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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
  • 기타
강연 제목
누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
강연 내용
좋아하는 사람이나 연예인의 목소리로 책이나 메시지를 듣고 싶은 요구는 오래 전부터 존재했습니다. 하지만 지금까지 그런 서비스가 없었던 기술적인 이유를 알아보고 네이버 음성 합성팀이 풀어 나간 방법을 여러 사람들과 공유하고 싶습니다. 누구나 쉽게, 자신의 목소리로 음성 합성기를 만드는 개인화 음성 합성 기술들은 10년 전부터 존재했습니다. 최근에 Tacotron, WaveNet 등의 기술이 나왔지만 상용화를 위해서는 해결해야 할 문제점이 많습니다. 적은 양의 음성 데이터로, 추가적인 정보 없이, 서비스 가능한 품질의 개인화 음성 합성기를 개발하기 위해 네이버 음성 합성팀이 선택한 기술과 적용한 방법을 알아볼 예정입니다.
목차
개인화 TTS - 지난 10년 동안의 떡밥
  • 개인화 TTS란?
  • 사용 시나리오
왜 안될까요?
  • 녹음 대상, 환경, 분량
  • 합성기 제작에 필요한 추가 정보
  • 모델 크기, 비용
어떻게 풀었을까요?
  • Concatenative vs Statistical parametric
  • End-to-End
  • Model Adaptation
NES
  • 전체 구조
  • 구성 요소
  • Quality vs Time vs Cost
들어봅시다
  • 시연
강연자
이봉준
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
  • AI
강연 제목
글자읽는 AI: 밑바닥부터 외국어 정복까지
강연 내용
이 세션에서는 OCR에 대해서 아무 경험이 없는 사람들이 모여서 반 년 만에 영어뿐만 아니라 일본어까지 OCR로 정복했던 과정들에 대한 이야기를 하고자 합니다. OCR은 꽤 오래 전부터 연구되어 온 분야이지만 3년 전부터 딥러닝 방법론이 유입되면서 그 성능이 급향상되었습니다. OCR 관련 기술 종류 및 딥러닝 기반 OCR 기술들의 전반적 흐름에 대해 설명하며, 논문들은 대부분 '영어'를 주언어로 삼고 있습니다. 논문들을 통해 확보한 기술들을 '일본어'에 적용할 때, 논문에서는 다루지 않지만 반드시 다루어야 하는 여러 문제들이 있습니다. 어떤 데이터를 확보할 것인지, 어떻게 데이터를 라벨링 할 것인지, 검출기와 인식기를 어떻게 결합할 것인지, 후처리를 어떻게 할 것인지 등 다양한 문제들에 대한 공략 경험담을 공유하고자 합니다.
강연자
이활석
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 성능
강연 제목
책에서는 맛볼 수 없는 HTML5 Canvas 이야기 ​(부제: Web Worker를 이용해 캔버스 성능을 극대화하기)
강연 내용
HTML5를 선도하였던 기술 < canvas > 에 대해서 다룹니다. 캔버스는 등장 이후 급속도로 성장해왔고, 이제 브라우저에서 빠질 수 없는 기능이 되었습니다. 전체 웹 페이지의 30% 이상이 캔버스를 사용하고 있으며 캔버스의 성능개선은 웹 개발자에게 매우 중요한 과제가 되었습니다. 본 세션에서는 캔버스의 성능을 개선할 수 있는 새로운 방법들에 대해서 다룹니다. 특히 최근 Chrome 69에 추가 된 OffscreenCanvas API를 사용하여 렌더링에 걸리는 부하를 메인 스레드에서 Web Worker로 위임함으로써 캔버스를 개선할 수 있는 방법과 내부 구현 원리에 대해 상세히 설명합니다. 나아가 국내에서는 잘 알려지지 않았지만 브라우저 내부에 구현되었던 몇몇 API들과 앞으로 캔버스가 나아갈 방향 (웹 표준과 브라우저 구현 관점에서)를 공유합니다.
목차
1. Motivation
  • HTML5 Canvas의 등장
  • 웹 분야에서 Canvas의 위치
  • 많은 개선에도 불구하고 Canvas가 느린 이유

