SOSCON 2019

케라스 코리아 분들과 함께 즐겁게 인사하고 서로 소개해요. 어디에 관심이 있는지, 무엇을 하는 지, 앞으로 하고 싶은 것이 무엇인지 서로 이야기를 나누어봐요.

발표자김태영

비전공자분들이 직관적이고 간결한 딥러닝 라이브러리인 케라스를 이용해 딥러닝 입문을 쉽게 할 수 있도록 <블록과 함께하는="" 파이썬="" 딥러닝="" 케라스="">의 집필과 '김태영의 케라스 블로그', '케라스 코리아', '캐글 코리아'를 운영하고 있습니다. 또한 '강화학습 코리아의 알파오목 프로젝트'의 팀원으로 알파고 모델을 대중들이 접할 수 있도록 서비스도 구축했습니다. 현재 (주)인스페이스에서는 기술이사로서 “태양에서 세포까지 딥러닝”, “게임에서 우주까지 강화학습”의 모토로 여러분야 인공지능을 적용하고자 활발히 연구개발하고 있습니다.

기술을 공유하고 나누는 것이 더 큰 가치가 되어 돌아오는 요즘, 혼자 성장하는 것이 아니라 함께 성장 할 수 있는 방법인 커뮤니티 활동에 대해 이야기합니다. 동일한 분야에 관심을 지닌 다양한 사람들이 모여있는 커뮤니티에서 어떤 이야기가 오고가는지, 온/오프라인으로 어떤 활동을 하는지 알아봅니다. 그리고 커뮤니티에서 다른 사람들과 어떻게 커뮤니케이션 해야 나도, 상대방도 함께 성장할 수 있는지 공유합니다.

발표자전미정

자유로운 영혼의 iOS 개발자입니다. 새로운 분야를 조용히 공부하고 소소하게 공유하는 걸 즐깁니다. 컴퓨터 비 전공자로 뒤늦게 프로그래밍 세계에 발을 들여 신세계를 즐겁게 맛보고 있습니다. 커뮤니티에서 다양한 사람들과 기술에 대해 이야기하고 공유하는 걸 좋아하며,. 최근에는 인공지능과 머신러닝의 매력에 폭~ 빠져 케라스코리아 운영진, Microsoft AI MVP 로 활동하고 있습니다.

텐서플로 2.0에서 변화된 내용을 소개하고 텐서플로 2.0에서 케라스가 어떤 역할을 담당하게 되었는지 소개합니다. 기본적인 케라스 사용법외에 텐서플로에서 케라스를 이용한 사용자 정의 모델을 어떻게 구현하는지도 알아보겠습니다.

발표자박해선

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)입니다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다.
텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.
“머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로”, “케라스 창시자에게 배우는 딥러닝”(이상 길벗), “(개정판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝”, “핸즈온 머신러닝”, “텐서플로 첫걸음”(이상 한빛미디어)을 번역했습니다.
블로그: https://tensorflow.blog
깃헙: https://github.com/rickiepark
이메일: haesunrpark@gmail.com

최근 챗봇시스템에 대한 관심이 많아지면서 많은 회사들이 챗봇 시스템 구축을 진행해 왔으나, 인공지능이라는 추상적인 개념으로 인해 많은 오해를 가지고 왔습니다. 기존에 존재했던 텍스트 기반 기술과 AI(Deep Learning)가 들어간 기술을 비교하고, 현재 비즈니스에서 활용하는 챗봇시스템의 예시 및 코어가 되는 자연어 처리의 흐름을 공유하고자 합니다. 그리고, 현재 오픈소스 컨트리뷰톤에 진행 중인 케라콘에 대해 소개하고자 합니다.

발표자김슬기

한양대에서 전자통신컴퓨터 공학을 전공하고, S/W 엔지니어로 시작하여 현재는 M/L 엔지니어로서 커리어를 이어 나가고 있습니다. 자연어 처리 관련해서 챗봇 시스템 구축 및 텍스트 기반의 기술을 활용한 인공지능 자소서 평가 솔루션을 개발을 하였고. 현재는 케라콘 컨트리뷰톤 멘토로 활동하고 있습니다.

