Appliance가 설치된 데이터 센터간 Replication은 실시간으로 수행되고 중복제거된 데이터를 전송하므로 대역폭을 절감할 수 있습니다. 백업/복구 소요시간은 구성환경에 따라 다르고, 중복제거 및 압출률 역시 데이터 타입에 따라 차이가 있어 정확히 제시드리기는 어렵습니다.
마지막으로 질의 주신 장비 노후화 시 성능 저하는 일부 있을 수 있다 생각되지만, 주요 원인은 시간이 지남에따라 시스템 도입 설계시 반영되지 않은 신규 추가 업무나 데이터량이 증가하여 부하를 발생하여 성능저하가 발생하는 경우가 많아 원인을 살펴 볼 필요가 있습니다.
답변감사 드림니다.
불량판단시 여러가지 불량이 같이 있는 경우는 어떻게 학습하면 좋을까요
여러 방법이 있을 듯 싶지만 여러 네트워크를 이용해서 각 불량을 학습시키면 어떨까 싶습니다.
회전하는 주물 가공품의 찍힘, 기포, 가공 떨림등의 감성적인 결함도 검출이 가능한건가요?
회전 속도가 어떤가 싶습니다. 고속 카메라를 통해 흔들림 없이 이미지를 취득가능하면 가능할 듯 싶습니다.
[질문] 1.딥러닝 기본엔진 국산인지? 2.딥러닝기초데이터 초기때 검색시간과 누적된 대용량 DB 생성시 검색시때문에 지연관련 문제는 없는지?
1. DeepLearning의 기본 엔진은 모두 nvidia의 cuda(cudnn)기반이라 국산이라고 말씀드리가 힘들겠네요.
2. 산업용에 특화된 데이타의 경우 대부분 분류가 되어있고 DB화 되어 있어 검색이나 지연 문제는 문제가 되지 않았네요.
[질문] 분류 모델 특징을 추출하는데 라온만의 특정 알고리즘을 이용하신다는 말이줘?
네 맞습니다. 기존 오픈된 알고리즘에서 산업용에 맞게 저희 만의 알고리즘으로 특화 시켰습니다.
사용하는 딥러닝 네트웍 모델이 정확히 무엇인지요?
죄송하니지만 그 부분은 정확히 말씀 해 드리기 함든 점 이해 주시길 바랍니다.
network 모델을 어떻게 설계했는지가 중요한데 cuda를 썼다고 국산이 아니라는 것은 잘 못 된 설명입니다.
네 관점이 기본 엔진이라는 문의하셔서 너훈님 말씀 처럼 network 모델 과점이라면 그럴 수 있겠네요
[질문] 기본적인 기존 딥러닝 알고리즘을 사용하여 분류를 하는건가요? 라온만의 새로운 구조를 만드신건가요?
산업 현장에서 필요한 정확도 및 처리 속도 문제로 기존 알골리즘 및 Framework 기반으로 저희만의 딮러닝 알고리즘 및 framework(Train) 최적화 시켰습니다.
AI Trainer Ver2 MERCURY는 Train/Test Dataset을 몇장을 사용하시나요?
이 부분은 시료의 특성에 따라 달라지므로 일반화 시켜 말씀 드리기 힘들지만 적어도 train시키기 위해 최소 class마다 20장 이상을 요청 드리고 있습니다.
[질문]cognex 사의 cognex explorer 같이 사용자가 직접 프로그램을 할 수 있는 라인도 있나요? 아니면 사업 영역이 직접 개발까지 해주시는 것만 인가요?
NAVI라는 framework을 이용하여 바로 사용이 가능한 부분도 있고 라이브러리 형태로 제공해 드립니다.
[질문] 분류를 할려면 기본적으로 현장 데이터가 있어야 할것 같은데요. 이 데이터는 어디에서 수집을 해야 하는건가요 그리고 그 결과에 대한 신뢰성을 어떻게 파악할 수가 있는건가요?
시료는 고객사에서 데이타를 취득해서 저희에게 주거나 실제 촬영을 통해 취득합니다. train set밍 test set을 분리하여 신뢰성을 측정합니다.
[질문] 여기서 딥러닝 기술은 분류 로직을 활용하는건가요 ? .
분류인 classification뿐만 아니라detect/segmentation 분야 이용합니다.
PBBA(Purpose Built Backup Appliance) 재해복구(Disaster Recovery, DR)수준은 실시간으로 데이터 로스(data loss)없이 유지 가능 한지와 데이터 백업시 1tb당 백업 소요시간과 복구 시간은 어떻게 되는지와 중복제거 및 압축율은 어느 정도인지(디스크 공간 및 테이프수량 낭비 방지)
마지막으로 장비의 사용년수는 대개의 장비가 노후 화 되면 그성능이 현저히 떨어지는대 즉 식품으로 말하자면 유통기간이라고나 할까요.