2. DOM과 Canvas 애니메이션의 차이점
  • Retained Mode VS Immediate Mode
  • DOM animation VS Canvas animation
  • 장점과 단점

3. 기존의 성능 개선 사례 및 문제점 분석
  • 기존 사례1. < canvas >와 drawImage를 이용한 성능 개선
  • 기존 사례2. Canvas Proxy와 Canvas In Workers
  • 기존 사례3. WebGL in Web Worker
  • 기존의 문제점은 무엇인가?
4. 새로운 OffscreenCanvas API 적용하기
  • 이미지 복사 최소화 (Zero-copy image)
  • Trasnferrable ImageBitmap을 활용한 Main thread 동기화 방식
  • Compositor에 직접 commit하는 방식
  • 기존 대비 개선 된 성능 비교

5. 사례 연구
  • Three.js in a worker
  • Multiple WebGL views
  • W3C WebXR spec
  • Google Map

6. 그 밖에 알려지지 않은 API 및 연구과제들
  • Path2D
  • HitRegion
  • Color Space
  • Input Events in Workers

7. 브라우저 구현 현황

대상
  • 성능 향상이 필요한 Canvas2D 개발자
  • WebGL / WebXR (AR + VR) 개발자
  • Web Front-End 개발자
  • 웹 표준 및 브라우저 기술에 관심 많은 개발자
  • 기타 모든 개발자
강연자
방진호
강연자 사진
강연 분야
  • 테크 스타트업
  • AI
  • 인프라
강연 제목
AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
강연 내용
AI 칩 개발은 반도체 개발인 HW engineering 영역이라고 분류합니다. 하지만 실제 개발과정의 대부분은 Doman Specific Language를 통한 SW engineering 과정이라고 볼 수 있습니다. 본 발표에서는 AI 칩에 대한 소개와 더불어 엔지니어링적인 challenge를 논의합니다.
목차
  • Introduction to AI chips
  • Challenges of AI chips vs traditional chips
  • Scale of computation
  • Scale of storage
  • Scale of model diversities
  • Scale of services
  • Semiconductor Chip design: Ultimate precision engineering
  • Engineering flows
  • Scala-based Chisel Languages
  • Rust-based verification environment
  • Performance modeling
  • Verification, Verification, Verification
  • Our vision: AI building AI chips
강연자
백준호
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • 인프라
  • 성능
강연 제목
TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
강연 내용
이 세션은 대용량의 서비스에 대응하기 위하여 딥러닝 Inference를 TensorRT를 활용하여 최적화하는 과정을 이야기하고자 합니다. 좋은 딥러닝 모델이라고 하더라도 대용량 서비스로 배포를 하는데 있어서 성능상 한계점을 갖고 있습니다. 이를 해소하기 위해 TensorRT를 활용하여 모델을 최적화하는 방법을 소개하고, 부딪히게 되는 문제와 해결하는 방법들을 공유하여 딥러닝 모델을 바탕으로 실제 서비스를 개발하시는 분들에게 도움이 되고자 합니다. 특히 CNN/RNN 모델에 대한 접근 방법과 TensorRT에서 포함되지 않은 레이어 및 8 bit calibration에 대한 경험을 공유하고 성능에 대한 부분도 다룰 것입니다.
목차
1. DL inference 서비스 개발 현황 및 이슈
  • DL inference의 도전과제 (throughput, response time, model complexity)
  • Large Scale inference 적용시 문제점
2. TensorRT 소개
  • Introduction / workflow / technical hurdles
3. Deep learning 모델 별 TensorRT 적용 방법
  • Object Detection
  • Seq2Seq
  • Performance estimation
4. 데모
강연자
한재근
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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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