ETRI, 노코드 기계학습 프레임워크 깃허브에 공개

객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘 연구
데이터 라벨링, AI 모델 생성 등 배포 전과정 최적화

 

[더테크=전수연 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)이 공장, 의료 등 산업 분야에서 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포할 수 있는 프레임워크를 개발했다.

 

ETRI는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신기획평가원(이하 IITP)의 지원을 받아 개발한 노코드(사용자 친화 인터페이스로 응용개발을 돕는 방식) 기계학습 개발도구(MLOps, 기계학습의 라이프 사이클을 관리하는 기술·도구)의 핵심기술을 오픈소스로 공개하고 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 공개 세미나를 개최한다고 30일 밝혔다.

 

(관련기사: ETRI, 한국전자전서 최신 ICT 기술 알린다)

(관련기사: ‘네트워크 기술 진화’…25Gpbs급 차세대 통신 기술 개발)

 

ETRI 연구진은 2021년부터 공장, 의료 등 산업 분야에서 인공지능 전문지식이 부족한 사용자들도 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 탱고(TANGO) 프레임워크를 개발하고 있으며 작년부터 핵심 기술을 오픈소스로 공개하고 있다.

 

조창식 AI컴퓨팅시스템SW연구실장은 더테크에 "기업 제품으로 신경망을 학습하고 개발할 경우 운영 시 보안 이슈에 노출될 수 있다"며 "이를 해결하기 위해 기업 자체 디바이스에서 작동할 수 있도록 연구했다"고 전했다.

 

탱고 프레임워크는 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고 클라우드, 쿠버네티스 엣지, 온디바이스 등 여러 디바이스 HW에 맞게 최적화해 배포하는 기술이다.

 

기존 AI 응용SW 개발방식은 도메인 전문가가 데이터 라벨링을 하고 SW개발자는 AI 모델 개발 및 응용SW 설치를 담당했다.

 

ETRI는 글로벌 업체를 중심으로 AI 응용SW 개발·배포 자동화 연구가 시작됐으나, 자사 서비스를 위한 개발환경만 제공되면서 국내 산업 현장의 HW를 지원하기에 어려움이 있다고 판단했다.

 

이를 위해 ETRI는 객체 인식 최적화 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발하고 있다. 특히 의료, 스마트 팩토리 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, AI 모델 생성, AI 학습 및 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화와 자동화도 지원한다.

 

조창식 연구실장은 "모든 과정을 직접 코딩하지 않고 프레임워크가 자동으로 프로그램을 생성, 학습한다"며 "배포 과정 또한 한 번에 처리할 수 있어 데이터 라벨링 및 개발 과정이 최적화될 것으로 기대한다"고 말했다.

 


관련기사

51건의 관련기사 더보기

배너

배너