딥러닝 모델 최적화 및 확장성 있는 서빙 환경 구축(Deep learning model optimization and building a scalable serving environment)

한재근(과장, NVIDIA)

본 세션에서는 GPU를 활용하여 성공적인 딥러닝 서비스를 구축하기 위한 SW 플랫폼 기술들을 소개합니다. 오늘날 딥러닝은 다양한 분야로 적용 분야가 확대되어 가고 있습니다. 엔비디아에서는 이러한 딥러닝을 바탕으로 한 서비스가 성공적으로 개발 될 수 있도록 다양한 Software 플랫폼을 개발하고 있습니다. 예를 들어, TensorRT는 이러한 노력 중 하나로써, 서비스 모델의 응답시간을 높이면서 처리량을 높일 수 있도록 최적화 해주는 플랫폼입니다. 또한 이렇게 최적화된 모델이 확장 가능하도록 TensorRT Inference Server나 DeepStream과 같은 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 세션은 이러한 NVIDIA의 서빙 Software 플랫폼들이 어떻게 구성이 되어 있고, 어떻게 활용이 될 수 있는지 사례를 통해 살펴볼 것 입니다.

보다 나은 게임을 위한 노력: 강화학습 기반 AI Agent 개발

이용철(기술리더, 넷마블 AI센터)

게임 필드 내에서 강화학습 기반의 AI Agent 개발을 통해 얻고자 하는 목표와 실제 사례에 대해 소개한다. 특히 넷마블 내에서 진행 중인 AI Agent 개발에 대한 내용을 소개하고, 이에 대한 노력과 결과, 그리고 그 가능성을 이야기한다.

SKT AI R&D @ T-Brain

김지원(상무, AI센터, SK텔레콤)

SK텔레콤 T-Brain에서 SK AI Transformation을 위해 진행 중인 연구개발 전반에 대해 소개드리겠습니다. 첫째, 인공지능을 자동으로 만들기 위한 Meta AI 연구와 시스템 개발을 진행 중입니다. 둘째, 인공지능이 인간의 대화를 이해하고, 커뮤니케이션을 도와주기 위해 필요한 Conversational AI Engine을 만들고 있습니다. 셋째, 인공지능이 시각 정보를 이해하여, 디지털 세계와 물리 세계를 연결하기 위한 Visual AI 과제들이 진행 중에 있습니다.

반도체 제조에서의 빅데이터 분석 및 ML/AI

박찬진(상무, SK Hynix)

반도체 분야는 제조 중 가장 자동화가 앞서가 있는 첨단 생산 분야입니다. 축구장 7.5배에 이르는 클린 룸에서 2,800대 이상의 공정/계측 장비와 1,200 대 이상의 반송 장치, 2달 이상의 시간과 600개 이상의 공정을 거쳐 메모리가 생산됩니다. 하지만, FAB에는 단지 십 수명의 작업자만 일하고 있으며, 대부분의 엔지니어는 컴퓨터 시스템을 통해 공정을 제어하고 있습니다. 또한, 매일 15TB 이상의 데이터가 축적되며, 웨이퍼의 테스트 데이터 뿐만 아니라 장비 센서 데이터, 이미지 데이터 등 다양한 데이터가 생산되고 있습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리, 분석 활용하여 데이터 기반의 올바른 의사결정을 하는 것이 생산성 향상, 원가 절감, 품질 관리에 핵심적인 요소입니다. 본 세션에서는 반도체 분야에서의 빅데이터 분석 및 머신러닝, AI 기술의 활용 사례와 도전 과제에 대해 소개합니다.

AI Research Activities at Samsung Research

최윤석(상무, 삼성 리서치)

In this talk, I will briefly discuss on-going AI-related research activities at the Samsung Research AI Center. Samsung Research (SR), established in 2018, is a premier research organization for Samsung Electronic’s SET (end-product) division. The SR AI center conducts research in vision, language, big data, and machine learning, contributing to current and future Samsung products and services. SR AI center also coordinates research efforts at Samsung’s 6 global AI centers (Cambridge, Moscow, Toronto, New York, Montreal, and Silicon Valley).

미래 smart mobility와 AI

김정희(상무, 현대자동차)

현대자동차에서 지향하고 있는 향후 미래smart mobility의 모습과 이를 이루기 위한 AI의 역할 및 발전전략을 소개 합니다.

LGE AI Inside Out

김주민(상무, LG 전자)

빠르게 산업계에 전개되고 있는 Digital Transform을 살펴보고 이러한 Digital Transform을 Ignite 하는 AI 의 핵심 요소들을 공유하고 마지막으로 이러한 Digital Transform과 AI Trend 환경에서 LG 전자의 인공지능 방향 과 현황을 소개하고자 합니다. 또한 이러한 환경 변화에서 다양한 분야의 분들의 의견을 듣고 토론하고자 합니다.

리테일 산업에서의 인공지능 응용

이종호(상무, 롯데정보통신)

전통적인 오프라인 매장에서의 디지털 변환과 인공지능 적용이 최근 동향입니다. 롯데정보통신에서는 매장의 3요소인 고객, 선반, 물품을 비전으로 인식하면서, 이들의 상호작용을 AI로 파악하여 온라인 매장처럼 고객의 소비 행동에 대해 더 이해를 잘 하는 방안을 연구하고 있습니다. 이러한 방안이 적용된 AI 기술과 솔루션(AraView)을 소개합니다.