DopikAI는 2019년에 설립된 인공지능 전문 기업으로, 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)와 같은 첨단 기술을 활용한 디지털 전환 솔루션을 제공합니다.
혁신에 중점을 둔 DopikAI는 텍스트 및 이미지 인식 분야에서 선도적인 기술력을 바탕으로, 법률 문서 및 신분증 인식 등 고도화된 솔루션을 개발해왔습니다. 이 기술은 정확하고 효율적인 데이터 추출이 필요한 다양한 산업군에 최적화되어 있습니다.
AI를 일상적인 비즈니스 프로세스에 통합함으로써, DopikAI는 기업들이 운영 효율성을 향상시키고, 데이터 기반의 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
DopikAI는 레이블링, 모델 학습, 운영 환경 배포를 효율적이고 비용 효과적으로 관리할 수 있는 MLOps 파이프라인 구축에 큰 과제를 안고 있었습니다.
특히, 이러한 작업들을 확장 가능하고 자동화된 방식으로 연계하려면 복잡한 조율과 높은 기술력이 요구되었고, 이를 위해서는 리소스를 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있는 견고한 솔루션이 필요했습니다.
이러한 과제를 해결하고자 DopikAI는 포괄적이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 기술 파트너를 찾았고, 그에 적합한 기업으로 SotaTek을 선택하였습니다.
SotaTek은 AWS Well-Architected 파트너이자 AWS Advanced Tier Services 등급을 보유한 기업으로, AWS MLOps 모범 사례 구현에 대한 전문성을 입증받은 바 있습니다.
DopikAI의 과제를 해결하기 위해 SotaTek은 AWS MLOps 모범 사례를 기반으로 3가지 핵심 솔루션을 구현하였습니다:
1. 데이터 저장 및 라벨링 관리
SotaTek은 'Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service)'를 활용하여 원시 이미지 데이터를 저장함으로써, 확장 가능하고 비용 효율적인 대용량 데이터 관리 솔루션을 제공하였습니다.
복잡한 라벨링 작업을 간소화하기 위해 AWS Step Functions를 도입하여, 데이터 준비부터 라벨링까지의 전체 작업 흐름을 원활하게 자동화하였습니다.
또한, Amazon SageMaker Ground Truth를 통합하여 머신러닝 기반 자동 라벨링은 물론, 관리형 인력 리소스를 활용한 수동 라벨링까지 유연하게 지원할 수 있도록 구성하였습니다.
여기에 AWS Lambda를 연동해 데이터 전처리, 라벨링 작업 호출, 결과 저장까지 자동으로 처리되며, 라벨링 결과는 Amazon SageMaker Feature Store에 저장되어 전반적인 라벨링 파이프라인의 효율성과 관리성을 크게 향상시켰습니다.
2. 모델 학습 및 배포 파이프라인
모델 학습과 배포를 위해, SotaTek은 Amazon SageMaker Pipelines를 도입하여 머신러닝 전체 워크플로우를 자동화할 수 있는 견고한 프레임워크를 구축하였습니다.
SageMaker Training jobs는 모델 학습을 자동화하고, SageMaker Processing jobs는 데이터 전처리와 성능 평가를 수행하여, 수동 개입을 최소화하고 일관된 품질의 모델을 제공하였습니다.
이러한 SageMaker 기능의 통합을 통해 오류를 줄이고 운영 효율성을 높이며 비용도 절감하는 최적화된 MLOps 파이프라인을 완성하였습니다.
3. 자동화된 모델 릴리즈 및 애플리케이션 호스팅
새로운 모델 버전의 원활한 배포를 위해, SotaTek은 AWS CodeBuild와 AWS Step Functions를 활용하여 Docker 이미지 빌드 및 GitOps 기반 자동 릴리즈 프로세스를 구현하였습니다.
이를 통해 개발, UAT, 운영 환경 전반에서 일관되고 신속한 배포가 가능해졌습니다.
애플리케이션 호스팅에는 'AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)'를 도입하여, DopikAI의 웹 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 안정적인 운영 환경을 제공하였습니다.
또한 GitOps 및 오토 스케일링 기능을 통해 리소스 활용을 최적화하고 성능을 향상시키는 동시에, 운영 비용을 절감하는 효과도 얻을 수 있었습니다.
AWS MLOps 모범 사례를 전략적으로 구현함으로써, DopikAI는 효율적이고 비용 효율적인 MLOps 파이프라인 구축이라는 주요 과제를 성공적으로 극복할 수 있었습니다.
SotaTek의 솔루션은 DopikAI의 워크플로우를 자동화하고 간소화하여 수작업 부담과 운영 비용을 줄이는 동시에, 데이터 라벨링과 모델 학습의 정확도와 속도를 높였습니다.
이를 통해 모델 배포와 확장이 원활하게 이루어졌으며, DopikAI는 운영 효율을 극대화하고 시장 출시 속도를 앞당길 수 있었습니다.
궁극적으로 DopikAI는 유연하고 확장 가능한 인프라를 확보하여, AI 기반 디지털 전환 솔루션 분야에서 경쟁력을 유지하고 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 대응할 수 있게 되었습니다.
DopikAI는 이번 프로젝트의 성과에 매우 만족하였으며, SotaTek의 솔루션이 핵심 과제를 효과적으로 해결하고 MLOps 파이프라인을 한층 고도화했다는 점에 깊은 인상을 받았습니다.
성과 중심의 협업과 원활한 커뮤니케이션에 감명을 받은 DopikAI는 SotaTek과의 장기적인 파트너십을 기대하고 있으며, 앞으로도 AI 혁신을 함께 이끌어갈 신뢰할 수 있는 기술 파트너로서 긴밀히 협력하길 원하고 있습니다.
귀사 또한 DopikAI와 같은 과제를 겪고 계신가요?
효율적인 MLOps 파이프라인 구축, 데이터 워크플로우 최적화 등 다양한 기술적 도전 과제에 대해, SotaTek이 도와드릴 수 있습니다.
AWS 기반의 첨단 기술력과 전문성을 갖춘 SotaTek 팀과 함께라면, 귀사의 운영을 혁신하고 비즈니스 목표를 실현할 수 있습니다.
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