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국내학술대회

연사 및 초록 (5월 31일)
 
이화란  리더(네이버, AI Safety Lab)
 
Title: 언어모델의 안전성과 신뢰성 (Tutorial on safety and trustworthiness of Large Language Models)
 
Abs: 
본 강연에서는 최근 Large Language Models 에서 안전성과 신뢰성에 대한 문제들을 소개합니다. 구체적으로, 데이터 및 평가 벤치마크, Red-team and Adversarial Attack, Safety Alignment 에 대해 다루고 최근 연구 결과와 동향을 다룹니다. 끝으로, NAVER HyperCLOVA X 의 안전성을 위해 진행하고 있는 현업에서의 노력들을 소개합니다.
 
Bio: 
- 학력
 . 2008 - 2012 B.S. in Mathematical Science, KAIST
 . 2013 - 2018 Ph.D. in Electrical Engineering, KAIST
- 경력
 . 2012 - 2013 Brain Science Research Center, KAIST
 . 2018 - 2021 Research scientist at T-Brain, SK Telecom
 . 2021 - 2022 Research scientist at NAVER AI Lab, NAVER
 . 2023 - current Lead of Language Research Team, NAVER AI Lab, NAVER Cloud
 . 2023 - current Lead of Safety, HyperCLOVA X, NAVER Cloud
 . 2024 - current Lead of AI Safety Lab, Future AI Center, NAVER
 
정주환 이사(네이버클라우드, AI Tech Success​)
 
Title: CLOVA Studio 을 이용한 HyperCLOVA X 활용사례 ​
 
Abs: 
네이버의 생성형 AI인 HyperCLOVA X기반의 CLOVA Studio을 활용해서도 무엇을 만들어 낼 수 있는지?
네이버의 생성형 AI를 이용하여 만들어진 멋진 사례들은 무엇이 있는지?
네비어의 생성형 AI가 글로벌 빅테크(ChatGPT, Gemini, Claude)보다 강점이 있는지?등을 소개해드리고자 합니다.
 
Bio: 

- 학력: 건국대학교 인터넷공학과

- 경력

 . (현) 네이버 클라우드, AI Tech Sucess, 에반젤리스트

 . (전) 라인 플러스, Mobile Risk Strategy, 리더

 . (전) 안랩 해외사업팀 부장, 안랩 일본법인 법인장 (겸)

 
이태희 상무(삼성SDS)
 
Title: 기업에서의 생성형 AI 활용을 위한 기술 연구
 
Abs: 
기업에서 생성형 AI 활용을 위해서 고려해야 할 현실적 환경 및 기술적 요소들과 함께, 현재의 한계를 넘기 위한 기술 연구 및 개발의 노력을 소개하며 향후 기술 연구의 방향을 논하는 기회를 갖고자 합니다. 지속되어 온 기업의 디지털 전환, 업무 생산성 향상을 위한 노력과 함께, 최근의 생성향 AI가 불러온 변화에 대해서도 말씀 드리고자 합니다.
 
Bio: 
학력:
 . 2007 ~ 2012, Univ. of California, Los Angeles, Ph.D. Computer Science
 . 2005 ~ 2007, Univ. of California, Santa Barbara, M.S. Computer Science
 . 1997 ~ 2001, KAIST, B.S. Computer Science
경력:
 . 2020 ~ 현재: 삼성SDS, AI연구팀장, 상무
                      ML연구팀장, AI응용연구팀장 역임
 . 2012 ~ 2020: Google, Mountain View, Software Engineer
                      Google Photos, Search Quality
 
박우명 CDO(Sionic AI)
 
Title: 모든 기업이 AI를 꿈꿀 수 있는 기업 맞춤형 솔루션, STORM  
 
Abs: 
ChatGPT 이후 초거대 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI 기술에 대한 관심이 폭발적으로 높아지고 있으며 특히 기업에서 그들의 데이터를 활용하여 자신만의 서비스나 제품을 만들고자 하는 흐름이 점차 확산되고 있습니다. 그렇지만 생성형 AI 기술은 여전히 상대적으로 높은 진입 장벽을 가지고 있으며, 이를 제대로 활용할 수 있는 전문 인력이 부족한 상황으로 아직까지 기업에서 생성형 AI 기술을 활용하여 실질적인 가치를 만든 사례는 거의 없는 것이 실정입니다.
이번 발표에서는 현재 엔터프라이즈 시장에서 발생하고 있는 Foundation Model 공급 기업과 수요 기업 사이에 존재하는 간극에 대하여 설명하고, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 어떤 요소들을 고려해야 하는지, 그리고 이것을 해결하기 위해서 Sionic AI에서는 어떤 기술적인 고민과 도전을 하고 있는지에 대하여 소개 드립니다.
 
Bio: 
- 학력
  . 서울대학교 전기공학부 학사
  . 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석사
  . 메릴랜드주립대 전기컴퓨터공학부 박사
- 경력
  . 삼성전자 DMC연구소 책임연구원
  . Pikicast 데이터 사이언티스트
  . Company.AI 공동 창업자 및 연구 총괄 (네이버에 인수)
  . 네이버 클로바 Conversation 팀 리더, HyperCLOVA 모델 개발 총괄
  . Sionic AI 공동 창업자 및 CDO
 
김태희 부대표(렛서)
 
Title: LLM을 이용한 데이터베이스 기반 RAG 챗봇
 
Abs: 
데이터 기반 의사결정의 중요성이 강조됨에 따라, 누구나 데이터베이스에 쉽게 접근하고 질의를 할 수 있는 방법이 필요해지고 있습니다. 이번 강의에서는 자연어 처리 기술을 활용해 사용자의 자연어 질의를 적절한 SQL 명령어로 변환하고, 이로 얻은 정보를 이용해 사용자에게 적절한 답변을 제공하는 챗봇에 대해서 다룹니다. 데이터베이스 기반 RAG 챗봇의 기본적인 원리와 구조, 실제 사례를 통해 실용성과 효과를 확인하고, 이 과정에서 발생할 수 있는 도전과제와 해결 방안에 대해서도 논의하고자 합니다.
 
Bio: 
- 학력 
 .  2022. 3~현재             Ph.D in Artificial Intelligence, KAIST 
 .  2020. 3~ 2022.2        M.S in Artificial Intelligence, KAIST 
- 경력 
 .  2021. 8~현재             LetSur COO, Co-founder
 .  2020. 8~2020.12       AI Speech Lab, NC Soft  AI Researcher