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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
  • 웹
  • 기타
강연 제목
Modern C++ 무조건 써야해?
강연 내용
다들 Modern C++를 적극적으로 사용하고 계신가요? 우리는 C++98 버전까지를 classical C++, 그 이후 버전부터 3년 단위로 릴리즈되는 C++ 표준을(C++11 / C++14 / C++17 / C++20...) Modern C++라고 부르고 있습니다. 생각보다 빨리 찾아오는 3년 주기는 우리에게 새로운 표준 feature들을 안겨주는데 우리는 이걸 써야 할지, 말아야 할지, 신규 코딩에만 적용할지, 기존 코드도 모조리 리팩토링을 해야 할지 고민하게 됩니다. 혹은 아직도 classical C++만 고집할 수도 있죠. 크로미움은 C++를 가장 활발히 사용하고 있는 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다. 이들은 오픈 소스 커뮤니티에서 공개된 논의를 통해 c++11, c++14 feature 하나 하나씩 면밀히 검토하였습니다. 또 C++17도 검토가 시작되었죠. 이 세션은 크로미움 커뮤니티에서 검토된 modern c++ feature들을 소개합니다. 어떤 feature를 허용하는지, 허용하지만 코딩 시 조심히 다루어야 할 부분이 무엇인지, 혹은 어떤 feature를 허용하지 않으며 그 이유가 무엇인지 소개하려고 합니다. 이를 통해 c++ 개발자들이 어떤 feature들을 선호하고, 기피해야 할지 개개인의 고민을 덜어주고자 합니다.
강연자
신미영
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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
  • 모바일
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 키보드, 스마트보드에 AI 적용하기
강연 내용
모바일에 머신러닝을 적용한다는 것은, 모델을 그냥 가져오는 작업이 아닌 전/후처리, 컨버팅, 최적화 등 일련의 모델링만큼 큰 프로세스이며, 이 과정을 소개하고자 합니다. 최근 화두로 떠오르는 AI를 실제 모바일 앱에 넣는다는 것은 어떤 경험일까요? 연구를 통해 나온 모델을 실제 프로덕트에 넣는 것은 생각보다 어려운 과정이고 잘 찾아볼 수 없는 사례이기도 합니다. 본 세션에서는 스마트보드팀에서 산학과제 (SNUT)를 통해 연구한 알고리듬과 사내 오타보정 챌린지를 통한 모델을 융합하여 서비스에 넣는 과정에서 나온 다양한 경험과 고충을 공유하고자 합니다.
목차
  • 가상키보드 오타보정, AI로 가능할까?
  • 모바일에서의 AI, 어디까지 가능한가
  • 모바일에서 모델을 컨버팅하여 사용해보자
  • 전/후 처리를 통한 프로덕션화 준비
  • AI를 사용했더니?
대상
  • 실제 모바일 서비스에 ML을 적용하고자 하는 개발자
강연자
이승윤
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강연 분야
강연 제목
Wikipedia-scale Q&A
강연 내용
The primary medium for storing and disseminating knowledge is natural language and recent novel Human-Computer Interfaces have started to show the tremendous benefit of using it in interactions. In the field of web search the movement from keyword-based indexation to natural language-driven personalized assistance is evolving and Machine Reading has emerged as a possible continuation of the Natural Language Processing tasks. Given a large set of text passages that are associated with questions and answers, our goal is to learn a question answering system solely from these examples. Research groups dedicated to Machine Reading around the globe have started to produce encouraging results in such a task where our current understanding of deep learning and machine comprehension is challenged. In this talk, we go through a series of concrete applications and neural models associated with this task. We first present a Wikipedia-scale question answering service, a dialog understanding application of machine reading and an application to the problem of fake news detection. We then introduce ReviewQA which is a dataset of relational reasoning for review understanding. We conclude with open research directions and future investigations such as unsupervised common-sense acquisition and differential reasoning.
강연자
Julien Perez
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
강연자 사진
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
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LOCATION

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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