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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동길 (강원 ICT융합연구원) 정태윤 (강릉원주대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제19권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
607 - 615 (9page)

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기존 인공지능 시스템은 서비스 규모가 증가함에 따라 환경 설정, 특징 추출, 리소스 관리, 모델 학습 등 모든 단계를 수작업으로 진행하는 경향이 있다. 이는 전문성이 요구되는 작업으로 자동화보다는 전문 인력에 의존하는 측면이 높은데, 그 결과 분석 결과의 신뢰성과 일관성이 저하되는 원인이 될 수 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 MLOps의 필요성이 중요해지고 있으며, Kubeflow와 같은 MLOps 플랫폼을 활용한 환경에서 인공지능 모델의 자동화, 배포, 관리 등 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 Kubeflow Dashboard에서 AI 모델 구현에 필요한 전처리, 알고리즘 선택 등의 진행을 웹 UI에서 진행할 수 있는 KFP(Kubeflow Pipeline) 컴포넌트 코드를 개발하여 YOLO 객체 탐지 모델의 자동화된 모니터링 및 배포, 운영 과정을 심도 있게 기술하였다. 이를 통해 시간과 노력이 많이 소모되는 반복적인 작업들을 자동화하여 효율성을 높일 수 있었으며, 특히 비동기 방식으로 애플리케이션이 배포되고 실행되는 과정을 강조함으로써 실시간으로 변화하는 환경에 더욱 적응 가능한 시스템을 확인하였다. 또한, 매개변수 설정을 좀 더 효율적으로 관리하여 다양한 변수들이 분석 결과에 미치는 영향을 최소화하고, 인력과 시간을 단축하여 일관되고 우수한 성능을 확보하여 모델 각 단계에서 실행 결과가 동시에 어떻게 처리되고 어떤 영향을 미치는지 상태를 확인하고 추적할 수 있었다.
#AI Workflow #MLOps #Docker #Container #Kubernetes

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