카카오가 'if'라고 부르는 테크 발표회를 저번 주에 했었는데 여기 있는 내용들 중에 재밌고 흥미 있는 것들 위주로

쉽게 정리해봤습니다. 일단 시작 전에 반성이랑 사과 한번 해주고 시작했고요. 내가 문장을 작성해주면 AI가 이걸

그대로 읽어주는 AI 더빙 서비스 같은 게 있습니다. 자, 근데 예전엔 내 목소리로 AI 더빙 서비스를 만들고

싶으면 내가 몇백 개의 문장을 직접 내가 녹음을 해야 했었는데 근데 카카오에선 논문을 참고해가지고 한 문장

녹음만으로 뛰어난 더빙 서비스를 만들었다고 하고요. 성능은 이렇습니다. 날씨가 좋지 않은 스웨덴에서는

밤낮과 관계없이 운전할 때는 헤드라이트를 반드시 켜야 합니다. 카카오 엔터프라이즈 보이스 인터페이스 팀의

몬테입니다. 버추얼 인플루언서 서비스를 만들고 싶어서 페이스 스와핑 모델 같은 걸 만들고 있는데, 자 겐 쓰다가 잘 안

돼서 겐 인버전 스타일 겐 이런 여러 가지 모델들을 도입해 봤고요. 자 그리고 또 얼굴에 방향 특성까지 추출하는 그런 여러 가지

기능들을 도입해 봤는데, 아무튼 모델을 이리저리 튜닝을 했더니 결과가 이 정도 나왔구요. 근데 잘생기고 이쁜 사람들만 이렇게

보여주고 있는데, 제가 우리처럼 못생긴 개발자 얼굴도 합성 잘 해줄지 궁금하구요. 카카오맵에선

로드뷰 사진을 가지고 이걸 이 모델로 만드는 작업을 하고 있고요. 여러분 재밌는 기술을 썼다는데 이걸 이용해서

앞으로 AR 로드뷰 같은 것도 만들고 카카오맵 정확도 같은 것도 개선시키고 이런 식으로 코드 짜고 있고요. 뭐

이런 것과 협업을 해서 한 채 기반 신약을 AI로 개발해보는 연구도 하고 있고요. 이게 다구요. 웹 RTC라는게 있는데 브라우저에서

타 유저들이랑 영상이랑 음성 같은 걸 되게 쉽게 주고받을 수 있는 브라우저 기본 기능 같은 건데, 자 이걸

이용해서 브라우저에서 바로 고사양 게임을 즐길 수 있는 게임 리모트 플레이 서비스를 만든다고 하는데

백엔드 아키텍처는 이런 식으로 디자인해 놨다고 하고요. 자 근데 출시 예정인데 소식이 아예 없구요.

