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2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

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SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
강연 분야
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
강연 내용
인공지능, 그 중에서도 딥 러닝이라는 단어는 아마 최근 가장 많은 개발자들에게서 회자되고, 관심을 끄는 단어 중 하나일 것입니다. 다양한 딥 러닝 연구들이 매년 놀라운 결과물들을 보여주고 있고, 이제는 연구 뿐만 아니라 실제 어플리케이션 영역에서도 다양하게 쓰이기 시작했습니다. 그렇다면 나의 상황에 맞는 딥 러닝 어플리케이션을 제작하고 사용하기 위해서 가장 어려운 부분은 무엇일까요? 바로 다름 아닌 그에 맞는 데이터의 확보 입니다. 놀라운 결과를 내는 모델을 얻기 위해서는, 대부분 그에 맞는 양의 양질의 학습 데이터가 요구됩니다. 아쉽게도, 그러한 데이터를 확보하는 일은 쉽지 않습니다. 이는 특히, 현재 사용되고 있는 데이터 제작 도구들의 비효율성에 기인하고 있습니다. 저희는 이런 문제를 해결하기 위해, 사람의 지식과 직관을 쉽게 데이터화 할 수 있는 "Annotation 자동화 도구"를 개발하고 있습니다. 본 발표에서는 이러한 도구를 구성하는 세 가지 중요한 요소에 대해서 설명드리고자 합니다. 이 세 가지 요소는 작업 플로우의 설계 및 작업 요소의 표현법 디자인, 작업자의 능률을 향상시키기 위한 AI 기술(Transfer Learning / Interactive AI), 사람의 작업 능률을 지속적으로 체크하고 피드백을 주는 모니터링 방법으로 이루어져 있습니다. 이 외에도, 작업자들이 도구를 사용하며 만든 다양한 문제들과 저희의 시행 착오들도 함께 소개드리도록 하겠습니다.
강연자
이정권
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 성능
강연 제목
웹 성능 최적화에 필요한 브라우저의 모든 것
강연 내용
웹 콘텐츠 (HTML, CSS, JS)는 브라우저에서 처리되어 화면에 렌더링됩니다. 그래서 브라우저 내부 동작 원리를 이해하지 못하면 일정 수준 이상의 성능 최적화가 어렵고, 왜 이런 문제가 발생하는지 이해하기도 쉽지 않습니다. 브라우저 내부 동작 원리 관련으로는 How browsers work와 같은 훌륭한 문서들이 있지만 거의 대부분 6-7년 전의 자료들이어서 최신 멀티 프로세스 기반의 브라우저에서 동작하는 웹 콘텐츠를 이해하기에는 부족함이 있습니다. 이번 세션에서는 멀티 프로세스 기반의 최신 웹브라우저(웨일, 크롬, 오페라 등)에서 웹 콘텐츠를 어떻게 처리하여 화면에 렌더링 하는지에 대한 동작 원리에 대한 설명과, 이를 바탕으로 한 웹 성능 최적화 기법을 소개합니다.
목차
  • Summary of how browsers work
  • How the browser makes a frame?
  • VSync aligned touch input & frame output
  • Rendering pipeline stage costs
강연자
이형욱
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
강연 내용
본 세션에서는 파파고 기계번역 엔진팀에서 하는 모델의 분석, 연구, 개발, 서비스화 등 다양한 역할들 중 모델의 분석과 서비스화 연구/개발 사례를 소개합니다. 먼저, 파파고 기계번역 엔진팀이 기계번역 엔진을 이해하고 분석하는 사례를 보여주고, 서비스를 하는 팀이 중점으로 보는 모델 분석의 방향성에 대해 공유합니다. 또, 기계번역 엔진팀에서 새로운 서비스를 하기 위해 필요한 기술에 대한 문제 정의, 개발, 연구 방향을 보여주는 웹번역기 개발의 응용 사례를 소개합니다. 이를 통해 기계번역/NLP/AI를 연구 개발하는 분들에게, 실제 서비스를 하는 연구개발 조직이 진행하는 모델의 분석과 연구와 개발에 대한 이해를 돕고자 합니다.
목차
1. Introduction 
(1) Papago MT Engine 팀 역할 소개 
(2) 실무자에게 듣는 기계번역 모델의 분석 방법 
(3) 실무자에게 듣는 기계번역 응용 기술의 연구/개발 
2. 파파고와 함께: 학습과 수렴 
(1) 파파고 기계번역 모델 소개
(2) 기계번역 평가의 어려운 점 
  • 자동 평가 척도 (BLEU, chrF) 소개 
  • 전문가 평가 소개 
  • 파파고의 목표 
(3) 학습과 수렴 @ 파파고 
  • 주요 기계 번역 논문들의 학습 수렴 지점 선정 기준을 소개 
  • 자동 평가 기준 수렴의 단점을 언급 
  • 전문가 평가 기준 수렴 지점 분석 결과 
(4) 앞으로의 연구 방향
3. 인공신경망을 활용한 웹사이트 번역
(1) 웹사이트 번역은 어떻게 하나?
