금형 온도 계산은 입력한 금형 온도를 기반으로 평균적인 온도로 계산을 할 수도 있고 과도냉각방식인 transient 방식으로는 금형의 초기 시동시 온도에서부터 안정화 될때까지 온도를 계산하여 사출공정에 적용할 수 있습니다. 딥러닝에 대한 부분은 시간에 따른 금형 온도 데이터를 통해서 딥러닝 학습을 할 수 있는 환경이 구축된다면 가능하지 않을까 생각이 됩니다. 이 부분은 추가적으로 확인을 해 보도록 하겠습니다.^^
[질문] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
질문: 금형 온도를 계산하는 방법이 항상 싸이클에 기반하여 평균 또는 Transient를 계속하는건가요? 시간에 따른 금형 온도 변화를 계산하는 것외에 딥러닝을 기반으로 시뮬레이션을 하는 것도 시도가 가능할까요?