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

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SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
파파고 서비스 2년의 경험
강연 내용
2016년 8월 서비스를 시작한 자동 통역앱 파파고가 2년 동안 어떤 과정을 통해 성장했는지 이야기하고자 합니다. 사용자들로부터의 피드백을 통해 빠르게 기능을 추가하고 수정한 개발 내용을 공유합니다. 통역앱에서 어떤 고민들과 문제점들이 있었는지, 기술과 UX를 통해서 어떻게 문제를 해결했는지 공유하는 시간을 가지고자 합니다.
목차
  • 경험 1. Priority: 사용자에게 묻기
  • 경험 2. UX: UX로 응급 처치하기
  • 경험 3. Risk: 개편 리스크 줄이기
  • 경험 4. Collaboration: 상황에 맞게 변화하기
  • 경험 5. Culture: 파파고가 일하는 방법
강연자
김준석
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 보안
  • 기타
강연 제목
LINE x NAVER 개발 보안 취약점 이야기
강연 내용
어떤 보안 취약점들을 개발자 분들이 신경 써 주어야 할까요? Hacker들이 LINE과 NAVER 서비스에 가졌던 관심들과, LINE 과 NAVER 서비스에서 발견되었던 보안 취약점들을 엮어서 개발자 분들이 고려해야 할 보안들을 이야기 합니다.
목차
1. 라인이 말하는 보안
  • 2018 라인 버그바운티
  • 라인에서 발생한 보안 취약점 소개
  • 보안 취약점 완화를 위한 라인의 노력
2. 네이버가 말하는 보안
  • 네이버/웨일 버그 바운티
  • 네이버에서 발생한 보안 취약점 소개와 대응
3. 개발자분들께 전하고 싶은 이야기
강연자
허규 이명재
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
  • 인프라
강연 제목
NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
강연 내용
Clova AI 조직에서 사용하고 있는 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML과, 이를 활용한 NSML AutoML에 대해서 이야기하고자 합니다. NSML에 대한 간략한 소개와, NSML을 사용함으로써 생겨난 긍정적인 변화들, 그리고 이를 이용해서 개최한 사내/외 대회 등에 대해서 소개합니다. 또한, NSML을 통해서 모델 학습부터 서빙까지 가는 workflow와 실제 사례에 대해서 소개합니다. 또한, NSML AutoML에 대한 소개와 실제 데모, 그리고 이를 실제 모델에 적용해 본 사례 등을 공유하고자 합니다.
목차
1. NSML 소개 
  • NSML 시스템의 목표 
  • 기본 구조 및 개발 이슈 
  • NSML을 사용해서 달라진 점 
2. NSML as a service 
  • NSML for cooperation (팀 내 사용) 
  • NSML for competition (사내/외 해커톤) 
  • NSML for deploying (wavenet을 이용한 음성 합성) 
3. NSML AutoML 
  • AutoML이란? 
  • NSML을 이용해서 사람보다 뛰어난 AutoML 만들기
강연자
김민규 김진웅
강연자 사진
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
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강연 분야
  • 웹
  • 모바일
강연 제목
지난 1년간의 웨일 브라우저와 그 미래 (부제: 제품 매니저가 들려주는 생생한 기술/제품 이야기)
강연 내용
기술 제품 매니저가 들려주는 제품과 그것을 만드는 과정에 대한 생생한 이야기. 지난 1년간 웨일 브라우저가 한 일들, 도전한 것들, 사용자들과 함께 한 것들을 정리하고 기술에 기반한 제품을 만드는 과정에서 생긴 수많은 시행착오를 통해 얻은 것을 공유하는 자리입니다. 또한 웨일 브라우저의 향후 로드맵을 공유합니다. 추가로, 복잡도가 있는 대규모 기술 제품을 만드는 팀은 어떻게 일하고 있는가를 이야기하고 개발팀이 일하는 방식에 대한 고민을 나누려 합니다.
목차
1년간의 웨일 브라우저
  • 웨일 브라우저 현황
  • 목표했던 것들
  • 이룬 것들, 이루지 못한 것들
목표를 향한 과정 (주로 시행착오)
  • 어떻게 모바일 제품을 만들것인가? 차별화와 그 함정
  • 목표를 향한 고민/삽질들
  • 제품을 만들면서 배운 것
      • 웨일팀은 어떻게 변화하면서 일해왔는가?
      • 팀이 일하는 원칙 (애자일이 뭔가요?)
        • 앞으로의 웨일 브라우저
        • 꼭 하고싶은 일들
        • 향후 로드맵 그리고...
        대상
        • 브라우저에 대해 관심이 있고, 웹 환경 개선에 관심이 있는 개발자/사용자
        • 기술을 다루고 있지만 그것이 제품으로 만들어지는 과정, Product management에 대해 관심있는 사람
강연자
김효
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
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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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