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최근 자동차(모빌리티) 산업에서는 자율주행, 커넥티드 카, 전기차 등이 빠르게 발전하면서, 차량 주행 정보·센서 데이터 등 방대한 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 고도화된 AI 모델의 중요성이 부각되고 있습니다. 하지만 제조사·부품사·정비소·클라우드 등 여러 주체에서 발생하는 분산된 데이터를 한곳에 모으고, 안정적으로 AI 모델을 운영하기 위해서는 MLOps가 필수입니다.

MLOps는 자동차 데이터의 실험·학습·배포 과정을 일원화하고, 모델 모니터링과 규제 준수 등을 체계적으로 지원함으로써 혁신적인 차량 서비스(예: 예측 정비, 안전 강화, 인포테인먼트 개선)를 가능하게 합니다.

VESSL의 MLOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

주행 데이터 분석 및 예측 정비

• 수많은 차량 센서·주행 로그를 중앙화하여, AI 모델로 부품 이상 징후와 예방 정비 시점을 예측
• 분산 학습·자동화 파이프라인으로 높은 정확도와 처리 효율 달성

인포테인먼트 및 사용자 경험 개선

• 차량 내 음성 비서, 콘솔 인터페이스 등에서 LLM을 통해 지능형 질의응답과 콘텐츠 추천
• 사용자의 주행 습관·취향 기반 개인화 서비스를 제공해 고객 만족도 향상

해결 과제 정의

어떻게 자동차(모빌리티) 산업에서 분산된 차량 센서·주행 데이터를 통합하고, AI 모델을 안정적으로 운영해, 자율주행, 예측 정비, 인포테인먼트 등 고도화된 서비스를 효율적으로 구현할 수 있을까요?

VESSL AI가 제안하는 해결 과제는 다음과 같습니다.

차량 데이터는,

• 실시간 주행·정비 정보가 막대한 규모로 생성
• 잘못된 분석 시 사고·법적 리스크가 발생할 수 있어 정확도와 신뢰성 필수
• 글로벌 규제·보안 이슈 대응도 중요

복합적인 차량 센서·로그 데이터

• 차량마다 엔진·배터리·ADAS 등 다양한 센서에서 실시간 데이터가 쏟아짐
• 부품사·클라우드·정비소 등 여러 데이터 소스에서 발생하는 서로 다른 프로토콜·형식
• 복잡하고 분산된 차량 데이터를 효율적으로 처리해야 함

안전·품질 규제 및 글로벌 표준

• 자동차 안전 기준(ISO 26262 등), 보안·프라이버시 규제가 까다로움
• 모델 업데이트 시마다 추가 테스트·인증이 필요할 수 있음

솔루션

위의 해결 과제들은 VESSL AI의 MLOps 플랫폼을 통해 완수하실 수 있습니다. 처음 AI 파이프라인을 구축하는 기업도 손쉽게 내부용 AI 챗봇을 도입하는 과정을 VESSL AI가 함께합니다.

MLOps 솔루션 개요

VESSL AI의 MLOps 솔루션은 아래 기능을 중점적으로 지원합니다.

• 클러스터 관리
  • 대규모 차량 센서·로그 데이터를 효율적으로 처리·학습할 GPU 자원 운영
• 학습 및 파인튜닝
  • 차량 부품·주행 용어, 정비 프로토콜 등 전문 지식 반영해 모델 정확도 향상
• 모델 버전 관리 및 배포
  • 주행 데이터·운전 행태 변화에 신속 대응, 모델 업데이트 주기 단축
• 모델 성능 모니터링 및 최적화
  • 실시간 모니터링으로 자율주행 안전·정비 예측 정확도 유지
• 자동화된 데이터 파이프라인
  • CI/CD 관리 및 Job 실행 자동화
• 엔터프라이즈급 지원
  • 긴급 이슈·규제 대응 시 전문 엔지니어 즉각 지원

실제 도입 과정

한 자동차 제조사는, 커넥티드 카에서 발생하는 주행 로그, 정비 이력, 차량 센서 정보를 AI로 분석해 부품 이상 여부를 미리 감지하고, 예측 정비 시점을 고객에게 알림 주고자 했습니다. 그러나 부품사·정비소·클라우드 등에서 분산 생성되는 다양한 형식의 데이터를 한 파이프라인에 자동화해 실시간 모델 재학습을 하는 것은 쉽지 않았습니다. 또한 자율주행·인포테인먼트 등 다양한 모델을 운영·업데이트해야 했으나, MLOps 경험이 전무해 유지보수 부담이 컸습니다. 자동화된 AI 파이프라인을 구축해 업데이트 주기를 단축하고, 내부 AI 역량까지 강화하고자 합니다.

해결하고 싶었던 문제

• 각각 다른 부품사·정비소에서 생성된 주행 로그와 차량 데이터가 중앙화되지 않아, 분산된 데이터를 반복해서 수작업 정리
• 안전 규제(ISO 26262 등)로 모델 업데이트 시마다 테스트·검증 절차가 필요, 시간·비용 과다 소요

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 온프레미스/클라우드 연동 시 보안·네트워크 설정 복잡
• 자율주행·예측 정비 등 서로 다른 모델을 동시에 운용·업데이트해야 함
• AI 전문인력 부족해, GPU 클러스터 관리·협업 파이프라인(CI/CD) 구축이 힘듦

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• VESSL의 MLOps 플랫폼으로, 차량 센서 데이터를 데이터 파이프라인(별도 전처리 솔루션 연동)으로 통합 후 자동 학습
• 예측 정비 모델·자율주행 모델 등을 파이프라인으로 관리, 규제 준수 요구사항 반영
• GPU 클러스터 오토 스케일링과 협업 대시보드로, 개발 주기와 운영 부담 동시에 줄임

비즈니스 효과 창출 성공

• 모델 업데이트 주기를 기존 수개월 → 수 주/일로 단축, 시장 변화·차량 신규 데이터에 빠른 대응
• 예측 정비로 고장 사전 방지와 고객 만족도 상승, 정비 비용·사고 위험 감소
• 자율주행·인포테인먼트 등 추가 모델도 용이하게 운영 가능해, 미래 기술 개발 가속화

모빌리티(자동차) 산업의 MLOps 적용 프로세스

이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 아래의 버튼으로 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

결론

자율주행, 예측 정비, 인포테인먼트 등 미래형 차량 서비스를 구현하려면, 분산된 차량 데이터와 고도화된 AI 모델을 동시에 다루어야 합니다. VESSL의 MLOps를 도입하면, 데이터 파이프라인과 모델 운영을 자동화하고, GPU 클러스터를 효율적으로 관리해 개발 주기와 비용을 혁신적으로 줄일 수 있습니다. 이를 통해 안전·편의·수익성이 모두 개선된 차량 생태계를 구축할 수 있을 것입니다. VESSL이 분산 학습, 자동화 파이프라인, 규제 준수를 아우르는 토털 솔루션으로 자동차 혁신을 함께 실현하겠습니다.