심층신경망의 사용은 Cloud나 기존 고성능 기기에서 확대되어 모바일/가전기기에서의 On-Device AI로 확대되고 있습니다. On-Device AI는 특히 Device에서 직접 생산되는 대량의 Online Data Stream의 저지연 처리가 요구되는 경우, Cloud 비용이 문제되는 경우, 혹은 개인정보 보호 및 보안문제에 민감할 경우 더욱 유용합니다. 이러한 요구조건을 가지는 AI Application을 구현하기 위해 Data Stream Pipeline 형태로 On-Device AI 를 구현하는 방법들이 최근 제안되고 있으며, 그러한 신경망 용 Pipeline Framework이면서 Tizen, Android, Ubuntu, Yocto, macOS 환경에서 쉽게 공통으로 사용될 수 있는 nnstreamer에 대해 알아보고, nnstreamer를 사용하여 보다 쉽고 효율적으로 application을 작성하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.

발표자함명주

University of Illinois at Urbana-Champaign에서 Computer Science를 전공하고 2009년부터 삼성전자에서 Tizen의 Kernel과 System S/W를 개발하였고, 그 후 Tizen 앱 및 플랫폼 개발 환경 개선을 진행하였다. 최근 자율주행 프로젝트 참여 후 On-Device AI에 필요한 NNStreamer (신경망 Pipeline) 과 NPU 용 System SW 개발을 하고 있습니다. 오픈소스 활동으로 Linux Kernel의 devfreq, extcon 프레임워크를 제안하고 maintainer로 활동하고 있으며, nnstreamer의 founder이다. 그 외 .NET Runtime, Tensorflow를 포함한 다수의 프로젝트에서 committer로 활동하였습니다.

오픈소스에 기여하고 싶어도, 처음 시작할 땐 어떻게 해야 할지 막막할 수 있습니다. 이에 케라스 코리아에서는 컨트리뷰톤, 케라스 공식 문서 한글화 등의 프로젝트를 통해 오픈소스 개발자로서의 첫 발을 내딛는 것을 도와주고 있습니다. 케라스 코리아에서 오픈소스 문화 확산에 기여하는 방식과, 그간 오픈소스 프로젝트에 기여하며 ‘이런 점은 알고 시작하면 좋겠다’고 느낀 점들을 사례를 중심으로 공유해보는 자리를 마련해 보았습니다.

발표자정연준

서강대학교에서 컴퓨터공학을 전공하였으며, Microsoft Student Partners 소속으로 다수의 딥러닝 워크샵/세미나를 진행하였습니다. 현재 IT기업에 재직중이며 컴퓨터 비전 관련 연구 및 개발을 진행하고 있습니다. 그 외 Keras, matplotlib등 여러 오픈소스 라이브러리의 컨트리뷰터로 활동하고 있으며, 케라스 코리아에서 케라스 공식 문서 한글화 프로젝트를 리딩하고 있습니다. 오픈소스 문화 확산에 관심이 많습니다.

초심자 분들도 쉽게 사용할 수 있는 딥러닝 라이브러리인 Keras는 많은 사람들에게 환영받고 있지만, 많은 분들이 어떤 기능을 추가하거나 사용자 임의로 뉴럴 네트워크의 레이어를 수정하는 방법을 잘 모르거나 어려워하십니다. 오픈 채팅방에서도 비슷한 질문들이 여럿 올라오기도 합니다. 이에 사람들이 많이 궁금해하는 기능이나, 잘 모르지만 유용한 기능들을 소개하고 사용법을 간단히 적어 Keras를 좀 더 자유롭고 강력하게 사용할 수 있도록 도와드리는 발표를 준비하려 합니다.

발표자황준원

성균관대학교 소프트웨어학과에 재학 중이고, 현재 산업기능요원으로 복무 중에 있습니다. 케라스 코리아의 운영진을 맡아 오픈 채팅방을 관리하고 있고, 여러 딥러닝 커뮤니티에서 의견을 나누거나 세미나에서 발표를 진행하면서 활동하고 있습니다. 딥러닝 기술 연구와 어플리케이션 개발에 전반적으로 관심이 많고, 사람들이 널리 쓰기 좋은 유용한 도구와 서비스를 만들고자 하는 꿈이 있습니다.