(2) 개발 시 겪게 되는 실질적인 어려움들
  • “지저분"한 웹 상의 문서
  • 커다란 HTML 페이지에서 "번역할 부분"만 뽑아내기
  • 번역문에 원문의 HTML 태그를 "적절한 위치"에 삽입
  • 이 모든 과정을 "빠르게 처리"하기
(3) 앞으로의 연구 방향
  • 서비스를 하면서 관찰된 이슈들
  • 향후 연구 방향
대상
기계학습을 이용한 응용서비스를 하는 분들, AI 분야에 포함된 학생, 개발자, 연구자들
참고
발표 내용 중 일부가 현재 국제학술대회에 제출되어 있으므로, 게재 결과에 따라 내용 일부가 바뀔 수 있습니다.
강연자
신중휘 정권우 김재명
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
Druid로 쉽고 빠르게 빅데이터 분석하기
강연 내용
빅데이터를 저장/분석하기까지 고민과 성능향상을 위해 진행한 여러가지 노력들에 대해 이야기하려고 합니다. 데이터 분석환경을 구축하면서 고려했던 점과 다양한 플랫폼별 비교 테스트한 결과를 소개하고 Druid를 통해 분석할 수 있는 기능과 고급 분석을 위해 진행한 다양한 튜닝 경험을 알려드릴 예정입니다.
목차
1. 데이터 분석의 필요성
2. Druid? 그게 뭔데?
  • Apache Druid vs. Elasticsearch vs. Apache Kudu
3. Druid로 분석하기 - 기본편
4. Druid 성능 향상시키기 - 고급편
  • 질의성능 향상시키기
  • 저장성능 향상시키기
  • 편한 운영을 위한 노력
강연자
송은혜
강연자 사진
강연 분야
  • 검색
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fashion Visual Search
강연 내용
네이버에서는 정확한 정보를 찾기 위해 이미지를 분석하는 다양한 방법을 연구해 왔습니다. 저희는 그 중에서도 패션 이미지 검색에 대해 이야기 해보려 합니다. 패션 검색은 도메인 특성상 기존의 유사이미지를 찾아주는 문제와 접근 방법이 조금 다릅니다. 사용자들은 '정확하게 똑같은 의류' 뿐만 아니라 '유사하지만 스타일이 다른 의류' 이미지 또한 찾고 싶어하기 때문이죠. 이번 세션에서는 패션 검색이 어려운 이유와 그 문제를 어떻게 풀어가고 있는지, 그리고 앞으로의 도전 과제는 무엇인지에 대해 저희가 고민하고 있는 것들을 공유하려고 합니다.
목차
Background
  • 이미지 검색과 이미지 분류
  • 패션 이미지 검색이란?
  • 네이버/라인 서비스 적용 사례
Fashion Visual Search System
  • 무엇이 패션 검색을 어렵게 만드나?
  • 패션 검색 시스템 레시피
성능 끌어올리기 전략: 악마는 디테일에 있다
  • 도메인을 고려하고 있는가?
  • 제한 검색, 득과 실
서비스 딜리버리: Pitfalls
  • 규모의 함정 - 당신이 만든 서비스는 별 볼 일 없다
  • 의도의 함정 - 그 사람은 패션 검색을 하지 않았다
  • 의존성의 함정 - MLaaS, Module & Component
Search-by-Attribute: Beyond Snap & Search
  • 잘 찾는 것이 잘 못 찾는 것이라는 이상한 이야기
  • Fake feature vector - Generative model의 새로운 발견
  • 사용자가 원하는 스타일 속성을 더하여 검색하기 (text -> image -> feature level manipulation)
강연자
최승권 Jon Almazan
강연자 사진
강연 분야
  • 보안
  • 테크 스타트업
강연 제목
해커의 관점에서 바라보기
강연 내용
소프트웨어 및 하드웨어 개발자들이 알아야 할 취약점의 종류 및 다양한 보안 설계 문제점에 대해 이야기합니다. 특히, 국내외 많은 글로벌 고객사를 대상으로 보안 취약점 및 보안 설계 컨설팅을 진행한 경험에서 배운 해커의 관점을 공유합니다.
목차
해킹에 대한 오해와 진실
해커의 목표 및 목적
  • 해킹은 누가 하는가?
  • 기술 관점 해킹 vs. 소셜엔지니어링 관점 해킹
소프트웨어 세계에서의 해킹
  • 취약점, 공격 및 방어 기법 소개
  • 개발자를 위한 가이드
하드웨어 세계에서의 해킹
  • 취약점, 공격 및 방어 기법 소개
  • 개발자를 위한 가이드
궁극적인 목표: Secure by Design
  • Secure SDLC 도입을 통한 보안성 향상
  • 외부 전문인력 활용 (버그바운티, 보안설계, 모의해킹 등)
각자의 필드에서 해커가 되자!
  • 해커와 개발자는 한끗차이 // 개발자가 해커이고, 해커가 개발자인 것이 가장 이상적
  • 어떻게, 어디서 시작하나?
강연자
박세준
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장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

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