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

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SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
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
  • 보안
  • 테크 스타트업
강연 제목
해커의 관점에서 바라보기
강연 내용
소프트웨어 및 하드웨어 개발자들이 알아야 할 취약점의 종류 및 다양한 보안 설계 문제점에 대해 이야기합니다. 특히, 국내외 많은 글로벌 고객사를 대상으로 보안 취약점 및 보안 설계 컨설팅을 진행한 경험에서 배운 해커의 관점을 공유합니다.
목차
해킹에 대한 오해와 진실
해커의 목표 및 목적
  • 해킹은 누가 하는가?
  • 기술 관점 해킹 vs. 소셜엔지니어링 관점 해킹
소프트웨어 세계에서의 해킹
  • 취약점, 공격 및 방어 기법 소개
  • 개발자를 위한 가이드
하드웨어 세계에서의 해킹
  • 취약점, 공격 및 방어 기법 소개
  • 개발자를 위한 가이드
궁극적인 목표: Secure by Design
  • Secure SDLC 도입을 통한 보안성 향상
  • 외부 전문인력 활용 (버그바운티, 보안설계, 모의해킹 등)
각자의 필드에서 해커가 되자!
  • 해커와 개발자는 한끗차이 // 개발자가 해커이고, 해커가 개발자인 것이 가장 이상적
  • 어떻게, 어디서 시작하나?
강연자
박세준
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
  • 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
  • 인프라
강연 제목
네이버에서 사용되는 여러가지 Data Platform, 그리고 MongoDB
강연 내용
네이버에서는 서비스 특성과 성격에 따라서 다양한 데이터 플랫폼을 사용해 왔습니다. 최근까지는 RDBMS와 HBase(Hadoop), Redis와 Memcached 등이 주로 사용되었는데요, 서비스 특성이 보다 다양해지면서, 기존에 주로 사용하던 데이터 플랫폼들로는 커버되지 않는 영역이 발생하고 있습니다. 네이버에서는 이 부분들을 주로 MongoDB를 선택하여 해결하는 비중이 증가하고 있습니다. 본 세션에서는 네이버에서 MongoDB 사용이 늘어나고 있는 이유와 대용량&대규모 서비스에서 MongoDB를 운영하며 겪었던 에피소드들을 함께 공유하고자 합니다.
목차
1. NAVER에서의 Data Platform
  • RDBMS, HBase, Cache (Redis, Memcached)
  • 최근 MongoDB가 늘어나고 있습니다.
2. 왜 이런 현상이 생길까요?
  • 네이버 대규모 서비스에서 RDBMS의 문제
  • 네이버 대규모 서비스에서 HBase의 문제
  • Cache 방식 NoSQL 문제 (Redis, Memcached)
3. MongoDB가 어떻게 대안이 되고 있는가?
4. 네이버에서 MongoDB를 사용하면서 겪은 에피소드들
5. 개인적으로 바라보는 MongoDB의 장단점 그리고 전망 (vs RDBMS)
강연자
이덕현
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
강연 내용
네이버의 다양한 대용량 데이터를 다루기 위해 수백명이 함께 사용하는 사내 공용의 하둡 클러스터인 C3가 운영되고 있습니다. 일반적으로 하둡은 MapReduce, Spark와 같은 데이터 처리를 위한 플랫폼으로 알려져 있습니다. 하지만, C3에서는 HBase, Kafka, Zeppelin 등의 다양한 앱을 실행하거나 사용자가 직접 작성한 Docker 이미지를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이로써 C3는 데이터 처리뿐 아니라 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 예를 들어 Zeppelin을 이용해 데이터를 분석하거나, 처리된 데이터를 서빙하는 웹서버를 구동시킬 수도 있습니다. 사실상 데이터 처리부터 분석, 서빙까지의 모든 작업이 하둡 클러스터에서 가능합니다. 본 세션에서는 이를 위해 활용된 YARN, Apache Slider, Docker 대해 소개하며 어떻게 이를 적용하였는지 설명합니다. 또한, 그동안 발생했던 다양한 이슈들을 사례를 들어 설명하고 해결 방법을 공유합니다.
목차
1. C3 소개
  • 데이터 처리를 위한 하둡 클러스터로 시작
  • 다양한 앱, Docker 이미지 실행 환경 제공
2. 어떻게?
  • Hadoop YARN, Apache Slider, Docker
3. 고려사항 / 이슈
  • Containerization
  • Resource Isolation
  • Reliability
  • Scheduling
  • Upgrade/Reconfigure
  • Usability
4. 앞으로는?
강연자
남경완
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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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