kt cloud가 물리 서버 환경에서 Cluster API와 BYOH Provider를 활용해 In-place Kubernetes 업그레이드를 구현·검증했다.
비즈니스 로직이 혼재된 트랜잭션 스크립트 구조를 숙소 메타 데이터와 가격 계산 모듈로 분리하여 아키텍처를 개선했다.
kt cloud가 고밀도 AI 인프라 환경에서의 데이터센터 냉동기(Chiller) 작동 원리와 냉각 효율 최적화 운용 방법을 상세히 정리했다.
LINE Developers와 LIFF를 활용해 웹 엔지니어 없이도 AI 기반의 그룹 영상 통화 서비스를 구현하는 방법을 소개한다.
LG AI Research가 텍스트와 시각적 요소를 전략적으로 결합해 답변을 생성하는 VinQA 연구를 발표했다.
LG AI연구원이 텍스트와 시각 요소를 적절히 배치해 긴 답변을 생성하는 멀티모달 문서 QA 연구 'VinQA'를 발표했다.
퓨리오사AI의 RNGD 가속기를 삼성 클라우드 플랫폼에서 NPUaaS 형태로 제공하여 기업의 AI 인프라 접근성을 높인다.
kt cloud가 OpenStack 내재화 과정에서 발생하는 변경 사항을 검증하기 위해 Zuul.CI 기반의 Gating System을 구축했다.
AI GPU 클러스터에서 RoCEv2를 활용해 무손실 이더넷을 구현하고 최적의 네트워크 성능을 확보하는 방법을 다룬다.
네이버가 실시간 음성 대화 AI의 지연 시간을 최소화하기 위한 데이터 파이프라인 'Sommelier'를 공개했다.
우아한형제들 보안팀이 수십 개의 AWS 계정에서 공격 IP를 효율적으로 차단하기 위해 구축한 NACL 자동화 도구의 운영 및 개선 과정을 다룬다.
LG AI Research는 데이터 가치 평가 모델인 KNN-SV를 활용해 기존 지식을 보존하며 새로운 데이터를 학습하는 ASER 알고리즘을 제안했다.
LG AI Research가 기존 XAI 모델의 한계를 극복한 새로운 이미지 인식 설명 기술인 SISE를 개발했다.
ICLR 2021의 주요 트렌드인 생성 모델과 SDE 기반의 Score-based Generative Modeling을 소개한다.
Hierarchical VAE의 특성을 활용해 Out-of-distribution 탐지 성능을 높이는 새로운 방법론을 소개한다.
ICML 2021에서 발표된 그래프 기반의 시공간 시계열 예측(Spatio-temporal Time-series Forecasting) 연구를 소개한다.
음성 기반 AI 기술의 발전과 성능 평가를 결정짓는 핵심 요소인 벤치마크 데이터셋의 역할과 국내외 현황을 분석한다.
LG AI연구원이 대조 학습(Contrastive Learning)을 활용해 지도학습보다 높은 정확도를 가진 비지도 이상 탐지 모델을 구현했다.
생성 모델의 핵심인 Diffusion Model의 원리와 다양한 생성 모델 간의 차이점을 분석한다.
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