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] 노키아의 제품만으로만 연동이 되는건가요? 타사의 이기종 제품들도 연동이 되나요?
연동을 위한 기술적인 방법은 무엇인가요?
강의중에 연동 구축을 위해 많은 인력이 필요하다고 하셨는데 이기종 제품의 엔지니어들이 모두 모여서 구축하여야 하나요?
타사의 다양한 Hypervisor와 연동이 되며 VTEP으로는 타사의 스위치/라우터 제품과도 연동이 됩니다.
관련된 기술을 지원하는 엔지니어가 노키아에는 물론 파트너사에도 있어서 한번에 구축이 가능 합니다.
동종의 SDN과의 연동은 관리 측면에서 종합적인 검토가 필요하며 연동 구축을 위한 인력이 많이 필요하지는 않습니다. DevOps의 경우 각 인프라 담당자가 함께 프로젝트를 진행하는 경우입니다.
[질문]템플릿 기능들이 있는거 같은데 보안설정에서도템플릿기능 설정 가능한가요? sdn 보안로그를 자체분석 및 딥러닝효과가 있을까요?
보안도 템플릿 적용 가능하고 딥러닝을 하는 3rd party 솔루션과 연동을 하면 가능 합니다.
타 SDN 솔루션과 노키아 누아즈와의 가장 큰 차이점은 어떤것이 있을까요? 중간에 방송을 못들어서...^^;;
다양한 하이퍼바이져, 물리서버, 컨테이너는 물론 Public cloud를 모두 아울러서 통합된 SDN 구축이 가능한것 입니다.
[질문] 기존장비가 많고 규모가 큰 기업에서 SDN을 사용하기에 유리한거 같은데 작은 부서나 기업에서도 유용한지 궁금합니다
환경에 따라 다릅니다만, 가상화 환경에 대한 추가 보안 적용 및 자동화 구현이 가능하여 어떠한 고객에게도 필요한 기술 입니다.
작은 부사나 기업에서도 사용은 가능하나, 네트워크 자동화 및 확장을 요구하는 경우 적용 가능하십니다.
<질문> "서비스 체이닝 기반 3rd party" 보안방식에 대하여 보충 설명을 요청 드립니다,
사용자/서버 트래픽을 redirect하여 다양한 3rd party 제품과 연동하여 추가적으로 보안을 적용하는것을 말합니다.
주로 보안 및 L4 VNF와의 연동을 의미합니다.
<질문> "마이크로세그멘테이션" 을 개별적인 VM 이라고 하셨는데요, 마이크로세그멘테이션의 장점은 무엇 인지요?
VM간의 통신에 대한 보안을 적용할 수 있고 VM간 통신에 대한 가시성을 확보할 수 있는것이 노키아의 장점 입니다.
[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.