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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
  • 검색
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
강연 내용
이 세션에서는 기계 독해 (Machine Reading) 모델을 QA 엔진에 적용하는 방법론에 대한 연구, 겪었던 문제들, 연구계 및 산업의 동향, 그리고 제가 생각하는 우리가 나아가야 할 방향을 전반적으로 다룰 예정입니다. 기계독해는 주어진 문서와 문서에 대한 질문이 주어졌을 때, 문서내에서 답을 구하는 문제입니다. 기계독해는 2016년 SQuAD를 시발점으로 최근에 많은 모델과 많은 데이터 (TriviaQA, MS MARCO, 등등)가 연구 및 공개되었고, 특히 올해에는 인간수준을 넘어서는 알리바바, 마이크로소프트 및 구글의 모델이 공개되기도 했습니다. 이렇게 연구계와 업계가 많은 관심을 보인 이유가 여럿 있겠지만, 기계독해 모델이 QA (질의응답) 엔진에 직접적으로 적용이 가능한 점을 빼놓을 수 없습니다. 예를 들어, "하늘이 왜 파랄까?"라는 질문을 답하기 위해 먼저 관련된 "하늘"이라는 문서를 찾고, 기계독해 모델에 해당문서와 질문을 넣게 되면, 답이 나오는 구조입니다. 이는 문서를 찾아주기만 하는 서비스, 즉 "검색"을 넘어서서, 문서를 "이해"하고 원하는 정보를 꼭 집어서 찾아줄 수 있는 서비스가 됩니다. 다만 막대한 정보의 바다 속에서 올바른 문서를 찾는 것은 쉬운 것이 아닙니다. 따라서 기계독해를 통한 QA는 검색과 NLP의 첨단 접점이라 볼 수 있습니다. 먼저 기계독해 이전의 검색기반 QA를 간단히 설명하고, 다음은 최근에 각광받는 기계독해 (NLP) 기반 QA를 자세하게 살펴보려 합니다. 하지만 전자는 섬세함이 부족하고, 후자는 속도가 느립니다. 그래서 마지막으로는 둘을 통합하는 방법론을 다룹니다. 특히, 단순하게 "검색 후 독해" 형태를 벗어나서, 제가 최근에 연구했던 Phrase-Indexed QA를 새로운 challenge로서 제안하고자 합니다. 기존 기계독해 문제를 phrase retrieval 형태로 치환함으로써, scalability (속도) 뿐만 아니라 phrase representation learning 을 도모합니다. 새로운 패러다임의 첫번째 주자로서 제가 겪었던 문제들 및 해결방법을 논하고, 연구계 및 업계의 참여를 독려하고자 합니다.
목차
1. 찾는 QA (검색)
2. 이해하는 QA (NLP)
3. QA는 검색과 NLP의 조화다
  • 찾고나서 이해하기
  • 빛의 속도로 읽기: Phrase-Indexed QA
강연자
서민준
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
  • 모바일
  • 성능
강연 제목
책에서는 맛볼 수 없는 HTML5 Canvas 이야기 ​(부제: Web Worker를 이용해 캔버스 성능을 극대화하기)
강연 내용
HTML5를 선도하였던 기술 < canvas > 에 대해서 다룹니다. 캔버스는 등장 이후 급속도로 성장해왔고, 이제 브라우저에서 빠질 수 없는 기능이 되었습니다. 전체 웹 페이지의 30% 이상이 캔버스를 사용하고 있으며 캔버스의 성능개선은 웹 개발자에게 매우 중요한 과제가 되었습니다. 본 세션에서는 캔버스의 성능을 개선할 수 있는 새로운 방법들에 대해서 다룹니다. 특히 최근 Chrome 69에 추가 된 OffscreenCanvas API를 사용하여 렌더링에 걸리는 부하를 메인 스레드에서 Web Worker로 위임함으로써 캔버스를 개선할 수 있는 방법과 내부 구현 원리에 대해 상세히 설명합니다. 나아가 국내에서는 잘 알려지지 않았지만 브라우저 내부에 구현되었던 몇몇 API들과 앞으로 캔버스가 나아갈 방향 (웹 표준과 브라우저 구현 관점에서)를 공유합니다.
목차
1. Motivation
  • HTML5 Canvas의 등장
  • 웹 분야에서 Canvas의 위치
  • 많은 개선에도 불구하고 Canvas가 느린 이유

2. DOM과 Canvas 애니메이션의 차이점
  • Retained Mode VS Immediate Mode
  • DOM animation VS Canvas animation
  • 장점과 단점

3. 기존의 성능 개선 사례 및 문제점 분석
  • 기존 사례1. < canvas >와 drawImage를 이용한 성능 개선
  • 기존 사례2. Canvas Proxy와 Canvas In Workers
  • 기존 사례3. WebGL in Web Worker
  • 기존의 문제점은 무엇인가?
4. 새로운 OffscreenCanvas API 적용하기
  • 이미지 복사 최소화 (Zero-copy image)
  • Trasnferrable ImageBitmap을 활용한 Main thread 동기화 방식
  • Compositor에 직접 commit하는 방식
  • 기존 대비 개선 된 성능 비교

5. 사례 연구
  • Three.js in a worker
  • Multiple WebGL views
  • W3C WebXR spec
  • Google Map

6. 그 밖에 알려지지 않은 API 및 연구과제들
  • Path2D
  • HitRegion
  • Color Space
  • Input Events in Workers

7. 브라우저 구현 현황

대상
  • 성능 향상이 필요한 Canvas2D 개발자
  • WebGL / WebXR (AR + VR) 개발자
  • Web Front-End 개발자
  • 웹 표준 및 브라우저 기술에 관심 많은 개발자
  • 기타 모든 개발자
강연자
방진호
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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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