API 인증서버
TTS
(Text To Sound)
Interface
(Lagacy)
Lagacy(결제) Analytic
 영화 상영 정보
 예매 정보
 매점 메뉴
 주문, 결제

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2. 챗봇 서비스 - 인프라 구성
Front End
Tablet
Public Subnet Private Subnet RDS Subnet
Hub Jenkins
API STT Auth
I/F Batch ES
Amazon
RDS
(Active)
Amazon
RDS
(Stand-By)
Lagacy
WAS Farm Legacy I/F
AWS DX
Amazon Cloudfront
Virtual Private GW
Amazon S3
Customer GW
Static Contents
EX ALB INT ALB
Amazon IAM
Amazon
CloudWatch
Amazon Route53
Amazon
Glacier
AWS Lambda
AWS Code Deploy
AWS Code Commit
SNS (EMAIL)

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3. 인프라 구성 고려 요소
탄력성 안정성 효율성
 시네마 건대점 시범 운영 후 전국 상영관으로 확대
 연휴/방학, 크리스마스 등 이벤트 대응
 상영관 상영시간을 고려한 탄력적 서비스
 점내 태블릿  모바일(불특정 다수) 확장을 고려한 아키텍처 구성
고려사항
AutoScaling Application
Load Balancer
AWS DX
이중화
AWS
Lambda
Availability Zone A Availability Zone C
Multi AZ
 19.1월 오픈 후
Resource 모니터링
(On-Demand  RI)
 STT : GPU  자체 개발
- 비용 고려
 GPU 탈부착 서비스 검토
 이미지 : Amazon S3 +
Amazon Cloudfront
Amazon
RDS

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4. 탄력성
서울 건대점
서울, 수도권, 지역
점내 태블릿 태블릿
상영관 확대
디바이스 확대 (고정  확장)
예상 상황 및 해결
모바일
시간 관람객
트래픽
접속자 수
확장 & 축소

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5. 탄력성 - 자동화 배포
 개발한 프로그램 소스를 GitHub에 올려서 가져옴
 배포방식 (무중단 배포) : AutoScalingGroup을 이용한 Blue/Green 방식 배포
- 새로운 AutoScalingGroup에 신규 소스코드를 갖은 인스턴스를 추가
 Blue/Green 배포의 잇점 : 새로운 소스에 문제가 있을 경우 request를 예전 그룹으로 되돌리면 됨

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6. 안정성
정전 홍수
화재 태풍
자연재해 서비스 중단
 IDC 피해  서비스 중단
 상영관 티켓 판매 불가능
 방문고객 불편  엄청난 클레임
 매출 하락 및 기업 이미지 실추

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6. 안정성 - 이중화 환경 구성
가용 영역 A 가용 영역 C
Seoul Region
Public Subnet A Public Subnet C
Private Subnet A Private Subnet C
Multi AZ 활용 이중화 구성
ELB (ALB)를 활용한 부하 분산
AMI, EBS Snapshot 백업
백업 이미지 활용 복구
물리적 이중화 환경 구성 (AWS Multi AZ 활용)

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6. 안정성 - Lagacy 연계 이중화
이중화를 위한 전용선(AWS Direct Connect) 서비스 선택
AWS DX
(Direct Connect)
 제공 범위 : 14개 로케이션에서 제공
- 북미, 남미, 유럽, 호주, 아시아 태평양 (서울, 도쿄, 싱가폴)
 하이브리드 환경 구성 (On-Prem, AWS)
 서비스 범위
- DX 파트너를 통해 50, 100, 200, … 500Mbps 상품 선택
 구성 방안에 따라 가용성 Up
- 1개 DX 사용, 2개 DX 사용, 2개 DX 사용 (사업자 분리)
 LAG 지원 (최대 40G = 10G X 4)

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6. 안정성 - Lagacy 연계 이중화
Lagacy 시스템과의 안정적 연계를 위한 AWS DX(Direct Connect) 이중화 구성
DX Location - KINX
DX Location - UPlus
Legacy SVR
ISP
ISP
Local IDC
 Router 장비 4대 도입 (DX 이중화)
 ISP 장애까지 고려한 사업자 이중화
- Kinx(DreamLine), LGUplus
① Virtual Private GW 생성 후 VPC 연결
② Console에서 DX 신청 (1G/10G, Sub1G)
③ AWS Router에서 고객 Router까지 연결
④ DX Location, Local IDC간 회선 연결/테스트
서비스 구성 고려사항 DX 구성 절차

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6. 안정성 - 관리형 DB 활용
안정적이고 성능이 보장된 서비스를 위하여 RDS 선택
 편의성 : 쉽고 빠르게 DB 생성 및 관리
- DB 파라미터 그룹을 통한 세부 제어
 자동 소프트웨어 패치 (선택)
 성능 향상 : SSD (최대 40,000 IOPS)
 확장성 : 최대 64TB 스토리지 볼륨 확장
- MySQL/MariaDB/PostgreSQL/Oracle (32TB), Aurora(64TB)
 가용성 및 내구성
- 자동 백업 (데이터베이스 및 트랜잭션 로그), 최대 35일 보존
- Multi AZ 배포 및 하드웨어 장애 시 호스트 교체 자동화
성능, 가용성 및 내구성 측면에서 선택

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6. 안정성 - Cloudfront 활용
컨텐츠 (정적인 컨텐츠)에 대한 안정적 제공을 위하여 S3와 Cloudfront 연계
Amazon Cloudfront
사용자
Amazon S3 Bucket사용자
사용자
Edge Location
Edge Location
Edge Location
 영화 포스터 이미지
 영화 정보
 영상 미리보기 등
향후 모바일 서비스 확대 시 예상되는 트래픽에 대한 대응까지 고려

