Oracle Analytics와 OCI Vision 통합

Oracle Analytics와 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) Vision을 통합하면 머신 러닝 또는 인공 지능 경험 없이도 객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 사진에서 자동차를 식별하고자 할 수 있습니다.

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Oracle Analytics와 Vision 통합 개요

Vision은 Oracle Cloud Infrastructure가 제공한 여러 AI(인공 지능) 서비스 중 하나입니다. 이 서비스는 데이터 과학 전문 지식 없이도 머신 러닝 및 인공 지능을 적용할 수 있는 기능을 제공합니다.


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Oracle Analytics Cloud와 Vision을 통합하면 Oracle Analytics Cloud 내에서 객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지가 가능합니다. Oracle Analytics Cloud의 데이터 흐름에서 Vision 서비스를 호출하여 이 AI 분석을 수행합니다.

Vision에는 사전 학습 모델 및 사용자정의 학습 모델이 포함됩니다.

사전 학습 모델

사전 학습 모델을 통해 사용자는 일반 데이터 집합에 대해 이미지 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 얼굴 감지 - 이미지 속 얼굴의 존재를 식별합니다. 예를 들어, 이 모델에서 반환된 얼굴 위치 정보를 사용하여 이미지에 흐리게 추가하면 이미지 속 인물의 신원을 숨길 수 있습니다.

  • 이미지 분류 - 고정 범주 집합을 사용하여 이미지에 레이블을 지정합니다.

  • 객체 감지 - 고양이나 개, 자전거, 항공기와 같은 이미지 또는 비디오에서 실제 객체나 특정 패턴의 인스턴스를 찾습니다.

  • 텍스트 감지 - 인쇄되거나 필기된 텍스트를 디지털 형식으로 변환합니다.

사용자정의 학습 모델

사용자정의 학습 모델은 특정 용도로 이미지 및 패턴이 감지되도록 보정되고 미세 조정됩니다. 예를 들어, 사전 학습 모델이 전기 회로를 식별할 수 있다면, 전기 회로를 구성하는 전기 구성요소(예: 저항기, LED, 다이오드 및 콘덴서)를 식별하도록 사용자정의 학습 모델을 설계할 수 있습니다.

OCI Vision과 Oracle Analytics 통합에 필요한 정책

Oracle Analytics를 OCI Vision과 통합하려면 필요한 보안 정책이 있어야 합니다.

Oracle Analytics Cloud와 OCI 테넌시 간의 접속 시 지정한 OCI 사용자에게는 사용할 OCI 리소스가 포함된 컴파트먼트에서 읽기, 쓰기 및 삭제 권한이 있어야 합니다. OCI 사용자가 다음과 같은 최소 OCI 보안 정책을 가진 사용자 그룹에 속하는지 확인하십시오. Oracle Analytics에서 OCI 테넌시에 접속하는 경우 OCI API 키 또는 리소스 주체를 사용할 수 있습니다.

주: 리소스 주체의 경우 컴파트먼트의 모든 Analytics 인스턴스를 포함하려면 {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} 대신 {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'}를 지정하십시오.

표 32-7 OCI Vision 통합에 필요한 보안 정책

API 키 정책 리소스 주체 정책
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'}
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'}
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}

Oracle Analytics와 Vision을 통합하기 위한 일반적인 워크플로우

Oracle Analytics와 Vision을 통합하는 데 필요한 다음 작업을 수행하고 객체 감지, 이미지 분류 또는 텍스트 감지를 수행합니다.

작업 설명 추가 정보
필요 조건 검토 Oracle Analytics에서 OCI 테넌시에 접속하는 사용자에게 필요한 보안 정책이 있는지 확인합니다. OCI Vision과 Oracle Analytics 통합에 필요한 정책
OCI Vision에 접속 Vision 서비스에 대해 재사용 가능 접속을 생성합니다. OCI 테넌시에 대한 접속 생성
분석할 이미지 준비 분석할 소스 이미지에 대한 데이터 집합을 생성하여 Oracle Analytics로 업로드합니다. Vision 모델로 분석할 이미지 준비
Oracle Analytics에서 모델을 사용 가능하도록 설정 Oracle Analytics에서 Vision 모델을 등록하여 데이터 흐름에 제공합니다. Oracle Analytics에서 Vision 모델을 사용 가능하도록 설정
이미지 처리 데이터 흐름을 사용하여 객체 감지, 이미지 분류 또는 텍스트 감지를 수행합니다. Oracle Analytics에서 OCI Vision 모델 사용
결과 분석 데이터 흐름이 생성한 데이터 집합을 사용하여 결과를 분석합니다. 객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지 분석 모델에 대해 생성된 출력 데이터

Vision 모델로 분석할 이미지 준비

OCI Object Storage의 버킷을 사용하여 분석할 이미지를 저장한 후 Oracle Analytics에서 해당 이미지에 액세스할 데이터 집합을 생성합니다.

