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ETRI, 노코드 기계학습 개발도구 핵심기술 공개

HW 인지형 노코드 신경망 자동생성 프레임워크 깃허브 공개  

1일 과총서 개방형 R&D 생태계 조성위한 공개 컨퍼런스 개최

ETRI 연구진이 노코드 MLOps와 관련해 논의하고 있다. 사진제공=ETRI




한국전자통신연구원(ETRI)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 개발한 노코드 기계학습 개발도구(MLOps·Machine Learning Operations)의 핵심기술을 오픈소스로 공개하고 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 공개 세미나를 1일 과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다.

노코드란 코딩 경험이 부족한 사람을 위해 사용자 친화적인 인터페이스로 더 빠르고 정확하게 응용개발이 가능토록 돕는 개발방식을 말한다.

ETRI 연구진은 지난 2021년부터 공장, 의료 등 산업 분야에서 인공지능 전문지식이 부족한 사용자들도 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 탱고(TANGO·Target Aware No-code neural network Generation and Operation framework) 프레임워크를 개발하고 있고 지난해부터 핵심기술을 오픈소스로 공개하고 있다.

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

ETRI 조창식 AI컴퓨팅시스템SW연구실장은 “탱고 프레임워크를 적극적으로 공개하고, 산업체·학계·커뮤니티 등과 협력, 공동 개발해 빠르게 기술 상용화할 예정”이라며 “앞으로도 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개하고 연 1회 하반기에는 공개 세미나를 개최, 기술을 공유할 계획”이라고 말했다.

정보통신기획평가원(IITP) 장문석 SW PM도 “탱고 기술개발이 완료되면 외산 클라우드가 독점하고 있는 인공지능 개발도구 분야에서 국내 클라우드 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능하다”며 “ETRI의 신경망 개발 지식과 경험은 국내 소프트웨어 산업 경쟁력 제고에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
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