Excellence Sharing Growth

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

Scroll icon
See you next year!

DEVIEW 2018 행사가 종료되었습니다.

발표 영상과 자료를 지금 확인해보세요.

WATCH VIDEOS
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진

SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
강연 내용
"언제까지 직접 눈으로 클러스터링할래? 언제까지 밤새 감으로 파라미터 튜닝할래?" AutoML과 자연어처리 중 특히 Chatbot과의 결합으로 데이터만 있으면 스스로 인간의 언어를 학습하고, 보다 정확한 대화모델을 만들어내는 가능성이 현실이 되는 과정을 소개하고자 합니다. 사용자로부터 입력된 여러 쌍의 QA 데이터를 클러스터링부터 여러 모델에 사용될 파라미터 최적화, 개별 모델 성능 평가 그리고 여러 모델 간의 앙상블 가중치 자동설정 후 처음 주어진 데이터로 최적의 챗봇 모델 최종 제안 및 서비스까지 one-click으로 이루어지는 AutoML을 공유하고, 더 넓게는 챗봇이 아닌 다른 NLP분야에서도 적용 가능한 AutoML의 가치를 나누고자 합니다.
목차
  • 스스로 언어를 배우는 인공지능 만들기 : AutoML과 NLP/Chatbot 개념 소개
  • 우리 챗봇의 말하기 실력은 몇 점? : Chatbot 자동 평가 프로세스
  • 말뭉치 줄게, 챗봇 다오 : Chatbot 자동학습 프레임워크
  • 실제 클러스터링 결과, 모델 성능 및 상용 서비스 현황 공유
대상
주어진 문장을 보다 적절한 벡터공간에 표현하고자 하는 노력, 인공지능 모델에게 사람의 언어를 더 잘 가르쳐주고자 하는 노력, 그리하여 사람처럼 자연스럽고 정확하게 대답할 수 있는 챗봇을 만들고자 노력 중인 개발자분들에게 도움이 될 수 있길 기대합니다.
강연자
이재원
강연자 사진
강연 분야
  • 블록체인
  • 성능
강연 제목
서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
강연 내용
블록체인의 합의 알고리듬과 시스템 아키텍처의 특성상 네트워크의 참여 노드가 늘더라도 합의에서 제약하는 TPS 이상은 늘어나지 않는 한계가 있습니다. 이로 인해 많은 서비스를 담아내고자 하거나, 서비스의 늘어나는 트래픽을 감당하고자 할 때 어려움이 있습니다. 본 세션에서는 블록체인이 가지고 있는 스케일링 문제에 대해 소개하고 이를 해결하기 위한 시도와 제안에 대해 이야기합니다. 더불어 LINE의 blockchain platform에서는 어떤 방향으로 이 문제를 접근하고 있는지 공유합니다.
목차
1. LINE이 바라보는 Blockchain Platform
  • Blockchain tech issue in history
  • 서비스는 뭐가 필요한가?
2. 스케일링 문제를 해결하기 위한 시도들
  • 라이덴 네트워크
  • 플라즈마 / 플라즈마 캐시
  • 샤딩
3. 현재 제안/구현되고 있는 방법
  • 사이드체인 프로젝트들
  • 프로젝트들의 접근법
4. LINE Blockchain Platform에서의 접근법
  • LINEAR Network
  • LINEAR Relayer
  • LINEAR protocol
강연자
이홍규
강연자 사진
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
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
강연 내용
인공지능, 그 중에서도 딥 러닝이라는 단어는 아마 최근 가장 많은 개발자들에게서 회자되고, 관심을 끄는 단어 중 하나일 것입니다. 다양한 딥 러닝 연구들이 매년 놀라운 결과물들을 보여주고 있고, 이제는 연구 뿐만 아니라 실제 어플리케이션 영역에서도 다양하게 쓰이기 시작했습니다. 그렇다면 나의 상황에 맞는 딥 러닝 어플리케이션을 제작하고 사용하기 위해서 가장 어려운 부분은 무엇일까요? 바로 다름 아닌 그에 맞는 데이터의 확보 입니다. 놀라운 결과를 내는 모델을 얻기 위해서는, 대부분 그에 맞는 양의 양질의 학습 데이터가 요구됩니다. 아쉽게도, 그러한 데이터를 확보하는 일은 쉽지 않습니다. 이는 특히, 현재 사용되고 있는 데이터 제작 도구들의 비효율성에 기인하고 있습니다. 저희는 이런 문제를 해결하기 위해, 사람의 지식과 직관을 쉽게 데이터화 할 수 있는 "Annotation 자동화 도구"를 개발하고 있습니다. 본 발표에서는 이러한 도구를 구성하는 세 가지 중요한 요소에 대해서 설명드리고자 합니다. 이 세 가지 요소는 작업 플로우의 설계 및 작업 요소의 표현법 디자인, 작업자의 능률을 향상시키기 위한 AI 기술(Transfer Learning / Interactive AI), 사람의 작업 능률을 지속적으로 체크하고 피드백을 주는 모니터링 방법으로 이루어져 있습니다. 이 외에도, 작업자들이 도구를 사용하며 만든 다양한 문제들과 저희의 시행 착오들도 함께 소개드리도록 하겠습니다.
강연자
이정권
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
Learn how Material Design makes it easier and faster to build apps without compromising quality
강연 내용
On any product team, there's often a tension between building things fast and building beautifully. With the latest Material Design release, teams get the best of both world. In this talk, learn about how some of the new components, interactions, and expressive capabilities of Material were used in our early access partner's products to solve their unique design challenges without having to compromise quality.
Contents
1. What is Material Design? How has it evolved?
  • Mission, History, Usage, Updates
2. How are Material's new components, interactions, and expressive capabilities used in our early access partner's products?
  • Case studies: Gmail (internal Google apps)
  • Case studies: Lyft (external partner apps)
3. How has using Material Design improved their product?
  • User Research Data
4. Insights and tips on how to best apply Material Design in your product.
강연자
Jonathan Chung
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • 기타
강연 제목
로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
강연 내용
AlphaGo, Dota 2, DeepStack - AI beats humans as long as the world is neat and digital. But how close are we when it comes to football and grocery shopping? In this talk we address the challenges in bridging such a gap, describing research and promising future directions currently pursued at Naver Labs to take robots from computer screens and bring them into real environments. In computer games, the goal is usually well defined and can be simulated in ‘hyper-speed self-play’ to get experience that would take hundreds of years to obtain in real environments. To successfully transfer algorithms from simulators to real life robots need to be able to successfully carry out tasks in every day contexts. Since evaluating the outcome of the performance of these tasks is manually intensive and that complex environments are hard to simulate realistically, we are currently pursuing approaches where robots learn to accomplish tasks autonomously. The important part of this approach is to make the robot curious about its environment to allow it to learn in a self-supervised manner and to utilize as much as possible its experience. We describe our ForwardGAN-approach to build these models and demonstrate robot behaviour on task of active localization that allows it to quickly localize itself on a map.
강연자
Tomi Silander​
전체 Schedule 보러가기

PARTNERS

  • baidu
  • carnegie mellon university
  • logo_coupang
  • google
  • hyper connect
  • imply
  • labs
  • labs europe
  • line
  • lunit
  • naver
  • naver business platform
  • nvidia
  • samsunginternet
  • superb ai
  • theori
  • udacity
  • urbanbase

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.

교통정보 더보기 >

DEVIEW 2018에 관하여 더 궁금한 점이 있다면?

FAQ 보러가기