Excellence Sharing Growth

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

Scroll icon
See you next year!

DEVIEW 2018 행사가 종료되었습니다.

발표 영상과 자료를 지금 확인해보세요.

WATCH VIDEOS
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진

SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 환경에서 실시간 Portrait Segmentation 구현하기
강연 내용
최근 딥러닝의 발전으로 전에 없던 다양한 서비스들이 개발되고 있습니다. 그러나 아직 대부분의 딥러닝 기반 서비스는 기술적 한계로 인해 서버 상에 배포되는 경우가 많고, 이런 서버 배포 모델은 통신에 드는 비용으로 인해 실시간 서비스에 적용하기 어려운 문제가 있습니다. 본 세션에서는 하이퍼커넥트에서 서비스 중인 아자르에 모바일 상에서 구동 가능한 실시간 portrait segmentation 기능을 개발하여 적용하기까지 사용했던 기술과 경험을 공유하려 합니다. Portrait segmentation은 사진 혹은 영상 속에서 전경과 배경을 구분해내는 기술로, 세션에서 소개할 방법들을 통해 Galaxy J7과 같은 저가형 휴대폰에서도 single-core로 30 프레임 영상의 전경과 배경을 분리하는 애플리케이션을 만들 수 있었습니다. 세션 내용은 모델의 크기와 추론 시간을 줄일 수 있는 일반적 기술에 대한 소개와 실제로 TFLite를 사용한 모바일 애플리케이션을 만들며 겪은 시행착오 위주로 구성됩니다. 보다 자세한 내용이 궁금하신 분들은 하이퍼커넥트 기술 블로그(https://hyperconnect.github.io)를 참고 부탁드립니다.
목차
1. 모바일 딥러닝
  • 모바일 딥러닝의 현재
  • 데모 프로젝트를 상용 서비스로 만들때의 유의점
      • 2. Portrait Segmentation 101
      • Portrait Segmentation을 어디에 쓸 수 있을까?
          • 3. 추론(inference) 시간을 줄이려면?
          • Quantization
          • Factorization
          • Distillation
          • Model design principles
              • 4. Single-core로 30프레임 성능을 내기까지
              • TFLite 최적화 구현 활용하기
              • TFLite 구현시 마주하는 함정들과 해결법
              • SIMD로 bilinear upsampling 구현하기
강연자
서석준
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • 성능
강연 제목
QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
강연 내용
Contents
1. Introduction of the recent progress in machine reading comprehension and question answering.
  • The data sets
  • The approache
2. The proposed QANet:
  • Efficiency: The encoder of QANet does not require RNNs, but only using CNN and self-attention.
  • Data augmentation: Use backtranslation to enhance the training dataset, and get better performance.
3. The performance of QANet on Stanford Question Answering Datasets: No.1 in both speed and accuracy.
강연자
Adams Wei Yu
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • 기타
강연 제목
로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
강연 내용
AlphaGo, Dota 2, DeepStack - AI beats humans as long as the world is neat and digital. But how close are we when it comes to football and grocery shopping? In this talk we address the challenges in bridging such a gap, describing research and promising future directions currently pursued at Naver Labs to take robots from computer screens and bring them into real environments. In computer games, the goal is usually well defined and can be simulated in ‘hyper-speed self-play’ to get experience that would take hundreds of years to obtain in real environments. To successfully transfer algorithms from simulators to real life robots need to be able to successfully carry out tasks in every day contexts. Since evaluating the outcome