8월 24, 25일, 서울 동대문에서 개최된 Apsys(Asia-Pacific Workshop on Systems) 2023 학회에 참석하였다. 24일, 25일 모두 keynote가 인상적이었다. 24일에는 상하이 자오퉁 대학교의 Haibo Chen 교수님께서 시스템 소프트웨어에 머신러닝을 적용한 연구에 대해 keynote 강연을 해주셨다. 강연은 시스템 소프트웨어, 특히 key-value 스토어에서 최적화 포인트를 찾고, 해당 최적화를 머신 러닝을 이용해 달성한다는 내용이었다. Key-value 스토어의 인덱스 범위 설정, key에 대한 concurrency control에 대해 학습시켜 최적화시키는 기법이 인상적이었다. 평소에 나는 머신러닝으로 100%의 정확도를 기대하기는 어렵다고 생각해서, 시스템 소프트웨어처럼 1%의 오차도 용납하지 않는 (버그를 수용하지 않는) 안정성을 중요하게 생각하는 분야에 적용하는 것이 불가능할 것이라고 생각했었다. 하지만, 교수님의 keynote를 듣고 나서, 머신러닝으로 100%의 학습 정확도를 달성할 수 있으며, 최적화 속도는 물론 좋은 성능까지 기대할 수 있다는 것을 알게되었다. 커널 코딩이나 컴파일러에도 머신러닝을 적용한다면, 프로그래머 입장에서 실수를 줄이고 효율적인 코딩이 가능해질거라는 기대도 해보았다.
25일 keynote는 삼성 smartThings 부서의 정재연 부사장님의 smartThings 알고리즘과 삼성의 IoT 기술에서의 경쟁력에 대한 강연을 들었다. SmartThings의 가장 중요하고 극복하기 힘든 부분은 보안 이슈라고 생각한다. 삼성 smartThings는 Matter라는 스마트홈 표준 프로토콜을 사용하여 보안은 물론, 여러 디바이스를 스마트홈 허브에 붙일 수 있도록 구현한다. Matter는 구글, 아마존에서도 모두 사용하는 표준 프로토콜이다. 정재연 부사장님은, 글로벌 시장에서 삼성 smartThings의 경쟁력은 삼성전자의 가전 시장에 있다고 설명하셨다. 구글이나 아마존과 달리, 삼성은 집에서 사용하는 생활가전을 생산하기 때문에 스마트홈 사업에서 유리하다는 것이다. 디스플레이 시장을 잡고있는 LG와도 경쟁이 될 것인가..라는 의문이 들었지만, 스마트홈에 대한 자세한 구조 및 알고리즘에 대해 알 수 있는 유익한 시간이었다.