The document discusses SK Planet, a South Korean company that was spun off from SK Telecom in 2011 to provide new value to customers through platform business in areas such as content delivery, location-based services, new media, commerce, advertising, communication, social networking, music, internet services, and finance portals. It aims to create value across diverse business areas and have worldwide competitive strength. Major services include 11ST, ONESTOP+, and SK PLANET T Store. More information can be found on the company's home and career pages.
[A2]android security의 과거와 미래 – from linux to jelly beanNAVER D2
The document provides a brief history of the author's career working with various mobile technologies from 2000-2012, including AT&T Wireless, Samsung, and SK Planet. It mentions working with technologies like OODB, CORBA, JVM, Android, and security. The author's contact information is provided at the end for further questions.
* 나는 왜 개발자인데자신이 없을까?
초보 개발자들은 다양한 공부를 했으면서도, 정작 개발에는 자신이 없어합니다. 그 이유를 알아보고, 그것을 극복하는 방법을 이야기합니다. 개발자로서 어떤 생각을 하면서, 어떤 자세로 살아야 하는지, 새로운 기술은 어떻게 배워나가야하는지, 자신있어 보이는 선수 개발자는 뭐가 다른지를 설명합니다. 모든 초보 개발자들이 가지고 있는 내면의 자신감을 끌어 올릴 수 있도록 도와주고, 이제 소프트웨어 개발자로 서의 커리어를 시작하는 사람들이 지속가능한 발전과 성공을 할 수 있도록 도와줍니다.
동영상 link: http://serviceapi.nmv.naver.com/flash/convertIframeTag.nhn?vid=8102105A2B82DE6DC96D57AA820458275CD7&outKey=V1210a0ea4d005fd624546a616cd783b464042b6f6db81e78fe926a616cd783b46404&width=720&height=438
Deview 2013 mobile browser internals and trends_20131022NAVER D2
The document discusses browser internals and trends related to mobile browsers. It provides an overview of the major rendering engines including WebKit, Blink, and Chromium. It then focuses on specifics of Android's WebView and how it has transitioned to using the Chromium engine. Finally, it describes the multi-process architecture of Chromium which separates rendering and browser components across multiple processes for improved stability.
The document discusses SK Planet, a South Korean company that was spun off from SK Telecom in 2011 to provide new value to customers through platform business in areas such as content delivery, location-based services, new media, commerce, advertising, communication, social networking, music, internet services, and finance portals. It aims to create value across diverse business areas and have worldwide competitive strength. Major services include 11ST, ONESTOP+, and SK PLANET T Store. More information can be found on the company's home and career pages.
[A2]android security의 과거와 미래 – from linux to jelly beanNAVER D2
The document provides a brief history of the author's career working with various mobile technologies from 2000-2012, including AT&T Wireless, Samsung, and SK Planet. It mentions working with technologies like OODB, CORBA, JVM, Android, and security. The author's contact information is provided at the end for further questions.
* 나는 왜 개발자인데자신이 없을까?
초보 개발자들은 다양한 공부를 했으면서도, 정작 개발에는 자신이 없어합니다. 그 이유를 알아보고, 그것을 극복하는 방법을 이야기합니다. 개발자로서 어떤 생각을 하면서, 어떤 자세로 살아야 하는지, 새로운 기술은 어떻게 배워나가야하는지, 자신있어 보이는 선수 개발자는 뭐가 다른지를 설명합니다. 모든 초보 개발자들이 가지고 있는 내면의 자신감을 끌어 올릴 수 있도록 도와주고, 이제 소프트웨어 개발자로 서의 커리어를 시작하는 사람들이 지속가능한 발전과 성공을 할 수 있도록 도와줍니다.
동영상 link: http://serviceapi.nmv.naver.com/flash/convertIframeTag.nhn?vid=8102105A2B82DE6DC96D57AA820458275CD7&outKey=V1210a0ea4d005fd624546a616cd783b464042b6f6db81e78fe926a616cd783b46404&width=720&height=438
Deview 2013 mobile browser internals and trends_20131022NAVER D2
The document discusses browser internals and trends related to mobile browsers. It provides an overview of the major rendering engines including WebKit, Blink, and Chromium. It then focuses on specifics of Android's WebView and how it has transitioned to using the Chromium engine. Finally, it describes the multi-process architecture of Chromium which separates rendering and browser components across multiple processes for improved stability.
This slide describes why OpenStack is Operating System (OS).
오픈스택을 왜 클라우드 운영체제라고 부르는지, 운영체제가 반드시 가지고 있어야 할 구성요소들을 오픈스택 구성요소들과 비교 분석함으로써 오픈스택을 알아보는 내용을 담고 있습니다.
Origin Link : http://www.oss.kr/oss_information6/58382
2012년 3월 31일 "제 22회 Open Technet"이 열렸습니다.
다음 커뮤니케이션 한남동 사옥 5층 교육장에서 우분투 커뮤니티와 함께 진행된 제 22회 Open Technet 은 '우분투와 함께하는 공개SW 활용'에 관한 주제로 진행되었습니다.
