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] EDB 버전이 올라가면 버전 업데이트를 할 수 있나요. 업데이트 된 EDB를 별도 구매를 해야 하나요?
서브스크립션 유효기간내에는 무료 업그레이드 가능합니다.
[재질문] mssql always on은 db 복제서비스를 말합니다
replication을 말씀하시는 거라면 EDB Postgres의 Streaming Replication기능으로 가능합니다.
[재질문]소스db장애시 타겟이 소스db가되어 역으로 db복제서비스가 가능한가요?
재구성 해주시면 가능합니다.
구성초기에 옵션으로 양방향 복제서비스가 지원되나요?
양방향 복제는 불가능합니다.
[질문] EDB에서 Group by rollup이나 cube 지원하나요?
버전에 따라 다르지만 최근 버전(EDB Postgres 10) 에선 지원하고 있습니다.
[질문] Postgres에서 옵티마이저에서 Rule base 옵티마이져가 지원 되나요?
Rule base 옵티마이저는 지원되지 않습니다.
[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.