제조분야 비전 검사는 크게 다음 3가지 문제가 있고 스누아이랩은 다음과 같은 솔루션으로 접근하고 있습니다.
1. 환경 변화: 신규 라인 증설, 조명, 기구, 센서 등의 변경으로 학습된 특징이 변경되는 드리프트(Drift)가 발생하여 성능이 저하됩니다. 보통은 신규 데이터를 수집하고 학습하는 작업으로 이를 해결합니다. 스누아이랩은 Active Learning 기반의 Sampling 기술로 기존 데이터에 신규 데이터를 소량 썩어서 성능을 유지하도록 합니다.
2. 클래스 불균형: 불량률이 적어서 불량 이미지를 수집하기 어렵습니다. 보통은 과탐을 극대화아고 불량률을 0%로하고 육안 검사로 불량을 검출합니다. 스누아이랩에서는 1차 분류 모델 후 2차 이상 탐지 모델로 육안 검사에 대한 노력을 줄이도록 하고 있습니다.
3. 재학습: 머신러닝 분야는 재학습이 수반됩니다. 재학습을 위해서는 숙련된 머신러닝 기술자가 학습해야합니다. 스누아이랩에서는 일반적인 기술자가 설정된(Coordinated) 환경내에서 재학습을 할 수 있도록 플랫폼을 제공하여 기술 난이도를 낮추었습니다.
[질문]클라우드 서비스가 기존의 효율성 중심에서 여러 방향으로 다양하게 변화되는 것 같습니다.이런 경향 속에서 기업별,산업별에 맞는 Azure만의 특징에 대해 궁금합니다. 특히 의료분야와 AI 등 의료와 접목한 사례가 있는지도 궁금합니다.
하단 링크에서 범주와 조건별로 참조하실 수 있습니다.
https://azure.microsoft.com/ko-kr/case-studies/
https://www.microsoft.com/ko-kr/customerevidence/evidence_list/solution/cloud.aspx
[질문] Azure 서비스에 GDPR 등의 개인정보보호에 대한 정책이나 방안이 어떻게 구현되어 있는지 궁금합니다.
GDPR이나 개인정보보호와 관련하여서는 아래 사이트에서 확인하실 수 있는데 워낙 방대한 양이기도하니 필요하시면 상담 요청해 주시기 바랍니다.
https://www.microsoft.com/en-us/TrustCenter/CloudServices/Azure/GDPR
GDPR의 내용은 매년 삼성동 COEX Grandvolume에서 개최하는 ISEC Conference에 참석할 경우 그에 관한 책자를 무료배포하는데 기본적으로 이해하는데 도움이 될 수 있습니다.
클라우드 환경에서 Application 가상화(VDA)는 어떤 대안이 있는지요?
Azure상에서 VM으로 RDS 서비스를 구성하실 수도 있고,
https://azuremarketplace.microsoft.com/es-hn/marketplace/apps/rds.remote-desktop-services-basic-deployment?tab=Overview
시트릭스 XenApp을 사용하실 수도 있습니다.
https://www.citrix.co.kr/global-partners/microsoft/azure.html
SDx개념의 보안 적용에 대해 설명부탁드립니다.
하단 링크를 참조해 주십시요.
Microsoft Azure 및 소프트웨어 정의 네트워킹
https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows-server/networking/sdn/azure_and_sdn
Azure Network Security
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-network-security/
MS azure 스택은 윈도우 OS와 우분투 OS를 모두 동일한 가격으로 산정중인지요?? 아니면 유료인 windows os경우에 더 비싼지요??
Windows OS와 Linux는 다른 가격이 적용됩니다. 즉, Windows는 일반 CentOS나 우분투보다 비싼 가격이 적용됩니다. 자세한 정보는 https://azure.microsoft.com/ko-kr/pricing/details/virtual-machines/windows/ 을 참조해 주시기 바랍니다.
Azure 스택은 퍼블릭 클라우드와 다른 정책이 반영되어 있습니다.
보다 상세한 내용은 하단 링크를 참조해 주십시요.
https://azure.microsoft.com/ko-kr/overview/azure-stack/how-to-buy/
[질문] 제조 현장에서 제품 표면 불량 유.무를 Deep Learning 으로 이용중에 있습니다. 저희도 정합성이 높긴 한데 귀사의 정합성은 어느정도이며, 과검은 또 어느정도 되는지 궁금합니다.