대부분의 경우 입력 이미지와 Vision 모델은 동일한 Oracle Cloud 계정(테넌시)에 저장됩니다. 입력 이미지와 Vision 모델이 다른 테넌시에 저장되는 경우 입력 이미지를 포함하는 스토리지 버킷의 표시 여부가 퍼블릭으로 설정되고 데이터 흐름의 입력 데이터 집합에 개별 이미지 URL이 포함되어야 합니다(단계 4에서 설명됨). 버킷을 퍼블릭으로 설정하는 방법에 대해 알아보려면 버킷의 표시 여부 변경을(를) 참조하십시오.

Oracle Analytics의 데이터 흐름은 한 번의 실행으로 최대 20,000개의 이미지를 처리할 수 있습니다. 처리할 이미지가 20,000개를 초과하는 경우 OCI의 [오브젝트 스토리지 및 아카이브 스토리지]에서 각각 20,000개 이하의 이미지를 포함하는 버킷을 여러 개 생성합니다. 그런 다음 각 버킷에 대해 별도의 데이터 집합과 데이터 흐름을 생성하고, 시퀀스를 사용하여 다중 데이터 흐름을 순서대로 처리하십시오.
  1. OCI 콘솔에서 오브젝트 스토리지 및 아카이브 스토리지로 이동하고 이미지를 저장할 새 버킷을 생성합니다.
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  2. 버킷으로 이미지를 업로드합니다.
    버킷에 관련없는 파일이 포함되어 있지 않은지 확인합니다. Oracle Analytics는 버킷의 모든 파일을 처리합니다.
    버킷은 프라이빗 또는 퍼블릭일 수 있지만, OCI 사용자가 액세스할 수 있고 이미지에 대한 OCI 일반 제한을 준수해야 합니다. OCI 설명서를 참조하십시오.
  3. 버킷의 모든 이미지를 처리하려면 CSV 파일에 버킷 URL을 추가합니다.
    1. 오브젝트 스토리지에서 버킷을 선택하여 [객체] 대화상자에 이미지를 표시합니다.
    2. 브라우저의 URL 표시줄에서 URL을 복사합니다.
    3. ID, Bucket Name 및 Bucket URL에 대한 필드가 있는 CSV 파일을 생성합니다.
    4. Bucket URL 값으로 버킷 URL을 CSV 파일에 붙여 넣습니다.
  4. 이미지를 개별적으로 처리하려면 CSV 파일에 이미지 URI를 추가합니다.
    1. ID, Image Name 및 File Location에 대한 필드가 있는 CSV 파일을 생성합니다.
    2. 오브젝트 스토리지의 각 이미지에 대해 줄임표 아이콘 줄임표 아이콘을 누르고 객체 세부정보 보기를 선택합니다.
    3. 이름 값과 URL 경로(URI) 값을 복사합니다.
    4. 이름 값을 Image Name에 붙여 넣고, URL 경로(URI) 값을 File Location에 붙여 넣습니다.
  5. Oracle Analytics에서 생성, 데이터 집합을 차례로 누릅니다.
  6. 단계 3 또는 단계 4에서 생성한 CSV 파일을 업로드하고 데이터 집합을 저장합니다.
이미지가 20,000개를 초과하는 경우 일반적으로 20,000개 이하의 이미지로 구성된 버킷을 여러 개 생성하고 각 버킷에 대해 별도의 데이터 집합을 생성하십시오.

Oracle Analytics에서 Vision 모델을 사용 가능하도록 설정

Oracle Analytics에서 Vision 모델이 사용 가능하도록 설정되면 데이터 흐름을 사용하여 객체 감지, 이미지 분류 또는 텍스트 감지를 수행할 수 있습니다.

  1. OCI Object Storage에서 적절한 이름(예: MyVisionModelStagingBucket)을 사용하여 컴파트먼트에 버킷을 생성합니다.
    이 스테이징 버킷은
    • 액세스 가능한 컴파트먼트에 생성되어야 합니다.
    • 모델을 등록하기 전에 생성되어야 합니다.
    • 표시 여부가 비공개일 수 있습니다.
    • 다중 모델에 사용될 수 있습니다.
    • 검사 화면에서 변경될 수 있습니다.
  2. Oracle Analytics 홈 페이지에서 페이지 메뉴(페이지 메뉴 줄임표)를 누르고 모델/함수 등록을 선택한 다음 OCI Vision 모델을 선택합니다.
  3. Vision 모델 등록 대화상자의 접속에서에서 OCI 테넌시에 대한 접속 생성을 통해 생성한 접속을 누릅니다.
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    사용 가능한 모델 목록이 표시됩니다.
  4. 사용 가능한 모델 목록에서 이미지 데이터에 적용할 모델을 누릅니다.
    예를 들어, 사진에서 자동차를 감지하려면 사전 학습 객체 감지를 선택합니다. 모델 세부정보를 표시하는 정보 패널이 나타납니다.
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  5. 모델 이름을 통해 Oracle Analytics에서 모델을 식별할 이름을 지정합니다.
  6. 스테이징 버킷 이름에 단계 1을 통해 지정한 이름(예: MyVisionModelStagingBucket)을 입력합니다.
  7. 등록을 누릅니다.
등록된 모델을 검토하려면 Oracle Analytics 홈 페이지에서 머신 러닝, 모델로 차례로 이동합니다.