of the performance of these tasks is manually intensive and that complex environments are hard to simulate realistically, we are currently pursuing approaches where robots learn to accomplish tasks autonomously. The important part of this approach is to make the robot curious about its environment to allow it to learn in a self-supervised manner and to utilize as much as possible its experience. We describe our ForwardGAN-approach to build these models and demonstrate robot behaviour on task of active localization that allows it to quickly localize itself on a map.
강연자
Tomi Silander​
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
강연 제목
WebAppFramework, XWhale 개발기
강연 내용
네이버의 주요 서비스는 웹으로 되어 있고 그것들을 보여주는 안드로이드의 WebAppFramework는 중요한 요소입니다. 어떻게하면 더 잘 보이고 더 잘 서비스 할 수 있을지 고민하던 차에 오픈소스인 Chromium과 Crosswalk를 가지고 WebAppFramework를 만들게 되었습니다. 이것을 만들면서 고민했던 것과 적용했던 서비스 사례를 중심으로 개발기를 공유하고자 합니다. 그리고 Crosswalk를 포크한 새 오픈소스 XWhale을 소개합니다.
목차
  • WebAppFramework란 무엇인가
  • 우리는 왜 WebAppFramework를 만들게 되었나?
  • Higgs에서 Crosswalk까지
  • 네이버 서비스 적용사례
  • 새 오픈 소스 XWhale 소개
대상
  • 안드로이드 웹엔진 개발 구현에 관심이 있으신 분
  • 새 WebAppFramework 도입에 관심이 있으신 분
강연자
조진철
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
JavaScript 배틀그라운드로부터 살아남기
강연 내용
JavaScript가 오랜 시간동안 강력할 수 있는 이유는 무엇일까요? 단순 스크립팅 언어로 시작됐지만, 지속적 진화를 통해 오늘날 가장 많이 사용되는 강력한 언어로 성장했습니다. 오늘날의 JavaScript는 단순히 언어만을 잘 아는 것으로 끝나지 않습니다. 끊임없이 새롭게 등장하는 생태계의 배틀그라운드에서 생존하기 위한 조건은 무엇일까요? 본 세션에서는 JavaScript가 발전해 온 흐름과 현재의 모습을 통해 앞으로 가게 될 방향에 대해 여러분과 함께 살펴 보고자 합니다.
목차
1. 무엇이 JavaScript를 강력하게 하는가?
  • JavaScript overview
2. JavaScript는 JavaScript가 아니다
  • 개발 방식의 진화
  • Library -> Framework
  • Transpiling
  • Types
3. 2018년 동향
  • 언어적 관점
  • 라이브러리/프레임워크
  • 브라우저 밖의 영역
4. JavaScript는 어디로 가고 있나?
  • 흐릿해지는 경계 (Backend/Frontend)
  • Universal JavaScript
  • 주목해야 하는 기술들
  • PWA, component, etc.
  • 빠르게 변화하는 생태계
  • 표준화 관점 (TC39)
  • 생태계 관점 (수많은 오픈 소스들)
      • 5. JavaScript로부터 생존하기
      • 무엇을 알아야 할까?
      • 얼만큼 알아야 할까?
강연자
박재성
강연자 사진
강연 분야
  • AI
강연 제목
글자읽는 AI: 밑바닥부터 외국어 정복까지
강연 내용
이 세션에서는 OCR에 대해서 아무 경험이 없는 사람들이 모여서 반 년 만에 영어뿐만 아니라 일본어까지 OCR로 정복했던 과정들에 대한 이야기를 하고자 합니다. OCR은 꽤 오래 전부터 연구되어 온 분야이지만 3년 전부터 딥러닝 방법론이 유입되면서 그 성능이 급향상되었습니다. OCR 관련 기술 종류 및 딥러닝 기반 OCR 기술들의 전반적 흐름에 대해 설명하며, 논문들은 대부분 '영어'를 주언어로 삼고 있습니다. 논문들을 통해 확보한 기술들을 '일본어'에 적용할 때, 논문에서는 다루지 않지만 반드시 다루어야 하는 여러 문제들이 있습니다. 어떤 데이터를 확보할 것인지, 어떻게 데이터를 라벨링 할 것인지, 검출기와 인식기를 어떻게 결합할 것인지, 후처리를 어떻게 할 것인지 등 다양한 문제들에 대한 공략 경험담을 공유하고자 합니다.
강연자
이활석
전체 Schedule 보러가기

PARTNERS

  • baidu
  • carnegie mellon university
  • logo_coupang
  • google
  • hyper connect
  • imply
  • labs
  • labs europe
  • line
  • lunit
  • naver
  • naver business platform
  • nvidia
  • samsunginternet
  • superb ai
  • theori
  • udacity
  • urbanbase

LOCATION

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.

교통정보 더보기 >

DEVIEW 2018에 관하여 더 궁금한 점이 있다면?

FAQ 보러가기