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[Tutorial 상세프로그램]

정명수 교수(연세대)


비휘발성 기반 고성능 데이터 프로세싱 프레임워크의 실제 구현과 시뮬레이션 기법 소개

20A3A4 / 12.20(수) 14:00~16:00 / 102호

There are significant technology shifts in modern flash-based solid state disks (SSDs), and therefore, performance estimations by taking into account a variety of design parameters become more non-trivial. Unfortunately, detailed SSD models often exhibit unreasonably long simulation run-times and requires too much resources to estimate overall performance with diverse configurations. In this tutorial, we will introduce a high-fidelity simulation framework (SimpleSSD), which not only can reconfigure hardware parameters such as flash types, channel frequencies, and different interconnections, but also reconstruct software modules, including address translation, garbage collection and wear-levelling. In contrast to the existing simulators, this brand-new simulator can capture a wide spectrum of storage-internal performance as well as overall system performance by executing diverse CPU benchmarks at user-level. The simulation framework can be downloaded from http://simplessd.camelab.org.

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Bio

Dr. Myoungsoo Jung is Assistant Professor at Yonsei University. Dr. Jung earned his Ph.D. in Computer Science at Pennsylvania State University and his M.S. in Computer Science from Georgia Institute of Technology, and an M.S. in Embedded System from Korea University in Seoul. Dr. Jung has many years of industry experience, several industrial U.S. patents related to multi-channel SSDs, and approximately sixty technical papers regarding SSD flash firmware and kernel-level file systems. His research has been nominated as best paper from the Institute of Electrical and Electronics Engineers/Association for Computing Machinery (IEEE/ACM) Internal Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 2013 (SC'13). He received core grant awards from National Science Foundation (NSF) and Department of Energy (DOE), respectively, and the Lawrence Berkeley National Laboratory Award (LBNL) of Excellence. His current research interests include coprocessor architecture (e.g., MIC/GPU), FPGA-based accelerators, advanced computer architecture, and operating systems on emerging non-volatile memory and solid state drive technologies.

김종현 교수(아주대)


블록체인 응용과 오픈소스 활용

20C3C4 / 12.20(수) 14:00~17:00 / 103호

블록체인과 핵심기술 (머클트리와 합의알고리즘)에 대한 소개와 금융, 공공, 물류, 에너지 등의 다양한 산업분야의 블록체인의 응용분야 사례를 분석한다. 블록체인을 실제 구현하기 위해, 오픈소스로 공개되어 있는 툴 중에서 Linux 재단이 운영하는 Hyperledger Fabric 아키텍처와 특징을 소개한다. 실제 응용분야로 잉여전기의 전력거래를 Hyperledger로 구현하고, 스마트 컨트랙트의 활용 방법을 다룬다.

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Bio

2016.4~현재 아주대학교, 사이버보안학과 부교수
2017.2~현재 개인정보보호위원회, 제도발전 전문위원
2016.1~현재 금융위원회, 금융발전심의회 위원
2013.8~2015.12 KB국민은행, 정보보호 본부장
2012.6~2013.8 IBM, GBS 은행산업 리더
2007.5~2012.5 언스트앤영 (Ernst & Young) Advisory, Risk & Compliance 총괄
2004.12~2007.5 부즈 알렌 해밀턴(Booz Allen Hamilton Korea), 금융산업 전략리더
2003.3~2004.12 IBM 금융 섹터 SCM 리더
1997.8~2003.3 삼성에스디에스(SDS) 컨설팅 사업부 금융파트장

조현정 과장(한국IBM)


딥러닝 기반의 API 서비스 이해 및 AI 챗봇 개발 실습

21J1J2 / 12.21(목) 09:00~12:00 / 202호

“심심한데 오늘은 뭐하지?” 라는 질문에 '인공 지능적으로‘ 대답해줄 수 있는 챗봇을 빌드해 봅니다. 이를 통해 딥 러닝 기반의 서비스가 기존의 전통적인 방식과 어떻게 다른지 이해하고, 다양한 Open API와 인공지능 서비스, Data API의 활용을 간접 체험해 봅니다.

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Bio

* 주요 경력
- Coginitive Evangelist, IBM (2017 ~)
- Software Engineer, IBM (2010 ~ 2016)

* 주요 실적
- Mobile Platform 개발, IaaS Cloud Portal 개발, PaaS Cloud 및 Watson 교육

* 관심 분야
- Cloud, Container, AI, Deep Learning

한보형 교수(포항공대)


Visual Question Answering using Deep Learning

21I1I2 / 12.21(목) 10:30~12:30 / 201호

본 강의에서는 Visual Question Answering (VQA) 문제가 deep learning을 이용하여 어떻게 정의되는지 알아보고, 최근까지 발표된 연구 내용 및 향후 연구 방향에 대하여 논의한다.

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Bio

POSTECH 컴퓨터공학과 부교수
PhD in Computer Science, University of Maryland, 2005
관심 분야: 컴퓨터 비전, 기계 학습

박용범 교수(단국대)


IoT 블랙박스로서 블록체인기술의 활용
(Blockchain as an IoT Black Box.)

22B1B2 / 12.22(금) 09:00~12:00 / 103호


비트 코인을 가능하게 한 기반 기술인 블록체인 기술은 4차 산업 혁명의 주요기술로 관심을 받고 있다. 하지만 기술적 이해의 부족으로 암호화폐로의 활용에 만 집중되고 정작 산업 기반 기술로의 발전이 늦어지고 있다. 본 강좌에서는 블록체인의 산업적 활용에 대해 알아 본다.

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Bio

현) 단국대학교 교수
현) 정보과학회 소프트웨어 공학 소사이어티 이사
현) 정보처리학회 소프트웨어공학 연구회 회장

서동민 연구원(KISTI)


데이터로 세상을 바꾸다 - 빅데이터 활용사례(나이팅게일에서 알파고까지)

22I1I2 / 12.22(금) 10:00~12:00 / 201호

빅데이터(Big-data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 최근, 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있다. 본 튜토리얼에서는 다양한 동영상을 통해 빅데이터에 대한 기술동향과 활용사례를 아주 쉽고 재미있게 알아본다.

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Bio

2008.02 충북대학교 공학박사
2004.02 충북대학교 공학석사
2010.02~현재 한국과학기술정보연구원 선임연구원 / 연구개발
2013.01~현재 과학기술연합대학원대학교 부교수 / 강의
2013.01~현재 한국콘텐츠학회 상임이사 / 편집위원회간사
2008.03~2010.02 한국과학기술원 연수연구원 / 연구개발

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