(주)와이즈넛

- 머신러닝 개발 및 서비스 운영을 통합한 ‘차세대 MLOps 플랫폼’ 기술 연구 선도 

- 추후 범용 도메인 대상 실증을 통해 오픈소스로 공개…다양한 분야에서 활용 가능

- 클라우드 환경에 대응 가능하도록 구축 예정…글로벌 시장으로 진출 모색

최근 비전문가도 쉽게 프로그램을 활용할 수 있는 각종 플랫폼에 대한 시장의 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 양질의 인공지능 학습 데이터와 함께, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술력 확보가 차세대 비즈니스 경쟁력을 결정하는 핵심요소로 부각되고 있다.

이러한 상황 속, 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 1차년도 개발을 완료했다고 19일 밝혔다.

MLOps는 ML Dev(머신러닝 모델 개발)과 Ops(Operations, 머신러닝 운영)의 합성어로, 인공지능 모델 개발 및 운영에 소요되는 학습 데이터 수집 및 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 플랫폼이다.

오는 2025년까지 총 4개년간 진행되는 본 연구는 전문가ㆍ비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 목표로 한다. 이와 더불어, 클라우드 네이티브(Cloud Native) 환경에 대응 가능하도록 구축하여 글로벌 시장으로 넓혀갈 계획이다.

이번 MLOps 플랫폼은 일반적인 플랫폼이 가지는 데이터 수집, 정제, 모델 학습, 배포를 쉽게 할 수 있는 장점과 함께, △각종 데이터 플랫폼과의 연동 및 이종 데이터 융합 및 증식 기술 △AutoML(Automated Machine Learning) △GPU 인프라 최적화 기술 △사용자 친화적인 UI/UX 등을 복합 적용해, 비전문가도 손쉽게 자연어처리 관련 서비스를 구현하고 인공지능 모델을 만들 수 있다는 점에서 유관 업계의 이목이 집중되고 있다.

이는 기존 MLOps 플랫폼이 가졌던 인공지능 전문 개발인력 부족 문제와 데이터 수집ㆍ정제, 플랫폼 도입 및 운영에 소요되는 비용 부담 등의 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.

향후, 본 과제는 데이터 전처리, 파라미터 탐색, 알고리즘 선택 등 전문 인력이 직접 하던 과정을 자동화하는 AutoML, 다수의 최신 ML 알고리즘 등의 최종 결과물을 오픈소스로 공개할 예정이다.

이로써, 인공지능 모델을 개발하고 운영하고자 하는 사용자는 누구나 공개된 플랫폼을 활용하여 도입 비용을 대폭 절감하고, 필요에 따라 구축(On-premise) 및 클라우드(Cloud) 환경에서 운영할 수 있어 시스템 유연성과 확장성을 확보할 수 있게 된다.

본 연구의 주관사인 와이즈넛은 지난해 AAAI 2021(국제인공지능학회) 논문 게재를 통해 입증한 세계 최고 수준의 사전학습 언어모델(Pretrained Language Model)과 자체 AI 기술력을 통해 쌓아온 프로젝트 운영 노하우를 기반으로, 데이터 수집, 프로파일링, AI 모델 생성 및 검증, 배포까지 아우르는 AI 플랫폼 관련 기술을 이번 MLOps 연구에 접목했다.

강용성 와이즈넛 대표는 “이번 MLOps 플랫폼 연구를 통해 인공지능 전문가가 아닌, 각종 연구기관, 중소기업, 일반인 누구나 손쉽게 활용할 수 있어 궁극적인 의미의 AI 대중화를 견인할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다”며, “와이즈넛은 차세대 MLOps 플랫폼을 통해 AI 기술에 대한 접근성을 높이고 글로벌 시장에서의 차별화된 경쟁력 확보를 위해 노력할 것”이라고 말했다.

한편, 와이즈넛은 자체 개발한 언어처리기술 기반의 인공지능(AI) 챗봇 및 빅데이터 검색, 분석, 수집 솔루션을 보유한 업력 22년의 AI 전문 기업이다.

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