<session>
'국내 포탈에서의 우분투'
(강사) 다음 커뮤니케이션 최민호(시스템엔지니어)
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스Daniel Juyung Seo
EFL(Enlightenment Foundation Libraries)은 모바일, TV, 웨어러블, 카메라, 자동차 등 다양한 프로파일을 지원하는 타이젠 플랫폼의 핵심 툴킷이다. 이미 타이젠을 기반으로 하는 카메라, 웨어러블 등의 상용 제품에 EFL 기술이 적용되어 있다. 기존의 잘 알려진 유명한 툴킷이 아닌 생소한 EFL 툴킷을 선택하게 된 배경을 소개하고, EFL을 이용하여 모바일용 타이젠 애플리케이션을 제작해본다.
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표 nemoux
[HCIK 2016] 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
SF 영화에서나 볼 수 있었던 화려한 대형 디스플레이의 세계가 빠르게 현실로 다가오고 있습니다. 이제는 Mobile, Desktop 에서 친숙한 개인 사용자 환경을 넘어서 Tabletop, Wall-size display, Smart window 에서 활용될 다중 사용자 컴퓨팅 환경이 새롭게 주목 받게 될 것입니다. 또한 iOS, Android 에서 경험한 바와 같이 SW 플랫폼의 역할이 중요해 질 것입니다.
본 강의에서는 다중 사용자 환경의 전망 및 기존 플랫폼들과의 비교와 함께 새롭게 변화 할 UX 설계의 방향을 제시합니다. 또한 다중 사용자용 운영체제인 FINE 플랫폼을 이용한 SKT와의 협력 사례 소개 및 다가올 컴퓨팅 환경의 기술과 서비스 전망을 소개합니다.
Email: junghan@nemoux.net, nemoux00@gmail.com
Homepage: www.nemoux.net
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
This slide describes why OpenStack is Operating System (OS).
오픈스택을 왜 클라우드 운영체제라고 부르는지, 운영체제가 반드시 가지고 있어야 할 구성요소들을 오픈스택 구성요소들과 비교 분석함으로써 오픈스택을 알아보는 내용을 담고 있습니다.
Origin Link : http://www.oss.kr/oss_information6/58382
2012년 3월 31일 "제 22회 Open Technet"이 열렸습니다.
다음 커뮤니케이션 한남동 사옥 5층 교육장에서 우분투 커뮤니티와 함께 진행된 제 22회 Open Technet 은 '우분투와 함께하는 공개SW 활용'에 관한 주제로 진행되었습니다.
<session>
'국내 포탈에서의 우분투'
(강사) 다음 커뮤니케이션 최민호(시스템엔지니어)
Tizen 핵심 툴킷 EFL로 빠르고 가벼운 앱 개발하기 - SOSCON 2014 삼성오픈소스컨퍼런스Daniel Juyung Seo
EFL(Enlightenment Foundation Libraries)은 모바일, TV, 웨어러블, 카메라, 자동차 등 다양한 프로파일을 지원하는 타이젠 플랫폼의 핵심 툴킷이다. 이미 타이젠을 기반으로 하는 카메라, 웨어러블 등의 상용 제품에 EFL 기술이 적용되어 있다. 기존의 잘 알려진 유명한 툴킷이 아닌 생소한 EFL 툴킷을 선택하게 된 배경을 소개하고, EFL을 이용하여 모바일용 타이젠 애플리케이션을 제작해본다.
[NEMO-UX] HCIK 2016 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표 nemoux
[HCIK 2016] 다중 사용자용 운영체제 FINE 플랫폼 소개와 SKT 협력 사례 발표
SF 영화에서나 볼 수 있었던 화려한 대형 디스플레이의 세계가 빠르게 현실로 다가오고 있습니다. 이제는 Mobile, Desktop 에서 친숙한 개인 사용자 환경을 넘어서 Tabletop, Wall-size display, Smart window 에서 활용될 다중 사용자 컴퓨팅 환경이 새롭게 주목 받게 될 것입니다. 또한 iOS, Android 에서 경험한 바와 같이 SW 플랫폼의 역할이 중요해 질 것입니다.
본 강의에서는 다중 사용자 환경의 전망 및 기존 플랫폼들과의 비교와 함께 새롭게 변화 할 UX 설계의 방향을 제시합니다. 또한 다중 사용자용 운영체제인 FINE 플랫폼을 이용한 SKT와의 협력 사례 소개 및 다가올 컴퓨팅 환경의 기술과 서비스 전망을 소개합니다.
Email: junghan@nemoux.net, nemoux00@gmail.com
Homepage: www.nemoux.net
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
The document discusses challenges with using reinforcement learning for robotics. While simulations allow fast training of agents, there is often a "reality gap" when transferring learning to real robots. Other approaches like imitation learning and self-supervised learning can be safer alternatives that don't require trial-and-error. To better apply reinforcement learning, robots may need model-based approaches that learn forward models of the world, as well as techniques like active localization that allow robots to gather targeted information through interactive perception. Closing the reality gap will require finding ways to better match simulations to reality or allow robots to learn from real-world experiences.
