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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
  • 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
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
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
강연 내용
"언제까지 직접 눈으로 클러스터링할래? 언제까지 밤새 감으로 파라미터 튜닝할래?" AutoML과 자연어처리 중 특히 Chatbot과의 결합으로 데이터만 있으면 스스로 인간의 언어를 학습하고, 보다 정확한 대화모델을 만들어내는 가능성이 현실이 되는 과정을 소개하고자 합니다. 사용자로부터 입력된 여러 쌍의 QA 데이터를 클러스터링부터 여러 모델에 사용될 파라미터 최적화, 개별 모델 성능 평가 그리고 여러 모델 간의 앙상블 가중치 자동설정 후 처음 주어진 데이터로 최적의 챗봇 모델 최종 제안 및 서비스까지 one-click으로 이루어지는 AutoML을 공유하고, 더 넓게는 챗봇이 아닌 다른 NLP분야에서도 적용 가능한 AutoML의 가치를 나누고자 합니다.
목차
  • 스스로 언어를 배우는 인공지능 만들기 : AutoML과 NLP/Chatbot 개념 소개
  • 우리 챗봇의 말하기 실력은 몇 점? : Chatbot 자동 평가 프로세스
  • 말뭉치 줄게, 챗봇 다오 : Chatbot 자동학습 프레임워크
  • 실제 클러스터링 결과, 모델 성능 및 상용 서비스 현황 공유
대상
주어진 문장을 보다 적절한 벡터공간에 표현하고자 하는 노력, 인공지능 모델에게 사람의 언어를 더 잘 가르쳐주고자 하는 노력, 그리하여 사람처럼 자연스럽고 정확하게 대답할 수 있는 챗봇을 만들고자 노력 중인 개발자분들에게 도움이 될 수 있길 기대합니다.
강연자
이재원
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
  • 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
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
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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.

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