데이터 공부를 하고 싶은데 어떻게 시작해야 좋을까요? 캐글이라는 플랫폼이 있던데 처음이라 너무 어려워요…. 케라스, 파이토치, 텐서플로우 들어본 적은 있는데 뭐부터 건드려야 할지 모르겠어요. 케라스 쉽다고 하는데 저한텐 아직…. 캐글을 잘 할 수 있는 방법은 뭘까요? 초보자에겐 익숙해지기 어려운 캐글을 케라스와 함께 풀어서 소개해드리려고 합니다. 캐글을 하기 위한 여러가지 팁과 정보는 덤!

발표자김태진

대학교 졸업하고 캐글이 너무 재미있어서 취직도 마다하고 캐글에 뛰어들고 있는 취준생입니다. 저는 학과 공부의 완성은 학교 밖에 있다고 생각해서 학부때는 공모전을 정말 많이 나갔었고 창업동아리 활동도 했었습니다. 정말 공부 외적인 것만 좋아해서 문제입니다만, 다양한 경험은 항상 저를 성장하게 만드는 것 같아요! 현재는 캐글코리아 그룹의 운영진을 맡고 있습니다.

영상 및 이미지 컨텐츠에 포함된 물체 분석해 유용한 정보를 찾아내거나, 새로운 사용자 경험을 제공하는 Object Detection은 최근 가장 인기 있는 computer vision 분야 중 하나입니다. 활용도가 높고 관심이 많아 Object Detection 기술을 쉽게 사용할 수 있는 다양한 API가 제공되고 있지만, 공개된 API를 목적에 맞게 튜닝하거나 실제 데이터를 적용하기에는 어려움이 많습니다. 그래서 시작된 2019 공개 SW 컨트리뷰톤의 케라스 커뮤니티 프로젝트! Keras를 활용한 Objective Detection Platform YOLK를 소개합니다.

발표자박정현

좋은 기회로 Purdue University에서 Machine Learning을 이용한 Drone Detection 시스템 프로젝트를 참여했던 것이 너무 재미있어서 AI를 시작하게 되었습니다. kakaoVX의 Machine Learning Engineer로 일하고 있고 주로 컴퓨터비전, 현재는 주로 Human Activity Recognition 분야를 연구 및 개발하고 있습니다. 많은 사람들이 쓰는 서비스를 만드는 것이 목표 중 하나이고, 재밌는것이라면 다 좋아합니다! 그리고 멋진 분들과 함께 케라스 코리아 운영진을 맡고 있습니다.

만약 아이디나 패스워드 없이 신원을 인증할 수 있다면 어떨까요? 인공지능을 이용해 어떻게 digital identity를 만들 수 있는지 알아보고 케라스로 간단하게 모바일 서명 인식 예제를 만들어봅시다.

발표자강형석

머신러닝과 인공지능에 관심이 있어 Udacity machine learning nanodegree를 전공하고 Google hackfair finalist로 시각장애인을 위한 문서 리더기를 만들었다. 데이터를 모으고 가공하는 것에 대한 가치를 깨닫고 환경 문제를 해결하기 위해 재활용 쓰레기를 버리면서 쓰레기에 대한 이미지 데이터나 소비자 데이터를 댓가로 보상을 주는 Naturecoin을 창안 및 개발을 하여 GIX innovation challenge, Citypreneur finalist에 선정되었다. 현재는 탈중앙화된 신분 증명(DID)와 데이터에 대한 privacy에 관심이 많으며 SpeckleOS에서 인터체인 프로젝트인 폴카닷 네트워크에서 블록체인 간 data portability와 privacy를 지키기 위해 브릿지와 신분 증명 검증에 대해 연구 및 개발 중이다.

Little Big Data는 'Big 데이터는 Big한 회사만을 위한 것이 아니다' 라는 슬로건으로 비정기 밋업을 여는 커뮤니티입니다. 다양한 백그라운드에서 온 사람들의 데이터 이야기를 나눕니다.
https://www.facebook.com/groups/littlebigdata/

데이터야놀자는 데이터를 다루는 모든 사람들의 축제입니다. 데이터에 대한 관심은 나날이 늘어나고 있지만, 데이터를 가지고 '놀 줄 아는' 사람들의 이야기는 주변에서 쉽게 듣기가 어렵습니다. 데이터야놀자는 데이터 사용자들이 데이터와 더 잘 '놀' 수 있는 방법을 고민하고, 이를 여러분들과 함께 이야기해보고 싶습니다.

