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ETRI, 노코드 기계학습(MLOps) 개발도구 오픈소스로 공개 및 깃허브 커뮤니티 확산
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ETRI, 노코드 기계학습(MLOps) 개발도구 오픈소스로 공개 및 깃허브 커뮤니티 확산

ETRI의 TANGO 프레임워크로 노코드 인공지능 개발 및 배포 자동화

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[사진 출처=ETRI]

 

한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 노코드 기계학습(MLOps) 개발도구 TANGO 프레임워크를 오픈소스로 공개했다. 이는 깃허브 커뮤니티를 통해 확산되며 국내 산업 현장의 인공지능 기술 수요를 충족시킬 것으로 전망된다.

 

ETRI는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신기획평가원(이하 IITP)의 지원을 받아 개발한 노코드 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 공개하고, 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 공개 세미나를 1일 과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다.

 

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 핵심기술을 오픈소스로 공개하고 있다.

 

탱고 프레임워크란 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 엣지 환경, 온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화하여 배포해주는 기술이다.

 

기존의 인공지능 응용SW 개발방식은 데이터 라벨링은 도메인 전문가가 담당하고, 인공지능 모델 개발·학습 및 응용SW의 설치·실행은 SW개발자가 직접 하는 구조였다.

 

인공지능 기술의 확산과 함께 전 산업에서 소프트웨어에 대한 수요가 높아지고 있지만, 이러한 수요를 충족시킬 인공지능·소프트웨어 전문가는 부족한 상황이다.

 

최근 이러한 문제를 개선하고자 인공지능 응용SW 개발·배포를 자동화하기 위한 연구가 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 업체를 중심으로 시작되었으나, 자사의 서비스 환경만을 위한 개발환경을 제공하여 국내 산업 현장의 다양한 HW를 지원하기는 어려운 점이 있었다.

 

ETRI는 이와 같은 국내 산업 현장의 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발하고 있다.

 

특히 의료·스마트 공장 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, 인공지능 모델 생성, 인공지능 학습 및 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화, 자동화도 지원한다.

 

ETRI는 “탱고 프레임워크를 적극적으로 공개하고, 산업체·학계·커뮤니티 등과 협력, 공동 개발해 빠르게 기술 상용화할 예정이다. 앞으로도 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 것이며 연 1회 하반기에는 공개 세미나를 개최, 기술을 공유할 계획이다”라고 전했다.










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