Nextk Safety AI Platform
NK-MLOps
Machine Learning Operations
넥스트케이는 AI 모델 개발 및 운영에 특화된 NK-MLOps 시스템을 자체 개발하고 지속적으로 고도화하고 있습니다. 넥스트케이만의 차별화된 인공지능 시스템을 기반으로
산업현장, 지하철, 교차로 등 복잡한 환경에서도 고품질의 데이터를 생성시키며, 고객의 니즈와 전략에 맞는 최적의 서비스를 제공하고 있습니다.
NK-MLOps 구조
NK-MLOps 기능
- Model Monitoring
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- 프로덕션 환경에 배포된 모델의 성능과 효율성 등을 추적하여 오래된 모델에 대한 업데이트가 필요한지 검증 및 데이터 이상 감지
- Trigger
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- 새로운 데이터 패턴이 포착되면 최신 데이터 모델을 재학습시키기 위한 파이프라인 트리거를 기반으로 하는 새로운 데이터를 사용하여 모델의 지속적인 학습을 가능하게 하는 기능
- 데이터 추출
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- 재학습을 위해 필요한 데이터 추출
- Labeling
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- Semi-auto Labeling은 등록된 모델을 이용하여 새로운 데이터를 자동으로 레이블링하며, 레이블링된 데이터 확인
- Continuous Training
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- 새로운 데이터 패턴이 포착되어 정확도를 유지하기 위해 최신 데이터로 모델 재학습 가능 및 파이프라인 트리거를 기반으로 하는 새로운 데이터를 사용하여 지속적으로 모델 업데이트 가능
- Model evaluation, Model validation
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- 모델의 품질을 평가하고 예측 성능이 특정 기주보다 우수하면 해당 모델이 배포에 적합한 것으로 간주
- Metadata Management
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- 메타데이터 수집 및 활용으로 모델 성능 검출 및 재학습 구현
- Model Registry
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- 재학습된 모델 등록 및 버전 관리
- 모델의 지속적 배포
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- ML 파이프라인은 새로운 데이터로학습된 새 모델에 대한 AI 분석 서비스를 지속적으로 배포 및 학습/검증된 모델은 자동화된 배포 과정을 거쳐 재배포
- Metadata Management
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- 전체적인 시스템의 메타 데이터는 저장되며 필요한 경우 추적 및 분석 가능
NK-MLOps 도입 효과
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끊임없는 모델 자가학습으로 지속적인 검출 정확도 향상
- 신규 모델 자동 생성 및 배포가 가능하며 스케줄에 따라 자동 업데이트 가능
- 지속적인 성능개선 AI 모델 기반 신뢰도 높은 객체 검출 정확도 및 통계 정보 제공
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NK-MLOps 스마트 레이블링 파이프라인을 통해 비용 절약 가능
- 영상분석 서비스 무중단을 위한 소프트웨어 가상화 구현
- NK-MLOps 시스템 다운방지를 위한 학습데이터량 및 시간 자동 조절 가능
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AI 비전문가도 손쉽게 고품질 · 대용량의 데이터 구축 가능한 효율적인 안전 관리 서비스 제공
- 적용 현장 맞춤별 고품질 · 대용량의 객체 및 인공지능 학습용 데이터 활용 기반 영상 분석 AI 모델 성능 향상
- 모델 학습에 필요한 데이터 가공과 배포 플랫폼을 현장에서 자체적으로 구축하여 독자적인 운영능력확보 가능