발표자진유림

Little Big Data 커뮤니티 리더

발표자강민구

데이터놀자 커뮤니티 놀장

SOSCON의 커뮤니티룸에서 25min 발표모집을 한다는 소식을 들었다. 하지만 '데이터로 사이드 프로젝트 만들기'라는 주제에 맞는 발표거리가 없다. 하지만 발표는 하고싶다. 그래서 부랴부랴 시작한 벼락 사이드 프로젝트! 발표날까지 '암호화폐 자동매매 사이드 프로젝트'를 처음부터 진행한다면 어디까지 진행 할 수 있을까? 1. 사이드 프로젝트를 진행한 다른 사람들을 보면 "우와"가 나오지만 막상 스스로 해보면 그렇지 않다. 저 사람은 도대체 얼만큼의 시간을 들인 것일까? 그래서 직접 발표날까지 사이드 프로젝트를 진행하는 과정의 민낯을 보여주고자 한다. 2. 데이터 수집부터 전처리, 인공지능을 활용한 자동매매까지(계획)의 A-Z를 소개합니다.

발표자송치오

암호화폐 붐이 일던 시절 늦게 진입하였음에도 20배의 수익을 내었지만 탕진잼 후 의료업계 머신러닝 엔지니어로 평범하게 살고 있습니다.

LOL을 처음 접하거나 아직 잘 모르시는 분들은 LOL의 추천템에 맞게 템을 사거나 그냥 사고 싶은거 삽니다. 하지만 LOL 추천템을 잘 확인해 보세요. 탱커는 무조건 이 아이템, 딜러는 무조건 저 아이템 고정되어 있습니다. 특히 아이템에 대한 이해도가 없다면 아이템 뭐살지 고민하다가 전장에 늦게 합류합니다. 그리고 그 작은 스노우볼은 어디로 튈지 아무도 모릅니다. 그래서 우리는 시작할때, 중반, 후반 시간대 별로 상대방의 챔피언, 룬특성, 조합 등을 확인하고 그에 맞는 아이템을 추천해주는 알고리즘을 통해 아이템을 추천해보려고 합니다. 기존에 제가 제작했던 영상내용에서 보다 업그레이드 된 방식으로 재밌게 25분을 채워보겠습니다.

참고 영상) https://www.youtube.com/watch?v=yUWnDQiybIA&t=3s

발표자이재화

인공지능 유튜버 에이림 입니다. 데이터는 꼭 분석가가 아니더라도 누구나 다룰 수 있어야 하는 시대입니다. 하지만 그 진입장벽은 너무나도 높죠. 그래서 전 그분들에게 데이터를 다루는 방법을 아주 쉽고 재밌게 설명드리며 절대 어려운 것이 아니라고 이야기합니다. 데이터분석을 모르는 분들을 위해, 분석을 하고 싶어 하시는 분들을 위해 오늘도 유튜브 영상을 제작하고 있습니다.

올해 파이썬을 처음 접한 뒤 진행한 '나의 브런치 구독자 데이터 분석' 프로젝트의 과정과 후기를 공유합니다. 데이터 분석 프로젝트를 위해 진행한 웹 크롤링, 시각화 제작을 진행하였고, 그 결과 간단한 인사이트를 알게 되었습니다. 발표를 통해 데이터 활용 및 분석에 관심을 갖고 분들에게 누구나 관심사와 궁금증에 대한 답을 데이터로 찾을 수 있고, 또 나아가 업무 등에 데이터 활용 경험을 시도하고 적용할 수 있다는 이야기를 공유하고자 합니다.

발표자강원양

데이터 시각화 분야에서 일하며 데이터 시각화 기획 및 콘텐츠 제작, 교육 등 다양한 형태로 데이터 시각화에 대해 이야기 하고 있습니다.

먼저 학생인 저는 어떻게 데이터 사이언스를 입문했는지, 그리고 제 경험을 살려서 데이터들을 가지고 노는 방법들을 누구나 쉽게 할 수 있도록 알아보도록 하겠습니다. 그 후, 자유롭게 데이터 시각화를 통해 데이터와 친해질 수 있는 시간을 갖고, 그 동안의 삼성전자 주가로 미래의 주가를 예측 해보기를 진행한 후, 이게 과연 유의미한 결과인가에 대해 이야기할 것입니다. 그리고 마지막으로 이러한 데이터 사이언스를 누구나 쉽게 접할 수 있는 접할 수 있는 캐글에 대해 소개하며 마무리를 지을 예정입니다.

