- 이상탐지
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Enterprise MLOps 도입으로 고복잡도 공정에 seamless한 ML 모델 운영하기
글로벌 반도체 소재 장비 기업은 제조 산업에서 축적된 마키나락스의 Core ML 기술로 핵심 공정에 최적화된 이상탐지 모델을 개발하고, MLOps 솔루션(MakinaRocks Link™ & Runway™)을 통해 실시간 추론 및 지속적인 모델의 개선/배포가 가능한 워크플로우를 구현할 수 있었습니다.
READ MORE전 세계적으로 신재생 에너지 발전량 예측에 대한 인센티브와 페널티 제도가 시행 중인 가운데, 국내에서도 재생 에너지 예측 정산금 제도가 시행되고 있습니다. 하지만 태양광 발전은 일조량, 기상변화 등 불확실한 환경 조건 때문에 rule 기반 방식으로는 정확한 발전량 예측이 어렵습니다. 전력 공급 계획 관점에서 생산 가능한 발전량 예측 정확도를 높이는 일은 지속적으로 개선해야 하는 과제입니다.
마키나락스는 다양한 앙상블 모델을 활용해 태양광 발전량 예측 정확도를 높입니다. AI 운영을 자동화 해 과거 기상 데이터 및 시계열 데이터를 분석하고 발전소 위치별 시간당 발전량을 예측합니다. 발전 이력이 없는 발전소는 최소 데이터를 기반으로 예측 오차 최소화에 특화된 접근 방식을 개발해 차등 적용함으로써 전체 예측 오차를 최소화합니다.
약 2주간의 데이터를 활용해 787개 발전소를 통합 운영할 수 있는 3천 개 이상의 모델을 빠르게 재학습하고 배포하는 자동화 시스템(MLOps)을 구축하고, 94% 이상의 정확도로 예측합니다. 이를 통해 전력 거래 수입의 최대화와 친환경 전력 공급의 안정성을 확보할 수 있습니다.
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