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(주)위세아이텍 - 비지도 학습을 적용한 유사 금형설계도면 검색
- 1. 비지도 학습을 적용한 유사 금형설계도면 검색 비지도 학습을 적용한 유사 금형설계도면 검색 위세아이텍 김현아
- 4. 01
- 5. 01 4,855,793 2,798,115 2,586,739 2016년 금형 수출 현황 (단위 : 천달러) 일본 한국 중국 ※ Source : 철강금속신문(2017.07.27)
- 6. 01 97% 3%
- 7. 02 견적/수주 설계/해석 가공/조립 트라이아웃 측정/수정 기업간 초연결 생산환경 (부산대학교) 빅데이터 시스템 (위세아이텍) 스마트 모델 팩토리 (한국생산기술연구원) 빠른 대응 오류최소화 최적가공조건
- 8. 03 문제 발생 기존 방식의 한계
- 9. 04 설계 오류 최소화, 중복작업 최소화을 통해 설계시간 단축효과 역할 Input Deep Learning Output
- 11. 01 기업 내부 관점 기업 외부 관점 성능 관점 딥러닝을 사용하는 이유
- 12. 01 딥러닝을 사용하는 이유 내부 관점 • 제품명, 소재, 크기의 정보가 없음 • 우리에게 형태정보 뿐 외부 관점 • 기업간 서로 다른 형식의 데이터 성능 관점 • 이미지 특징 추출 성능 우수
- 14. 01 직면한 문제 데이터 전처리 • 적은 데이터와 이상한 데이터 모델 학습 • 우리에게 적절한 모델은? • 네버엔딩 학습 유사이미지검색 • 정말로 유사할까?
- 15. 02 • 초기 제품도면 건수 : 174건 * 10(기업) = 약 1740 건.. • ImageNet Challenge : 약 120만건 • 약 698배 정도 차이가 남 직면한 문제 데이터전처리 모델 학습 유사이미지검색
- 16. 02
- 17. 02 3D 데이터를 어떻게 늘리지?
- 18. 02 3D를 7가지 방면으로 캡쳐하여 2D 이미지로 변환합니다. • 초기 제품도면 건수 : 174건 * 10(기업) = 약 1740 건. • 2D 이미지로 변환 : 약1740 * 7(방향) = 약 12,180 건 • ImageNet Challenge : 약 120만 건 약 689배에서 99배로 줄어들었음! 그래도.. 아직 부족
- 20. 02 기준점
- 21. 02 Input Output 2. 구조파악 3. Point, line 삭제
- 23. ② 이미지 특징 벡터 추출 ① 모델 학습 ③ 특징벡터간 유사도 비교 ④ 상위 5개 유사이미지 도출 03
- 24. 03
- 25. 03
- 27. 03
- 28. 04 • 유사할까? 의구심이 든다. • 어떤 수치로 유사하다고 알 수 있는가? 고객이 만족할 때 까지 N 번의 학습과 비교 검증만이 길이다. 검색하기 전까지 알 수 없다. 직면한 문제 데이터전처리 모델 학습 유사이미지검색
- 29. 딥러닝의 치명적한계 : 모르는 것을 모른다고 하지 않는다. 유사도 0.9387유사도 0.933 유사도 0.736 ??? 차라리 안 보여줬음 좋겠다. 04
- 30. Feedback을 주세요. 필요 없으면 No! 데이터 누적으로 필터링 및 추후 학습자료 생성 효과 04
- 31. 05 해결방안 데이터 전처리 • 7! 모델 학습 • Convolution AutoEncoder • 온라인학습 유사이미지검색 • DeepLearning + Feedback
- 32. 06 해결해야할 문제들 데이터 전처리 • 너무 많은 양의 이미지 데이터 모델 학습 유사이미지검색 • Feedback 데이터의 활용 • 견적 , 가공데이터의 추가 활용 • 좋은 모델들과 많은 파라미터들 • 효율적으로 학습속도를 높이는 방법
- 33. 07 이왕할꺼 소스코드로 수정하지 말고 WISE Prophet을 만들어서 편하게 학습하자
- 34. 질의응답 감사합니다.