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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
강연 제목
컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
강연 내용
실내 공간을 지도로 디지털화하는 과정은 많은 시간과 비용이 필요합니다. 그동안 자동화 시스템의 미비로 인해 최신 POI 정보를 데이터베이스로 반영하는 업데이트 주기는 불규칙하고 종종 지연되었습니다. 본 발표에서는 동일 장소이지만 다른 시간대에서 촬영된 이미지 데이터 세트를 분석하여 POI 변화을 감지하는 효율적인 방법을 제안합니다. 제안 된 시스템은 딥러닝 이미지 검색, 영상 분할, 객체 검출 및 이미지 매칭과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 기술을 통합하고 있습니다. 실내 환경에서 간판은 시간 경과에 따른 POI 변화 감지에 대한 강력한 단서를 제공합니다. 따라서 제안하는 시스템은 두 가지 보완적인 접근 방법을 조합하여 사용합니다. 1) 객체 감지를 기반으로 간판의 변화를 관찰하고, 2) 다른 하나는 전체 이미지를 분석합니다. 본 발표에서는 다양한 정성적 정량적 실험 결과들을 공유하고, 실제 상황에서 동작이 가능한 POI 변화 탐지 시나리오를 시연하고자 합니다.
강연자
정성균 Jérome Revaud
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
  • 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
  • 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
  • 머신러닝
  • AI
  • 인프라
강연 제목
NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
강연 내용
Clova AI 조직에서 사용하고 있는 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML과, 이를 활용한 NSML AutoML에 대해서 이야기하고자 합니다. NSML에 대한 간략한 소개와, NSML을 사용함으로써 생겨난 긍정적인 변화들, 그리고 이를 이용해서 개최한 사내/외 대회 등에 대해서 소개합니다. 또한, NSML을 통해서 모델 학습부터 서빙까지 가는 workflow와 실제 사례에 대해서 소개합니다. 또한, NSML AutoML에 대한 소개와 실제 데모, 그리고 이를 실제 모델에 적용해 본 사례 등을 공유하고자 합니다.
목차
1. NSML 소개 
  • NSML 시스템의 목표 
  • 기본 구조 및 개발 이슈 
  • NSML을 사용해서 달라진 점 
2. NSML as a service 
  • NSML for cooperation (팀 내 사용) 
  • NSML for competition (사내/외 해커톤) 
  • NSML for deploying (wavenet을 이용한 음성 합성) 
3. NSML AutoML 
  • AutoML이란? 
  • NSML을 이용해서 사람보다 뛰어난 AutoML 만들기
강연자
김민규 김진웅
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
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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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