카카오 메일 자동 분류 모델을 AI로 개발하고 있다고 하고요. 이런 거 만들 때 믿음과 용기가 가장 중요하다고

하네요. 컨테이너라는 것 자체의 원리 이해 없이 도커나 쿠버네티스만 대충 갖다 쓰는 카카오 개발자들이 한심해서 도커

없이 직접 리눅스에서 컨테이너를 만들어보는 2시간짜리 강의도 공개해 놨고요. 요 사람이 ISFP라서 남 눈치를

많이 보는 성격이라 이제 남들이 봤을 때 읽기 쉬운 코드를 최대한 짜려고 하는데 이 과정을 설명해주는 영상도

흥미로웠던 거 같고요. 컨텐츠 서비스들 보면 다음 컨텐츠 추천해주는 알고리즘이 되게 중요한데

자, 카카오 웹툰의 경우 웹툰을 추천할 때 그 옆에다가 이유를 달아줬더니 클릭률이 20% 정도 증가했다고

합니다. 요거 말고도 시간, 요일 데이터랑 시퀀셜 모델을 사용해서 이제 딥러닝을 돌렸더니 추천 작품 조회수 같은 게 확연히

개선되었다고 하고요. 한글로 글을 적으면 이걸 SQL 코드로 자동으로 바꿔주는 AI도 개발 중이고요. 2011년 당시에 카톡이 너무 느려

가지고요 속도를 개선했던 작업이 있었는데 그때 당시에 시뿔뿔을 이용해서 이런 식으로 백엔드를

디자인해 놨는데 자 고성능이 목적이었다 보니까 외부 라이브러리도 안 쓰고 너무 커스터마이징을 깊게

들어가다 보니까 너무 복잡해져서요 코드를 수리할 사람이 다 줍고 없는 거예요 자 그래서 카톡 메시지 릴레이

서버 같은 거 개선 작업을 진행 중인데 서버 언어를 C++에서 코틀린으로 다시 작성하기로 했고요

더 월드 어쩌고 현상 때문에 GGC 가비지 콜렉터를 사용했구요 벤치마크 돌려보니까 기존 서버랑 성능

차이가 크게 없었다고 하고요 결론은 코드가 4만 줄에서 2만 줄로 줄었구요 코틀린 덕분에 이제 이거를

다룰 수 있는 회사 내 인원 같은 것도 늘었구요 그리고 배포나 테스트 같은 것도 되게 쉬워졌다고 하네요

여러분들 카카오페이 비번 같은 거 누를 때 사람들 간의 키패드를 누르는 정확한 좌표 차이가 매우 많이

발생하는 거 아세요? 왼손잡이랑 오른손잡이 간의 차이도 있고요 성별 간의 차이도 있고요 나이별로

차이도 발생하고 그리고 나이별로 터치 속도 같은 것도 차이가 존재하고요 자 이런 유저의 터치 방식 데이터를

이렇게 수집을 해서 딥러닝을 돌려서 이제 앱 이용자 보안 같은 걸 강화할 수 있는 방법을 모색 중이고요

카카오에서 만든 클레이튼이라는 코인도 소개하고 있는데 자 코인이라기 보다는 이더리움 같은 플랫폼 역할을 할 수

있는 코인이구요 그리고 탈중앙화는 좀 약간 포기하더라도 이제 확장성과 보안 같은 걸 강화한 블록체인이라고

생각하시면 되고요 자 요거랑 연관해서 이제 블록 합의 방식 같은 거 아니면 가스비 동적으로 이렇게 만드는

알고리즘 아니면 이제 조금 더 빠른 합의 속도를 위한 알고리즘 이런 여러 가지 연구들을 많이 하고 있다고

영상을 10개나 올려놨는데 근데 중요한 건 왜 제 클레이튼 코인이 10분의 1 토막 났는지는 설명은 안

해주는 거 같고 마이크로 프론트엔드 같은 거를 도입하려고 많은 노력을 하고 있다고 하는데 자 이게 뭐냐면 저 프론트엔드

코드의 중복된 HTML 컴포넌트 같은 것들이 많이 생기다 보면 요거를 다시 이렇게 작성하기 귀찮죠 그죠 자 그래서요 컴포넌트들을

독립적으로도 이렇게 실행이 가능한 앱으로 이렇게 만든 다음에 이거를 필요한 곳에 딱딱 배치하는 거예요. 이런 거 말 나온지 오래 되긴 했는데

실제로 사용은 별로 안 하는 이유들이 있긴 하구요. 흔히 C언어나 고랭 같이 이렇게 바로 컴파일 되는 자 그런 언어들보다 자바

같은 자 그런 언어들이 좀 느리다는 인식이 있는데 자 실은 잡아도 짓 컴파일러 같은 거 덕분에 자 그런

언어들과 비슷하게 되게 빠르게 동작할 수 있는데 자 근데 조건이 하나가 있습니다. 캐싱이 되어야 빠르다는 거예요. 자

이거랑 관련된 예시가 하나 있었는데 자 카카오 T 서비스에서 새로운 서버 코드를 배포를 할 때 항상 배포 직후에 서버에서 막 지연이

발생한 거예요. 자요 원인이 이제 캐싱이 되기 전까지 이렇게 잡아 서버에 성능이 좀 하락해서

생기는 이슈였는데 자 이걸 해결하기 위해서 이렇게 배포 실제 서비스처럼 이렇게 요청을 많이 이렇게 줘 버리는 웜업 과정을

도입했다고 하는데 자세한 건 영상 보시면 되고요 개발자 이력서들 좀 잘 쓰라고 이런 이력서 작성법 같은 것도

알려주는데 이런 것들을 써 두면 좋다고 하고요 그리고 개인 블로그 운영 같은 것도 되게 중요한 요소로

저번주 카카오 if 개발자 컨퍼런스 요약

저번주 카카오 if 개발자 컨퍼런스 요약