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| 한글제목(Korean Title) |
산업 환경에서 자동 제어를 위한 MLOps 시스템 설계 및 구현 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Implementation of an MLOps System for Automatic Control in Industrial Environment |
| 저자(Author) |
채영은
김재성
서대웅
옥진성
서영균
Youngeun Chae
Jaeseong Kim
Dae-Woong Seo
Jin-Sung Ok
Young-Kyoon Suh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1049 ~ 1051 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
AI 기술이 발전함에 따라 실제 비즈니스나 산업 환경의 다양한 분야에서 기계학습을 활용한 서비스들이 운영되고 있다. 기계학습 서비스의 개발 및 배포는 여러 가지 면에서 기존 서비스와 크게 달라 기계학습 서비스와 지원되는 인프라의 효율적이고 안정적인 생산에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 데이터가 수시로 변경되는 산업 환경에서 기계학습 모델의 지속적인 학습과 성능 평가, 신속한 배포를 지원하는 Kubeflow 기반의 MLOps 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 실시간 데이터 현황을 모니터링 및 관리할 수 있고 자동화된 기계학습 프로세스를 지원하여 변화된 데이터를 지속해서 모델에 반영 및 평가하여 성능을 유지하고 최종적으로 경쟁을 통해 최적의 모델을 자동으로 배포하여 모델 개발 외에 불필요한 자원 낭비를 감소하고 기계학습 서비스 운영의 효율성을 증대할 수 있음을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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