Challenge

로컬 파일 등록으로만 데이터를 연결할 수 있어 내외부의 다양한 데이터 소스 연결에 한계가 발생해 전문가들의 활용도가 낮아집니다. 라이브러리의 제한성, 협업이 어려운 개별 개발환경, 수동 모델 배포 등의 어려움으로 ML 라이프 사이클이 단절되고 개발된 모델은 재사용이 어려워 일회성 사용이 지속됩니다.

 

Approach

데이터 관리 포털/서버 등 내부 데이터 소스와 공공 데이터 포털/국가정보시스템 등 외부 데이터 소스 등 다양한 소스를 API 기반으로 연계합니다. 사용자가 직접 모델을 개발하고 배포할 수 있는 UI 기반 워크플로우를 제공해 사용성을 높입니다. 공공기관 최초로 국가정보원 보안 가이드를 만족하며 CI/CD/CT 활용이 가능한 쿠버네티스(K8s, Kubernetes) 환경 기반 AI 운영 체계(MLOps, machine learning operations)를 구축합니다.

 

Value Delivered

다양한 데이터 소스의 활용이 가능해져 체계적으로 관리하고, 모델 개발의 다양성과 활용성이 개선됩니다. 직관적 UI를 기반으로 모델러가 스스로 모델을 배포하고, 성능을 모니터링 할 수 있어 AI 서비스 운영의 용이성과 안정성이 높아집니다.