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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
  • 모바일
  • AR
  • 테크 스타트업
강연 제목
printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
강연 내용
가상과 현실의 동시 경험을 제공하는 AR 기술의 작동원리는 크게 규칙적인 디지털 표식/패턴을 인식하는 마커 방식과 이미지/오브젝트 형태 등을 인식하는 마커리스 방식으로 구분됩니다. 이러한 인식기술에 컨텐츠 (3D,영상,이미지 등)을 표시하기 위한 그래픽 렌더링 기술, 사용자의 입출력 정보와 디바이스의 센서 (가속,자이로,근접,밝기,모션) 정보 등을 최종적으로 카메라에 연출하는 영상 합성기술 등이 더해져서 AR이 작동하게 됩니다. 본 세션에서는 복잡한 AR 기술에 조금 더 쉽게 접근하기 위한 정보와 국내 최초로 AR서비스를 개발하면서 겪은 시행착오, 이를 통해 얻게 된 인사이트들을 공유드리고자 합니다.
목차
1. VR(Virtual reality)속 AR(Augment reality)
2. AR은 우리의 삶에 어떻게 녹아 있는가?
  • 시장규모 및 전망
  • 소비기반의 AR : 커머스, 네비게이션, 게임, 교육 등
  • 생산기반의 AR : 제조, 건축, 의료 등
3. AR 기술 구현의 한계
  • 개발 측면 : 3D 관련 지식, AR 개발도구 & 문서, 필수인력
  • 인프라 측면 : 디바이스, 네트워크
  • 서비스 측면 : BM 확장, 단순 마케팅 수단
4. AR 구현을 돕는 다양한 도구들
  • 비개발자 : wiarframe, Snapchat Lens Studio, Facebook AR Studio
  • 개발자 : 3D 변환 API, 다양한 AR SDK
5. AR 구현 시 겪게되는 경험 공유
  • 용어부터 어려운 기반 지식 : VIO, 6DoF, Light Estimation, SLAM, PBR, ToF
  • 기술응용에 필요한 학습비용(ARKit, ARCore 등)
  • 표준 파일 포맷 부재 : OS(iOS, Android)별 상이한 3D 파일 포맷
  • 서비스 품질 수준
  • User Experience : 단순함, 피로감, 2D와의 차별화
6. 가까운 미래에 만나게 될 AR 기술 및 서비스
  • Quick Look
  • Object Scan, Save, Detect
  • AR Cloud : Cloud Anchor, AR 명함, 건축가를 위한 AR
  • AR + Vision + Machine Learning
대상
  • AR 서비스에 대한 새로운 비지니스 모델을 고민하는 기획자/개발자/디자이너 누구나
  • AR 서비스 개발에 흥미를 갖는 개발자
강연자
방현우
강연자 사진
강연 분야
  • 인프라
  • 성능
  • 기타
강연 제목
대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler in IPVS, Linux Kernel
강연 내용
수 천개의 컨테이너로 구성된 대형 컨테이너 클러스터 Platform 에서, Network Load Balancing 은 아주 복잡한 문제 중 하나입니다. 대용량의 Network 트래픽을 컨테이너들로 분산 시키기 위해 많은 수의 Load Balancer 를 구축하고 이를 유기적으로 연결시켜 효율적인 Balancing, High Availability 등을 보장해줘야 하지만, 컨테이너 클러스터 Platform 환경에서는 몇 가지 문제에 직면하게 됩니다. - Container 는 Life Cycle의 특성 상 생성/삭제가 매우 빈번하기 때문에 Load Balancer에 이를 동적으로 반영할 수 있어야 합니다. - 한 개, 또는 여러 개의 Load Balancer가 Down 되어도 이 곳을 경유하던 Network Connection들이 유실되어서는 안됩니다. 이 Connection들은 다른 정상적인 Load Balancer에서 문제 없이 처리되어야 합니다. 이를 위하여 각각의 Load Balancer 가 모든 Connection 정보를 유지하고 있어야 합니다. - 물론, 대용량의 Traffic의 효율적인 분산도 보장되어야 합니다. 이러한 문제들을 풀기 위해서 Linux Kernel 의 Software Load Balancer 인 IPVS 에 Maglev Hashing Scheduler 라는 Module을 개발하여 Contribution 하였고, 이를 사용하여 네이버 서비스 컨테이너들로의 부하를 분산하는 Load Balancer 를 운영하고 있습니다. 이 세션에서는 위 문제들을 해결하기 위해 했던 고민들과 Linux Kernel v4.18 부터 포함되는 IPVS Maglev Hashing Scheduler의 특징을 소개하고, 대형 컨테이너 클러스터에서 어떻게 효율적이고 고가용성을 갖는 Network Load Balancer 를 구축하였는지 등을 공유합니다.
강연자
송인주
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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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