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

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SESSIONS

강연 목록

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강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
Learn how Material Design makes it easier and faster to build apps without compromising quality
강연 내용
On any product team, there's often a tension between building things fast and building beautifully. With the latest Material Design release, teams get the best of both world. In this talk, learn about how some of the new components, interactions, and expressive capabilities of Material were used in our early access partner's products to solve their unique design challenges without having to compromise quality.
Contents
1. What is Material Design? How has it evolved?
  • Mission, History, Usage, Updates
2. How are Material's new components, interactions, and expressive capabilities used in our early access partner's products?
  • Case studies: Gmail (internal Google apps)
  • Case studies: Lyft (external partner apps)
3. How has using Material Design improved their product?
  • User Research Data
4. Insights and tips on how to best apply Material Design in your product.
강연자
Jonathan Chung
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 테크 스타트업
  • 빅데이터
  • AI
강연 제목
병리 AI 제품 개발을 위한 데이터 관리 및 좌충우돌 삽질기
강연 내용
의료 데이터에 AI를 접목시키는 다양한 시도가 이루어지고 있고 국내에서도 인허가를 통해 실제 상용화의 길이 열리고 있습니다. 루닛에서는 흉부 영상의학, 유방 영상의학, 심장 영상의학 분야뿐만 아니라 병리 영상도 연구하고 있습니다. 본 세션에서는 머신러닝 연구자가 아닌 B2C 서비스 개발 출신 백엔드 개발자의 입장에서 병리 AI 제품을 개발하며 겪은 몇 가지 핵심 컨셉에 대해 이야기 하려고 합니다. 기술적 난이도가 높은 문제보다는 개발자 입장에서는 생소한 병리학이라는 도메인을 접하면서 생각의 전개를 어떻게 가져갔는지, 어떤 고민과 문제가 있었는지를 공유할 예정입니다.
목차
1. 병리 AI란?
2. 데이터 컨셉과 구조
병리 데이터는 특성상 대용량 이미지 파일을 관리해야 하고 이 데이터를 기반으로 개발을 할 때 고려해야 할 다양한 요소들이 존재합니다. 주어졌던 데이터와 그 데이터의 hierarchy를 어떻게 가져갔는지를 설명하려고 합니다.
3. Openslide와 Openseadragon
오픈소스인 Openslide와 Openseadragon을 이용하여 Whole Slide Image 뷰어를 지원하고 이 위에 annotation과 visualization을 할 수 있도록 개발되었습니다. 각각의 특성과 유스 케이스를 설명하려고 합니다.
4. 병리 AI Projects
실제 개발 중인 제품 구현에 활용된 기술들에 대한 소개와 각각 어떻게 적용했는지, 적용하면서 발생했던 문제를 어떻게 해결했는지에 대해 공유하려고 합니다.
5. 의료 AI 서비스를 개발하는 개발자
강연자
이경원
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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
  • 모바일
강연 제목
React Native: 웹 개발자가 한 달 만에 앱 출시하기
강연 내용
React Native는 Facebook, Instagram, Baidu, Tencent를 비롯한 수많은 회사들이 사용하면서 효율적인 모바일 개발 트렌드로 급성장 중인 프레임워크입니다. 본 세션에서는 국내에서 성공적인 실 서비스의 적용 사례가 부족한 상황에서 웹 개발자가 React Native로 실무 앱을 성공적으로 개발한 사례를 이야기하려고 합니다. 한 달 만에 Cake(영어 교육 앱, 안드로이드 & iOS 교육 카테고리 1위 & 평점 4.9) 서비스를 개발하고 출시한 경험을 바탕으로 React Native를 선택한 이유와 내부 아키텍처를 이해하기 쉽게 설명하고, 개발 과정에서 얻은 여러 가지 노하우와 팁을 공유합니다.
목차
  • React Native 선택의 이유
  • React Native 완벽한 이해
  • Cake 프로젝트에서 얻은 노하우 & 팁 30가지
대상
  • 효율적인 앱 개발에 관심 있는 모든 개발자
  • 빠른 프로토 타이핑과 실행이 필요한 스타트업 개발자
  • React Native로 Production-Level 서비스가 가능한지 궁금한 개발자
강연자
이성민
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
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
강연 내용
실내 공간을 지도로 디지털화하는 과정은 많은 시간과 비용이 필요합니다. 그동안 자동화 시스템의 미비로 인해 최신 POI 정보를 데이터베이스로 반영하는 업데이트 주기는 불규칙하고 종종 지연되었습니다. 본 발표에서는 동일 장소이지만 다른 시간대에서 촬영된 이미지 데이터 세트를 분석하여 POI 변화을 감지하는 효율적인 방법을 제안합니다. 제안 된 시스템은 딥러닝 이미지 검색, 영상 분할, 객체 검출 및 이미지 매칭과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 기술을 통합하고 있습니다. 실내 환경에서 간판은 시간 경과에 따른 POI 변화 감지에 대한 강력한 단서를 제공합니다. 따라서 제안하는 시스템은 두 가지 보완적인 접근 방법을 조합하여 사용합니다. 1) 객체 감지를 기반으로 간판의 변화를 관찰하고, 2) 다른 하나는 전체 이미지를 분석합니다. 본 발표에서는 다양한 정성적 정량적 실험 결과들을 공유하고, 실제 상황에서 동작이 가능한 POI 변화 탐지 시나리오를 시연하고자 합니다.
강연자
정성균 Jérome Revaud
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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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