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AIOps자동화센터
MLflow 기반 모델 레지스트리·버전관리, Airflow/Prefect 워크플로우 오케스트레이션, TorchServe·TensorFlow Serving 기반 모델 서빙으로 구성된 MLOps 파이프라인을 통해 AI/ML 모델을 배포·운영하며, 모니터링과 A/B 테스트로 프로덕션 AI 시스템의 재현성과 지속적 개선을 보장한다.
연구분야 17
🗂️ 워크플로 오케스트레이션/DAG 기반 작업스케줄링
워크플로 오케스트레이션은 데이터수집·특성계산·모델학습·평가·배포처럼 상호의존적인 여러 계산작업을 노드가 작업이고 간선이 선행조건인 방향비순환그래프(Directed…
🧪 실험추적/소표본 실험설계
실험추적은 머신러닝 학습런의 하이퍼파라미터·코드버전·입력데이터 스냅샷·지표·산출 아티팩트를 체계적으로 기록·버전관리하고 통계적으로 비교하여, 어떤 결과든 그것을 …
📦 모델레지스트리/소프트웨어릴리스-형상관리
모델레지스트리는 학습된 머신러닝 모델 아티팩트를 생애주기 전반에 걸쳐 추적하는 통제된 카탈로그로, 각 아티팩트를 그것을 만든 데이터·코드·하이퍼파라미터와 함께 버…
🗄️ 데이터버전관리/스키마모델링/계보추적
데이터버전관리는 머신러닝 모델의 학습·평가에 쓰이는 데이터셋과 특성스키마의 연속적인 스냅샷을 내용주소(content-addressable) 단위로 기록하고, 각 …
⚙️ 모델서빙신뢰성/고장시간분석
모델서빙신뢰성은 학습된 모델을 저지연·고가용성 추론서비스로 배포하고, 그 인프라의 고장양상을 통계적으로 모델링하여 방어 가능한 가동률·서비스수준 목표를 설정하는 …
📡 시스템모니터링/관측가능성(일반체계이론)
시스템모니터링과 관측가능성은 데이터파이프라인·학습작업·서빙인프라와 이들을 연결하는 피드백루프로 구성된 AI플랫폼을, 어느 한 구성요소만 살펴봐서는 그 동작을 이해…
📉 데이터/모델드리프트탐지(통계적공정관리)
드리프트탐지는 프로덕션 머신러닝 시스템의 입력데이터 분포 변화(데이터드리프트)나 입력과 정답 사이의 관계 변화(개념드리프트)를, 모니터링되는 통계량이 우연한 변동…
📶 오토스케일링/대기행렬이론기반 용량관리
오토스케일링은 변동하는 추론요청량에 맞춰 모델서빙 컴퓨팅(레플리카·GPU워커·요청처리 스레드)을 동적으로 프로비저닝하면서 대기지연을 합의된 범위 안으로 유지하는 …
📈 용량예측/시계열분석
용량예측은 과거 텔레메트리로부터 미래의 컴퓨팅·저장소·요청량 수요를 예측하여, 인프라 조달과 오토스케일링 정책을 사후대응이 아니라 선제적으로 세울 수 있게 하는 …
🎛️ 하이퍼파라미터최적화/AutoML(베이지안최적화)
베이지안방법에 의한 하이퍼파라미터최적화는 값비싼 학습런 하나하나를 미지의 목적함수에 대한 값비싼 평가 한 번으로 취급하고, 지금까지 관측한 결과를 이용해 다음에 …
🔍 모델설명가능성/특성중요도지표
모델설명가능성과 특성중요도분석은 불순도·산포도기반 중요도지표를 이용해 프로덕션 모델의 예측을 이끄는 입력특성이 무엇인지 정량화하고 전달하여, 모니터링·디버깅·거버…
🔁 자동제어/자가치유 시스템피드백루프
자동제어와 자가치유 피드백루프는 목표상태로부터의 시스템 이탈을 지속적으로 측정하고 그 이탈을 자동으로 교정하는 폐루프 피드백제어를, 크래시된 서비스의 자동재시작,…
⚖️ A/B테스트/통계적가설검정
A/B테스트는 실트래픽을 프로덕션 모델("챔피언")과 후보 대체모델("챌린저") 사이에 무작위로 배분하고, 관측된 비즈니스 또는 품질지표의 차이가 그 변경의 실제…
🧮 특성공학/피처스토어 통계적기초
특성공학과 피처스토어 통계는 중앙집중형 피처스토어를 통해 저장·제공되는 입력변수를 정제· 상관분석·중복축소하여, 오프라인 학습과 온라인 서빙이 모델을 위한 일관되…
📦 컨테이너화/시분할-가상화 기초
컨테이너화는 경량 OS수준 가상화를 이용해 머신러닝 학습·서빙 워크로드를 패키징·격리하는 것으로, 여러 컨테이너가 하나의 운영체제 커널을 공유하면서도 각각 파일시…
🚦 지속적통합/배포 및 소프트웨어프로세스규율
지속적통합/배포(CI/CD)는 ML 코드나 모델 아티팩트에 대한 모든 변경을 프로덕션에 도달하기 전에 측정 가능하고 반복 가능한 프로세스라는 관문 뒤에 두는 자동…
🚨 장애대응/사후검토 및 조직신뢰성문화
장애대응과 신뢰성문화는 조직재난사회학에 근거하여, 프로덕션 머신러닝 시스템의 장애를 예방하고 그로부터 배우기 위해 비난없는 사후검토(포스트모템)를 시행하고 축적되…