최근 생성형AI(인공지능)를 포함한 각종 인공지능 기술의 활용도가 높아짐에 따라 각 산업분야에서 기업의 프로세스 개선이나 업무 효율화 등 생산성을 높이기 위해 AI 도입이 필수적이다. 이에 따라, 숙련된 전문가가 아닌 경우에도 누구나 손쉽게 AI 기술을 사용하여 인공지능 모델을 만들고 운영할 수 있는 플랫폼에 대한 요구가 높아지고 있다.

인공지능 전문기업 와이즈넛은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 '머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발' 과제의 주관기관으로서 2차년도 개발을 진행하고 있다고 10일 밝혔다.

오는 2025년까지 총 4개년간 진행되는 이번 연구는 전문가 뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다.

이번 2차년도에서는, 1차년도에 이어 클라우드 인프라 기반의 AI 학습 및 데이터 분석서비스를 개발하고 고려대 융합연구원 디지털혁신 연구센터와 한국산업지능화협회(KOIIA)를 통해 제조, 금융, 통신, 공공 등 다양한 도메인에 실증하는 단계를 진행 중이다.

MLOps는 ML Dev(머신러닝 모델 개발)과 Operations(머신러닝 운영)의 합성어로, 인공지능 모델 개발 및 운영에 소요되는 전 과정을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 뜻한다.

특히, 와이즈넛이 개발중인 MLOps 플랫폼은 데이터 전문가나 인공지능 엔지니어가 없어도 누구나 쉽게 데이터 처리, 가공, AI모델 생성 및 운영에 이르는 자동화 ML(머신러닝)을 관리할 수 있어 업계의 관심을 끌고있다.

와이즈넛은 이번 2차년도 연구에서 자체 보유한 AI 기술력을 기반으로 각종 데이터 플랫폼과의 연동, 이종 데이터 융합 및 증식기술을 집중 구현하고 있으며, 최적의 인공지능 모델을 만드는 AutoML 기술을 통해 ▲지능형 AutoML ▲멀티모달 기술 등을 융합한 차세대 MLOps 플랫폼 개발에 박차를 가하고 있다.

또한, 이번 연구에서 와이즈넛은 인공지능 학습 및 데이터 분석에 클라우드 오픈소스 플랫폼인 쿠버네티스(Kubernetes) 아키텍쳐를 활용한다.

이를 통해 ▲아마존(AWS) ▲구글 클라우드(Google Cloud) ▲MS애저(MS Azure) ▲네이버클라우드(Naver Cloud) 등 범용 클라우드 서비스 모두에 적용 가능하며, 사용자의 필요에 따라 On-premise 또는 클라우드 환경에서 운영할 수 있는 시스템 유연성과 확장성을 갖추게 될 예정이다.

이 연구를 통해 엔지니어가 없이도 손쉽게 인공지능 모델을 만들 수 있어 업무 효율을 높임과 동시에 인공지능 전문 개발인력의 부족문제와, 데이터 수집 및 정제, AI 모델 성능 최적화 등 플랫폼 운영에 소요되는 비용 부담 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.

강용성 와이즈넛 대표는 "차세대 MLOps 플랫폼 연구는 인공지능 비전문가 누구나 손쉽게 ML을 다루고 개발 및 운영할 수 있도록 하여 급속도로 변화하는 시대 속 AI 활용 격차를 줄이고 미래의 인공지능 기술 발전을 견인할 수 있는 선도적인 연구가 될 것"이라며, "더 나아가 와이즈넛은 본 플랫폼에 GPT와 같은 생성형AI 등을 접목하여 한단계 고도화된 MLOps를 제공하고, 최신의 AI 알고리즘들을 지원하는 자체 AutoML 기술을 통해 고객이 손쉽고 빠르게 인공지능 기술을 도입할 수 ㎾있게 지원할 계획"이라고 말했다.