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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
  • 빅데이터
강연 제목
스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
강연 내용
아파치 드루이드는 고성능 분석을 위한 데이터 저장소로 스트림 데이터를 적재함과 동시에 분석이 가능합니다. 하지만 보다 최적의 분석 성능을 얻기 위해서는 데이터 파티션을 최적화 하는 것이 중요합니다. 본 세션에서는 분산 시스템에서 실시간으로 유입되는 스트림 데이터를 위해 데이터 파티션을 최적화 하는 방법에 대해 이야기하고, 이를 드루이드 시스템에 적용하여 개발하였던 경험을 공유하고자 합니다. 먼저 데이터 파티션 최적화의 중요성과 스트림 데이터 저장 시 파티션 최적화의 어려움을 실제 사례에 기반하여 소개하고, 이를 해결하기 위한 드루이드의 새로운 Locking 기법 및 자동 컴팩션에 대해 소개합니다.
목차
1. 아파치 드루이드 소개 2. 데이터 파티션 최적화의 필요성 3. 스트림 데이터 저장 시 데이터 파티션 최적화의 어려움 4. 더 세밀한 Locking 시스템 5. 자동 컴팩션 6. 향후 개발 방향
강연자
손지훈
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 환경에서 실시간 Portrait Segmentation 구현하기
강연 내용
최근 딥러닝의 발전으로 전에 없던 다양한 서비스들이 개발되고 있습니다. 그러나 아직 대부분의 딥러닝 기반 서비스는 기술적 한계로 인해 서버 상에 배포되는 경우가 많고, 이런 서버 배포 모델은 통신에 드는 비용으로 인해 실시간 서비스에 적용하기 어려운 문제가 있습니다. 본 세션에서는 하이퍼커넥트에서 서비스 중인 아자르에 모바일 상에서 구동 가능한 실시간 portrait segmentation 기능을 개발하여 적용하기까지 사용했던 기술과 경험을 공유하려 합니다. Portrait segmentation은 사진 혹은 영상 속에서 전경과 배경을 구분해내는 기술로, 세션에서 소개할 방법들을 통해 Galaxy J7과 같은 저가형 휴대폰에서도 single-core로 30 프레임 영상의 전경과 배경을 분리하는 애플리케이션을 만들 수 있었습니다. 세션 내용은 모델의 크기와 추론 시간을 줄일 수 있는 일반적 기술에 대한 소개와 실제로 TFLite를 사용한 모바일 애플리케이션을 만들며 겪은 시행착오 위주로 구성됩니다. 보다 자세한 내용이 궁금하신 분들은 하이퍼커넥트 기술 블로그(https://hyperconnect.github.io)를 참고 부탁드립니다.
목차
1. 모바일 딥러닝
  • 모바일 딥러닝의 현재
  • 데모 프로젝트를 상용 서비스로 만들때의 유의점
      • 2. Portrait Segmentation 101
      • Portrait Segmentation을 어디에 쓸 수 있을까?
          • 3. 추론(inference) 시간을 줄이려면?
          • Quantization
          • Factorization
          • Distillation
          • Model design principles
              • 4. Single-core로 30프레임 성능을 내기까지
              • TFLite 최적화 구현 활용하기
              • TFLite 구현시 마주하는 함정들과 해결법
              • SIMD로 bilinear upsampling 구현하기
강연자
서석준
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
강연 내용
이 세션에서는 온라인 광고 시스템의 전통적인 클릭 예측(click prediction) 문제를 설명하고, 고성능의 예측 및 대용량의 온라인 예측 문제를 해결하기 위해 네이버 광고에서 시도한 모델링 및 엔지니어링 접근 방식을 설명합니다.
목차
1. 온라인 광고 시스템의 주요 문제들 
  • 클릭 예측 문제 
  • 온라인 서빙과 차원의 저주 
2. 모델 구조 
  • 후보군 생성을 위한 추천 시스템 
  • 임베딩 모델 성능과 서빙 성능 간의 tradeoff 제어 
  • Preference와 similarity를 함께 학습하기 
3. 서빙 구조 
  • Approximate Nearest Neighbor search와 cold start 문제 
  • 솔루션 비교: Clipper vs. TensorflowServing 
  • I/O size 변화에 따른 성능 변화 
  • CPU 기반 vs GPU 기반 prediction 비교 
강연자
김윤중 임지훈
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
  • 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
  • 인프라
  • 기타
강연 제목
쿠팡 서비스 Cloud Migration을 통해 배운 것들
강연 내용
지난 몇 년간 쿠팡 서비스는 마이크로 서비스 아키텍쳐로의 변경과 클라우드 환경으로 이전 등으로 인해 많은 변화를 겪었습니다. 특히 2017년에는 단 기간에 수백개의 마이크로 서비스를 클라우드로 이전하면서 새롭고 다양한 문제들을 만났고 이를 극복하기 위해 많은 노력을 했습니다. 이번 세션에서는 무중단으로 클라우드 환경으로 이전하기 위해서 준비 했던 계획들, 이전하면서 발생했던 예상하지 못했던 문제들, 클라우드 환경에서 새롭게 만난 문제들과 다양한 장애들 그리고 이러한 문제들을 해결하기 위해 쿠팡 내부에서 만들어낸 해결책과 아직 풀지 못한 고민에 대해서 이야기 나누려고합니다.
목차
1. 클라우드 이전 계획 및 선행 프로젝트
  • 이전 원칙 : Availability, Scalability, Performance
  • 이전 방법 : Roman Riding
  • Continer Service 도입
  • CI / CD pipeline
  • Log Collecting / Monitoring / Alert
  • Performance Visualize
  • 인프라 및 보안
2. 클라우드 이전 과정
  • Roman Riding : Database
  • Roman Riding : Application
  • Database 의 확장성
  • 예상치 못한 문제들 : Load Balancer
  • 예상치 못한 문제들 : Storage
  • 예상치 못한 문제들 : 각종 Split Brain 상황
  • 비용 최적화 프로젝트
  • Auto Scaling 과 장애
3. 아직 풀지 못한 문제들
  • 복잡해지는 서비스와 전파되는 장애
  • 12 Factors App
  • 테스팅 테스팅 테스팅
대상
  • AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경으로 이전을 계획 중인 분
  • 클라우드 환경에서 개발 할 때 주의 해야하는 것들에 대해 궁금 하신 분
강연자
양원석
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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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