IDMC는 말씀하신대로 모든 클라우드 플랫폼에 적용가능한 것 뿐만 아니라 기존 레거시 통합까지도 모두 제공하는 엔터프라이즈 데이터 관리 솔루션입니다. 타벤더의 경우는 데이터 통합/ 품질/ 거버넌스 등 각각의 영역에 대해서 개별 제품으로 시장에 출시를 하고 있지만, 인포매티카는 이러한 모든 영역을 하나의 플랫폼 내에서 마이크로서비스 형태로 제공하고 있습니다. 추가로 제품을 필요할때마다 구매하는 것이 아닌, 한 플랫폼내에서 개별 서비스로 제공하고 있습니다. 전세계에서 이렇게 제공하는 벤더는 인포매티카가 유일합니다. 그리고 타사의 제품과 달리 인포매티카는 과거 25년간의 엔터프라이스 데이터 마켓의 업력으로, 관련 벤더중 가장 풍부한 전용 커넥터들을 보유하고 있습니다. 이러한 커넥터 역시 무상으로 IDMC 플랫폼에서 제공하고 있습니다. 한국에 적용된 사례는 대형 제조사, 이커머스, 그리고 물류사 등에서 도입해서 사용하고 있으며 자세한 내용은 메일주시면 추가로 회신드리겠습니다.
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.
[질문]모든 데이터를 통합관리 서비스하는 IDMC 는 사용자가 원하는 결과를 주는게 최종목표일텐데~발clarire AI 엔진이 핵심인거 같은데 모든 클라우드 밴더와 기존 레거시 환경, VM 환경일때도 데이터에 대한 보안과 안정성을 주면서 원하는 결과를 낼수 있다는 걸로 이해되는데 타 밴더에 데이터 통합 관리 솔루션과 비교해서 어떤 부분이 가장 큰 겅점이고 고객에 가치를 높일수 있는지 궁금합니다. 물론 수익을 높이고 고객만족도도 높이고, 시스템을 운영하는 고객사에 대한 만족 3가지가 충족되는 사례중 한국에 적용된 사례가 궁금하네요 . 특히 보안에 있어서 어떤 강점이 있는지도요