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

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SESSIONS

강연 목록

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
  • 웹
  • 성능
강연 제목
웹 성능 최적화에 필요한 브라우저의 모든 것
강연 내용
웹 콘텐츠 (HTML, CSS, JS)는 브라우저에서 처리되어 화면에 렌더링됩니다. 그래서 브라우저 내부 동작 원리를 이해하지 못하면 일정 수준 이상의 성능 최적화가 어렵고, 왜 이런 문제가 발생하는지 이해하기도 쉽지 않습니다. 브라우저 내부 동작 원리 관련으로는 How browsers work와 같은 훌륭한 문서들이 있지만 거의 대부분 6-7년 전의 자료들이어서 최신 멀티 프로세스 기반의 브라우저에서 동작하는 웹 콘텐츠를 이해하기에는 부족함이 있습니다. 이번 세션에서는 멀티 프로세스 기반의 최신 웹브라우저(웨일, 크롬, 오페라 등)에서 웹 콘텐츠를 어떻게 처리하여 화면에 렌더링 하는지에 대한 동작 원리에 대한 설명과, 이를 바탕으로 한 웹 성능 최적화 기법을 소개합니다.
목차
  • Summary of how browsers work
  • How the browser makes a frame?
  • VSync aligned touch input & frame output
  • Rendering pipeline stage costs
강연자
이형욱
강연자 사진
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
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
강연 내용
이 세션에서는 딥러닝 모델을 실제 서비스하는 방법에 대해 실제 경험을 바탕으로 노하우와 팁을 공유합니다. 업데이트된 모델을 안정적으로 배포하는 방법과 롤백, 인퍼런스 오류를 어떻게 대처할지, CPU로 서빙할지 GPU로 서빙할지, 늘어나는 트래픽을 어떻게 대처할지, 서빙을 위한 플랫폼 설계 노하우와 성능 향상을 위한 모듈화, 구현하면서 맞닥뜨렸던 문제들과 고군분투하여 찾은 노하우들 그리고 몇 주간의 삽질로 찾은 안되는 설계와 엔지니어링 측면에서 범하기 쉬운 설계 오류와 실제 성능 테스트 결과 등을 알려드립니다.
목차
1. 문제
  • 모델은 있는데 서버가 없네
  • 다른 사람들은 어떻게 제공하고 있나
2. 해결을 위한 설계 - 학습과 서빙을 위한 시스템 설계 사례
  • 인퍼런스 요청 모듈화하기
  • 어떤 플랫폼을 사용해서 서빙할까 - 인퍼런스 서빙 시스템 아키텍처
  • 인퍼런스 시스템의 라이프사이클
3. AiSP(AI Serving Platform)를 만들어 해결해보기
  • 인퍼런스 서버 만들기
  • 인퍼런스 프로트엔드 만들기
  • 딥러닝 모델 배포 플로우
  • 인퍼런스 트래픽을 컨테이너로 스케일아웃 하기
  • 모델 관리하기와 데이터 관리하기
  • 인퍼런스 예외 처리
4. 만들어진 딥러닝 서빙 플랫폼은 이런 모습
  • 노트북/특정 장비에서 띄우기
  • 네이버의 IQE, C3 플랫폼을 사용해 띄우기
5. 딥러닝 인퍼런스 성능 측정 및 모니터링
  • 성능에 나타난 인퍼런스 요청의 특징
  • 실제로 모니터링하는 지표들 살펴보기
강연자
현동석 양은숙
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
  • 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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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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