발표자김현우

선린인터넷고등학교에서 인공지능 연구반 'Emotion'에서 후배들을 가르치고, 심화반 'Evolution'에서 공부를 하고 있습니다. 최근에는 Data Science Youth Conference에서 '인공지능, 어떻게 공부하나요?'라는 주제로 발표를 했었습니다.

'우리 팀은 아직 젊고(20-30대) 나름 잘 하는 사람들로 모였는데, 왜 맨날 지는 걸까?' 라는 의문에서 시작되었습니다. 승부욕이 없는 편인데, 축구 경기만은 이기고 싶었습니다. 날씨와 같은 일반적인 요소와, 에이스의 경기 전날 음주 여부와 같은 전혀 예상하지 못했던 요소까지 하나씩 데이터를 모았습니다. 매우 간단한 모델이지만 덕분에 이길 수 있을 만한 상대를 골라 경기를 할 수 있게 되어 기분이 좋습니다.

발표자심상훈

축구를 좋아하는 데이터 분석가

사이드 프로젝트 소개, 전체 플로우, 결과물 공유 (YouTube Public API + Python + NodeXL)

발표자노성산

샌드박스에서 DataLab을 맡고 있는 노성산입니다. 호기심이 많고, 새로운 것에 도전하는 것을 즐깁니다.

업을 떠나서 재미로 데이터 분석을 하는것에 대하여 발표자들과 함께 자유롭게 네트워킹 합니다.

4차 산업혁명의 도래와 AI 기술의 발전 그리고, 로봇 하드웨어의 모듈화가 빠른 속도로 진행되면서, 로봇이 실생활에서 사용되어지는 멀지 않은 미래는 상상이 가능합니다. 자율주행기술과 AI로 무장한 로봇 제어 기술의 발전에 많은 엔지니어들이 전세계적으로 동참하고 있으며, 우리나라에서도 많은 관련 커뮤니티들이 생겨나고 활동하고 있습니다. 2012년도에 생겨난 “오로카＂커뮤니티를 중심으로 국내 ROS 관련 커뮤니티를 소개하고자 합니다.

발표자최규남

최규남님은 가천대학교 인공지능 헬스케어 연구센터에서 수석연구원으로 헬스케어 로봇을 연구/개발하고 있으며, 네이버 로봇 전문 카페 “오로카＂에서 주로 활동하며, 판교지역에서 ROS 보급 및 meetup 활성화에 주력하고 있습니다.

로봇에 관심이 많은 일반인들이 ROS를 배우며, 만든 모바일 로봇의 개발 과정과 이를 활용해 한국지능로봇경진대회에 참가하는 과정에 대해 소개합니다. 로봇 개발에 있어 어떻게 ROS와 오픈소스를 활용하였는지 어떤 어려운 점이 있었고 어떻게 해결해 나아갔는지 일반인들의 관점에서 소개합니다.

발표자하지현

하지현님은 성균관대학교 기계공학과 전자전기공학을 전공하였고, 현재는 삼성전자 DS 스마트IT팀 물류 자동화 그룹에서 전장/SW 설계를 맡고 있습니다. 관심분야는 Robot Software와 Application 입니다.

동대문 노보텔에서 상용화를 앞두고 있는 KT의 호텔 로봇 개발 과정을 소개합니다. ROS를 활용해서 상용화를 위한 서비스 로봇 시스템을 어떻게 구축 했는지, 어려운 점은 무엇이었는지를 발표를 통해 공유하고자 합니다.

발표자강태호

강태호 연구원님은 한양대학교에서 전자공학을 전공하였으며, 로봇 제어 연구실에서 석사과정을 마쳤다. 현재 KT 융합기술연구원에서 ROS 기반의 모바일 로봇의 실내 자율주행 기술을 연구/개발 하고 있습니다.

오픈소스를 활용하여 인류의 생활에 도움을 주는 독창적인 로봇을 제안하는 프로그램입니다. 본선 진출자의 팀별 발표와 심사가 진행되며 제안한 로봇의 전시가 진행됩니다.