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노은정 (에이치엘클레무브) 한연준 (에이치엘클레무브) 조범래 (에이치엘클레무브)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
2,147 - 2,152 (6page)

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머신러닝 모델 개발은 단계별로 많은 피드백 루프가 발생하고 다양한 개발자간의 협업이 필요하기 때문에 산출물의 이력관리 및 체계적인 개발 프로세스를 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 머신러닝 모델을 배포하는 프로세스를 표준화 및 간소화하여 개발과 운영의 간극을 줄임으로써 개발 생산성과 운영 안정성을 최적화 할 수 있는 MLOps 시스템을 제안한다. 데이터 파이프라인을 통해 수집된 데이터를 분석 및 가공하고 자동 학습이 가능하다. 실행된 학습 모델은 버전별로 관리되고 모델 검증을 통해 성능이 가장 우수한 모델을 최종 선정한다. 모델 배포 후에도 모니터링 시스템을 통해 모델 유지보수가 가능하다. 수소 충전소 혼잡도 예측 MLOps 시스템을 이용하여 기존에 배포했던 모델을 지속적으로 모니터링하면서 모델 성능이 저하됨을 감지하였고 특징 변수를 추가하여 모델을 재배포함으로써 성능 향상, 배포 속도 단축, 서비스 운영 효율이 증대됨을 알 수 있었다.
#Congestion Prediction(혼잡도 예측) #MLOps(머신러닝 시스템 개발 운영) #Regression(회귀) #Random Forest Regression(랜덤포레스트 회귀) #CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)

목차

Abstract
1. 서론
2. 혼잡도 예측 시스템
3. 혼잡도 예측 모델 고도화
4. 혼잡도 예측 시스템 운영
5. 결론 및 향후 연구
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