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견적/수주 설계/해석 가공/조립 트라이아웃 측정/수정
기업간 초연결 생산환경 (부산대학교)
빅데이터 시스템 (위세아이텍)
스마트 모델 팩토리 (한국생산기술연구원)
빠른 대응 오류최소화 최적가공조건
9. 04
설계 오류 최소화, 중복작업 최소화을 통해 설계시간 단축효과
역할
Input Deep Learning Output
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
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
23. ② 이미지 특징 벡터 추출
① 모델 학습
③ 특징벡터간 유사도 비교
④ 상위 5개 유사이미지 도출
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
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