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) mssql -> 다른 오픈DB 로의 마이그레이션할경우, 어느 오픈DB가 가장 마이그레이션하는데 쉬운가요 ?
오늘 세미나 소스DB중에선 MySQL/mariaDB 보다는 아무래도 상용DB의 native feature를 많은부분 제공하는 PostgreSQL이 마이그레이션시 조금 더 용이하다고 볼수 있습니다.
On-Prem환경의 SQL Server는 Azure Database for SQL Server Managed Instance로 마이그레이션하는 것을 권장 드립니다. (MI의 경우, 2005 - 2017까지 호환성을 지원합니다.)
꼭 OSS로 전환하고자 할경우, 현재 무료로 제공하는 Azure DMS(Database Migration Service)를 통해 적합한 선택을 찾아 보시는 것도 방법일것 같습니다. https://azure.microsoft.com/en-us/services/database-migration/
외부감사에 관한 법률에 따라 회계법인으로 부터 전산감사를 주기적으로 받고 있습니다. 오라클 등 공신력 높은 회사 제품을 미사용하고 OSS DB 기반으로 운영할 경우 감사인은 최소한의 보안과 인증 내역을 요구할 것 같습니다. 어떤 수준 이상의 보안과 인증은 받아야 한다는는 가이드나 국내/외 사례가 있는지 궁금합니다.
보통 산업 분야에 따라 요구되는 인증이 조금씩 다르기 때문에서 일반적인 표준은 없습니다만, Azure Compliance에서 웹페이지에서 산업군별로 취득되어 있는 인증 종류를 확인해 보실 필요가 있을것 같습니다.
(질문)주로 Oracle의 유지보수 비용으로 인해 Open DBMS로 Mig를 준비하는데요.
MS에서 DBMS mig관련 툴을 제공해주는 것으로 알고 있습니다.
그런데 주로 Data쪽에 초점이 맞춰져 있는거 같습니다. 기타 업체 툴도 그렇고요.
혹시 APP 개발 Source Code 내의 Query문들에 대한 변환 툴은 없나요?
아직까지는 오픈소스DB로의 마이그레이션시 자동변환되는 툴은 지원되지 않고 있습니다. 스키마,데이터의 경우는 자동변환이 되지만 오브젝트 ,쿼리등은 매뉴얼 작업이 필요합니다.
[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.