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7. 비용 효율성 - 최적화
오픈 후 시험운영을 통한 Down Sizing 검토
PoC 및 인프라 구성 (9-11월) PRD 구축, 테스트 (12월) 운영 (1월~)
 장애 대응을 위한 모니터링 구성
 Service Resource 사용량 모니터링
 인프라, 데이터 백업 Life Cycle 적용 검토
Amazon
CloudWatch Amazon
S3
AMI
EBS
Amazon
Glacier
시범 운영을 통한 사용량 측정
아키텍처 최적화 (스펙 조정, RI 구매)

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7. 비용 효율성 - 오픈소스 SW 활용
비용절감을 위한 다양한 오픈소스 활용 (준비 중)
클라우드 환경에 대한 장점을 최대한 활용
상용 인프라 모니터링 툴
상용 어플리케이션 모니터링 툴
 안정성/지원 : 높음
 비용 : 높음
- 라이선스 비용
- 유지보수 비용
 안정성/지원 : 높음
 비용 : 아주 높음
- 라이선스 비용
- 유지보수 비용
오픈소스 인프라 모니터링 툴
오픈소스 어플리케이션 모니터링 툴
 안정성/지원 : 중간
 다양한 커뮤니티
 비용 : 무료
 안정성/지원 : 중간
 비용 : 무료
 확장성 : GA 추가

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1. 대시보드 - 최근 일주일
주말 이용객 증가, 답변 정확성 92% 이상의 신뢰도

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1. 대시보드 - 키워드 현황
영화 관람 및 매점 이용을 위한 키워드를 많이 사용

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2. 대화목록 분석
STT 질의  토큰화  Intent 질의 변환  답변  처리  화면 제공

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3. 유사어 관리
단축어 사용 고객을 위한 유사어 추가 관리 적용

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4. 테스트 관리
챗봇 서비스 이용 프로세스 테스트 View 적용

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5. 도입 효과
정성적 효과 정량적 효과
 태블릿 사용을 통한 공간 및 비용 효율성 증대
 매점 메뉴 확인이 용이하여 다양한 메뉴 선택 기회
 모바일을 통한 티켓 발송으로 사용 편의성 증대
 기존 키오스트 대비 개인화 기기로 인지  사용 친숙
(노령층 고객의 경우 반복학습 필요)
 업계 최초 음성인식 기능 탑재로 이미지 제고
 모바일 티켓 이용율 증가
- 대기 시간 감소로 고객 편의 증대
25.5%
78.7%
74.5%
21.3%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
18년 1분기 19년 1분기
 태블릿 사용 매점 이용율 증가
- 입장객 및 이용객 감소, 매점 매출액 증가
모바일
종이

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6. 확산 계획
스마트 챗봇 태블릿 점 전개 계열사 확대 적용 (월드)
 건대입구점 플래그십 운영 후 단계적 확대
모바일 챗봇 서비스 도입
시네마 APP 내 챗봇 서비스 도입
 영화 스케쥴 안내
 바로팝콘 서비스 연동
 안내 서비스 제공(이벤트, 시사회)
 내정보(L.POINT, 쿠폰) 조회
대기열 증가로 고객 만족도 저하
태블릿을 활용한 입장 간소화
주요 서비스
 사업장 별 디자인 적용  사용자 편의성 개선
 웹 티켓을 활용한 입장 간소화
 주차 서비스 연동
 티켓 선물하기 등

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41. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
1. 서비스 아키텍터로의 변화
인프라 아키텍트  서비스 아키텍트로의 역할 전환
From Now OnAS-IS
 장비 도입
 환경 구성
 OS 설치
 미들웨어 설치
 배포환경 구성
 테스트
…
 기반 인프라 제공
 필요 서비스 런칭
AWS SA 역할
N/W
지식
SVR
지식
Base
Application
자동화 배포 ELK, Grafana, Elastic …

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2. Lessons Learned
프로젝트 팀
 AP 구동 인프라 제공
 AWS 활용 서비스 구축? 
TA의 역할
 Studying?  Busy !!!
 Amazon EC2  ECS, EKS
 인프라 모니터링은 기본
 다양한 오픈소스 솔루션 이해
 AP 영역까지 확장한
기술 Stack 구축

43. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
3. DT 확장 Contents
Management
System
Connected
Convenience
AI Speaker IoT Platform eCommerce Platform
MSA Base

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4. Digital Transformation Company
2018 ~
2017
~ 2011
2012
2013
~ 2014
2015
~2016
시스템 통합  클라우드 서비스 제공  클라우드 기반 DT 서비스 제공

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5. 사업분야
'17.5월 '18.8월
커머스 미디어 분석 물류/유통

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6. 부스 위치 및 미니 세션 소개
부스 위치 : (S-10)
일시 4월 17일 4월 18일
Mini-
Session1
14: 00
~14:20
• Open Source 기반의 관제 솔루션
구축 및 24*365 관제 서비스 제공
(현대정보기술 IDC센터팀 김대환 수석)
• AWS기반의 GA와 이커머스 BI 분석
(현대정보기술 컨설팅팀 배창규 책임)
Mini-
Session2
15:00 ~
15:20
• AWS ECS를 활용한 CICD 구현
(현대정보기술 플랫폼Biz팀 정주희 대리)
• AWS ECS를 활용한 CICD 구현
(롯데정보통신 e-커머스팀 김종혁 책임)
Mini-
Session3
16:00 ~
16:20
• 서버리스 기반으로 모니터링 시스템
구현하기
(롯데정보통신 e-커머스팀 양정수 책임)
미니 세션 진행 (총 5회)
AWS 클라우드를 활용한 사례 및 기술 소개, 유익한 정보 제공

47. Thank you!
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이형수
sadzone@lotte.net