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공개SW 소식

2020년 09월 22일(화) 
OSS News Report

Open UP에서는 지난 한 주의 국내외 공개SW 관련 동향을 모아 정리합니다.

자세한 기사 내용은 아래 기사 내용 중 굵게 표시된 제목을 클릭하시면 보실 수 있습니다.

 

정부가 '개방형OS' 애플리케이션(응용프로그램) 확보를 가속화하기 위해 민간 소프트웨어 전문기업들과의 협력을 구체화하고 있습니다. 과학기술정보통신부 차원에서 응용프로그램 공급 기업들의 '중복개발' 부담을 덜기 위해 개방형OS 개발환경을 통일시키고, 윈도 기반 응용프로그램을 개방형OS 기반으로 이식(재개발)하는 지원사업에 예산을 투입하고 있습니다. 이는 윈도에 비해 부족한 개방형OS의 초기 생태계에 응용프로그램을 확충하기 위한 방안 가운데 하나가 될 전망입니다. 이에 과기정통부 산하기관인 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 운영하는 개방형OS 활성화 협의체를 통해 기업들의 개방형OS 응용프로그램 개발·출시를 촉진시키고, 개방형OS 3종의 개발환경을 통일하여 중복 투자 부담을 최소화하고자 개방형OS 응용프로그램 개발 환경을 리눅스 커널(kernel) 4.19 이상, GTK 3.7 이상 버전에 맞추기로 최근 합의했습니다.

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코로나19’는 원격 근무의 확산, 온라인 개학, 비대면 소비 등 디지털 전환을 촉진시키면서 우리의 삶을 바꿔놓고 있습니다.

지난 16, 과학기술정보통신부 주최, 정보통신산업진흥원(NIPA)·디지털데일리 주관으로 열린 오픈 테크넷 서밋 2020’ 버추얼 컨퍼런스에선 코로나 사태로 촉발된 디지털 뉴딜 정책과 비대면 산업 발전, 이를 위한 오픈소스 전략 등이 다양하고 깊이있게 제시되었는데요. 코로나19 여파로 온라인으로 개최된 이번 행사에 약 1000여명의 사전 등록하고, 참관하는 등 오픈 이노베이션에 대한 뜨거운 관심을 보였습니다. 오픈 테크넷 서밋 2020 첫날에는 과기정통부에 이어 인젠트, 네이버 비즈니스 플랫폼(NBP), OSC코리아, NHN, 래블업 등이 언택트 대응을 위한 다양한 혁신 기술 전략을 소개해 주목을 끌었습니다. 18일까지 3일간 이어진 이번 행사에선 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)과 한국레드햇, SK C&C, 엘라스틱, AI팩토리, 투비소프트, 센스톤. KB국민은행 등 다양한 기관 및 기업의 발표가 진행되었습니다.

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오라클, 자바 머신러닝 라이브러리 트리뷰오오픈소스로 공개 (CIO코리아) 

오라클이 자바 머신러닝 라이브러리 트리뷰오(Tribuo)’를 오픈소스 라이선스로 무료 제공한다고 발표했다. 머신러닝과 관련한 기업들의 니즈를 충족시키기 위해서다. 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스 기반 오픈소스이며, 오라클 랩스(Oracle Labs)가 개발한 트리뷰오는 현재 기트허브(GitHub) 및 메이븐 센트럴(Maven Central)에서 액세스할 수 있다. 오라클의 목표는 트리뷰오를 통해 자바에서 머신러닝 모델을 더욱더 쉽게 구축하고 배포하도록 하는 것이다. 트리뷰오는 분류, 클러스터링, 이상 탐지, 회귀 알고리즘 등의 표준 머신러닝 기능들을 제공한다. 데이터 로딩 및 전환용 파이프라인도 포함돼 있으며, 지원되는 예측 작업에 관한 일련의 평가 기능도 제공한다.

 

핀테크 업계 "개발자들 안온다"망분리 완화안돼 개발시간 5배 더 걸려 (아이뉴스24)

 

금융감독원이 '전자금융감독규정 시행세칙'을 개정해 망분리 규제를 개선하고, 오는 10월정도부터 금융회사의 원격접속을 허용하기로 했다. 이번 망분리 규제 완화는 일반 직원의 사내업무망 시스템에만 적용되며, 개발 및 운영 업무는 제외돼 핀테크 업계에서는 아쉬움을 표시하고 있다.  핀테크 산업이 발달하면서 금융과 IT 간의 연계가 강화되고, 금융 기술개발 환경도 빠르게 변화하면서 망분리 제도 완화에 대한 요구도 높아지고 있다. 업계에서 요구하는 망분리 개선안의 핵심은 고객정보에 직접 접속하지 않는 개발자는 외부 공개 코딩소스 등을 편리하게 이용하게 하기 위해 인터넷 접속을 허가해달라는 것이다. 현재의 망분리 규제 하에서는 최근 개발 환경의 필수요소인 오픈소스, API 등 라이브러리 활용이 어렵다. 클라우드, 스마트워크 등의 신기술 활용이 불가능하거나 까다롭기 때문에 개발 효율이 크게 떨어지기 때문이다.

 

 

 

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