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

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SESSIONS

강연 목록

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
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
강연자 사진
강연 분야
  • 검색
강연 제목
네이버 검색과 개인화
강연 내용
이 세션에서는 네이버 검색에서 생각하는 '개인화'서비스에 대하여 이야기하고자 합니다. "검색에서 개인화 서비스는 필요한 것인가?"라는 질문으로 시작해서, 네이버 검색이 '개인화'라는 화두에 대해 어떤 목표를 가지고 무엇을 이루어가려고 하는지 다룹니다. 사용자의 검색의도를 만족시킨다는 측면에서, 검색에 적용된 개인화 기술을 소개합니다.
목차
  • 검색에 개인화가 필요한가?
  • 검색의도를 만족시키기에 유리한 개인화
  • 검색의도 추정
  • 의도에 맞는 결과 구성
  • 개인화 평가
강연자
최재걸
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
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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
  • 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
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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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