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

오늘날 자동차 산업은 전 세계적으로 자율주행 기술이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 전후방 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(RADAR) 등에서 쏟아지는 방대한 센서 데이터는 자율주행 모델을 발전시키는 원동력이지만, 동시에 데이터 관리와 모델 학습 파이프라인에 큰 부담을 안겨주고 있습니다.

특히, 매주 수십 TB에 달하는 새로운 주행 영상을 빠르고 정확하게 라벨링·검수하고, 지속적으로 모델 업데이트를 진행해야 하지만, 전통적인 방식은 수작업에 의존해 모델 업데이트 주기가 수개월로 늘어나는 문제가 발생합니다.

VESSL의 MLOps로 도입할 수 있는 AI 시스템

자동화 MLOps 파이프라인

데이터 유입부터 라벨링·학습·평가까지 자동화된 파이프라인 구축
새로운 데이터가 들어올 때마다 모델 재학습이 자동으로 진행되어 지속적 모델 고도화 가능

GPU 클러스터 오토 스케일링

GPU 리소스를 자동으로 할당·관리해 대규모 영상·센서 데이터 처리 속도 극대화
필요 시 클라우드 리소스와 연동해 유연한 확장 지원

협업 및 시각화 기능

ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 차량 제어 엔지니어 등 다양한 역할의 팀원들이 하나의 플랫폼에서 협업
데이터·모델 상태를 대시보드 형태로 시각화해 실시간 모니터링 가능

온프레미스/클라우드 하이브리드 지원

보안이 중요한 자율주행 데이터 특성상 온프레미스 환경 우선 구축 후, 필요 시 클라우드 연동
사내 네트워크·방화벽 설정을 고려한 맞춤형 설치 및 컨설팅 제공

모델 서빙 및 모니터링

Inference 단계에서 모델 응답 지연 없이 고성능 서빙
모델 성능 지표(정확도, 응답 속도 등) 및 오류 로그 실시간 모니터링으로 안정적인 운영 가능

해결 과제 정의

어떻게 하면 자율주행 개발사가 대량의 센서·카메라 데이터를 효율적으로 관리하면서, 신뢰도 높은 모델을 짧은 주기로 업데이트해 기술 경쟁력을 확보할 수 있을까요?

방대한 데이터 관리

날이 갈수록 쌓이는 TB 단위의 주행 영상, 센서 로그를 중복 없이 보관하고 빠르게 가공

자동화·협업 체계 구축

전처리, 라벨링, 모델 학습, 평가, 배포 프로세스가 수작업에 의존하면 업데이트 주기가 길어짐
여러 팀(ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 현장 테스트 팀) 간 긴밀한 협업 필요

온프레미스 인프라와의 연동

대규모 GPU 리소스를 다루면서도 사내 네트워크와의 연동 및 보안을 유지해야 함
신속한 스케일 아웃(Scale-Out)이 어려워, 클라우드 활용 시 복잡한 설정 뒤따름

솔루션

데이터 전 주기에 걸친 효율적 파이프라인 구축을 지원하는 VESSL의 MLOps 솔루션은, 자율주행 개발사가 겪는 데이터 관리, 협업, 온프레미스 연동 등의 문제를 자동화와 최적화로 해결합니다.

이미 운영 중인 전처리·라벨링 프로세스에 VESSL을 연동하여, 대규모 GPU 클러스터 관리, CI/CD 기반 파이프라인 설정, 실시간 모니터링·협업 기능을 추가함으로써 지속적 모델 학습이 가능해지고, 결과적으로 신속한 모델 업데이트와 고품질 모델 운영을 실현할 수 있습니다.

MLOps 솔루션 개요

클러스터 관리 및 오토 스케일링
- GPU 자원의 효율적 분배, 작업 부하에 따른 스케일 업/다운
데이터 파이프라인 자동화
- 전처리·라벨링 데이터를 VESSL과 연동해 학습→평가→배포까지 자동 진행
모델 버전 관리 및 배포
- 모델 학습 이력을 관리·추적해 재현성 보장
모델 성능 모니터링 및 최적화
- 지표 추적, 알림 설정, 자동 롤백 등 안정적인 운영

실제 도입 사례

한 자율주행 스타트업은 매주 수십 TB씩 쌓이는 전후방 카메라 영상을 수작업 라벨링에 의존하며, 새로운 도로 상황을 모델에 반영하는 데 2~3개월이 걸렸습니다. 시장 경쟁력을 높이기 위해 모델 업데이트 속도를 획기적으로 단축하고자, VESSL MLOps를 도입했습니다. GPU 클러스터 관리와 자동화 파이프라인을 구축해 라벨링 완료 데이터가 들어올 때마다 모델을 재학습·배포하도록 설정했으며, 협업 대시보드를 통해 팀원들이 실시간으로 진행 상황을 모니터링했습니다. 그 결과, 모델 업데이트 주기가 단 며칠 수준으로 단축되고, 정확도도 유의미하게 개선되어 빠르게 진화하는 도로 시나리오에 안정적으로 대응할 수 있게 되었습니다.

해결하고 싶었던 문제

한 자율주행 개발사는 전후방 카메라 영상을 매주 수십 TB씩 수집하지만
데이터 라벨링과 검수를 주로 수작업에 의존해 모델 업데이트에 2~3개월이 소요
경쟁력을 확보하기 위해 더 짧은 모델 업데이트 주기와 자동화 파이프라인이 절실

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

CI/CD 툴(예: 젠킨스)로 시도했으나, GPU 자원 관리와 빅데이터 분산 처리의 한계
온프레미스 클라우드와 연동하는 과정에서 네트워크·보안 설정이 복잡
협업이 원활하지 않아 각 팀별 중복 업무와 에러 발생 시 긴 디버깅 시간 소요

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

MLOps 플랫폼(VESSL)을 통해 별도 라벨링 솔루션과 연동 후, 모델 서빙까지 자동화(CI/CD)
GPU 클러스터 오토 스케일링으로 대규모 영상·센서 데이터를 병렬 처리
시각화·협업 기능으로, 데이터 사이언티스트·차량 제어 엔지니어가 단일 대시보드에서 모델 상태 모니터링
온프레미스 환경에 맞춘 설치·컨설팅으로 보안 요구사항 충족 및 필요 시 클라우드 자원 연동

비즈니스 효과 창출 성공

모델 업데이트 주기가 2~3개월에서 수 일로 단축, 급변하는 자율주행 시나리오에 신속 대응
중복 업무와 인적 오류가 크게 감소해 팀 효율성과 정확도 동시 상승
모델 성능을 지속적으로 모니터링·개선해 기술 경쟁력 강화
향후 3D 라이다 데이터나 협력사 로그 등의 추가 확장에도 유연하게 대응 가능

자동차(자율주행) 산업의 Private 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.

PDF 다운로드

결론

자율주행 기술의 핵심은 데이터와 모델을 얼마나 효율적이고 지속적으로 발전시킬 수 있는가에 달려 있습니다. VESSL의 MLOps 솔루션을 통해 기존의 전처리·라벨링 체계와 연동하면서도 학습·평가·배포 과정을 자동화하고, GPU 자원을 체계적으로 관리할 수 있습니다. 온프레미스 환경에서도 원활한 협업이 가능하며, 그 결과 개발 주기 단축과 모델 성능 개선을 동시에 달성해 자율주행 분야에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.