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
This document describes research on using deep learning to predict student performance in massive open online courses (MOOCs). It introduces GritNet, a model that takes raw student activity data as input and predicts outcomes like course graduation without feature engineering. GritNet outperforms baselines by more than 5% in predicting graduation. The document also describes how GritNet can be adapted in an unsupervised way to new courses using pseudo-labels, improving predictions in the first few weeks. Overall, GritNet is presented as the state-of-the-art for student prediction and can be transferred across courses without labels.
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
This document provides a summary of new datasets and papers related to computer vision tasks including object detection, image matting, person pose estimation, pedestrian detection, and person instance segmentation. A total of 8 papers and their associated datasets are listed with brief descriptions of the core contributions or techniques developed in each.
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
This document presents a formula for calculating the loss function J(θ) in machine learning models. The formula averages the negative log likelihood of the predicted probabilities being correct over all samples S, and includes a regularization term λ that penalizes predicted embeddings being dissimilar from actual embeddings. It also defines the cosine similarity term used in the regularization.
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
The document discusses running a TensorFlow Serving (TFS) container using Docker. It shows commands to:
1. Pull the TFS Docker image from a repository
2. Define a script to configure and run the TFS container, specifying the model path, name, and port mapping
3. Run the script to start the TFS container exposing port 13377
The document discusses linear algebra concepts including:
- Representing a system of linear equations as a matrix equation Ax = b where A is a coefficient matrix, x is a vector of unknowns, and b is a vector of constants.
- Solving for the vector x that satisfies the matrix equation using linear algebra techniques such as row reduction.
- Examples of matrix equations and their component vectors are shown.
This document describes the steps to convert a TensorFlow model to a TensorRT engine for inference. It includes steps to parse the model, optimize it, generate a runtime engine, serialize and deserialize the engine, as well as perform inference using the engine. It also provides code snippets for a PReLU plugin implementation in C++.
The document discusses machine reading comprehension (MRC) techniques for question answering (QA) systems, comparing search-based and natural language processing (NLP)-based approaches. It covers key milestones in the development of extractive QA models using NLP, from early sentence-level models to current state-of-the-art techniques like cross-attention, self-attention, and transfer learning. It notes the speed and scalability benefits of combining search and reading methods for QA.
6. 플랫폼(flatform)
•
플랫폼
•
일반적으로 플랫폼은 다양한 용도에 공통적으로 활용할 목적으로 설계 및 제
작된 구조(물)
•
모바일에서 플랫폼이란 다양한 응용 어플리케이션과 서비스를 동작시킬 수 있
는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체를 의미
•
단말 플랫폼 : iOS, Android, Tizen, etc…
•
서비스 플랫폼 : Facebook, Twitter, 지식쇼핑…
19. Part 2. 결론
1.
마이크로소프트Microsoft/애플Apple을 제외한 거의 모든 모바일Mobile 운영체제OS는 리
눅스Linux 기반
2.
현재 진행되고 있는 모바일 플랫폼 프로젝트는 리눅스 기반
3.
시스템 언어Native 에 대한 접근성 및 사용자 인터페이스User Interface때문에 마크업
Markup
4.
언어인 HTML5가 많은 곳에서 '활용' 되고 있다는 점
개발자에게 모바일 플랫폼 전략이란?
•
HW 개발자 : 변함없는 우리들(!)
•
SW 개발자 : 냉탕과 온탕 사이
•
HTML에 대한 의존도가 높아지고 있으며, '속도' 때문에 Native 언어를 사
용하는 경우도 발생함
28. Part 3. 결론
1. 리눅스가 많이 사용되는 이유는 공개된 '소스', 막강한 '자료', 강력한 '기능', 안정적
인 '성능'등을 들 수 있음
2. 그러나
•
리눅스를 화면이 존재하는 기기에 사용하기 위해서는 사용자 경험UX를 제공
해 줄 방법이 필요
•
iPhone은 '사용자 UX'에 관한 압도적인 우위를 점하고 있고, 안드로이드는 '세
상의 모든 Open Source'를 모두 모아서 UX를 제공하고 있음 그렇다면 다른
것은?
•
새로운 플랫폼을 구성할 때 가장 큰 걸림돌은 단연코 'UI/UX'
•
리눅스가 가진 장점에 맞먹는 '단점' – GUI
35. Part 4. 결론
1. 웨어러블, M2M, IoT 등과 같이 모바일 기기에 '지능'을 탑재하는 시도가 계속해서
시도되고 있음
2. 스마트폰이 아닌 '모바일'에 눈을 돌려봐도 리눅스의 영향력을 '막강'
3. '스마트폰'은 '모바일'의 일부분 더 먼 미래를 위해서 우리가 준비해야 할 것은 '기
본기'
더 많은 시간을 '커널/시스템'에 투자
더 다양한 'UI/UX'에 대한 연구가 필요
'폰'이 아니라 '모바일'에 집중