[Inside AIoT] 기계관리 지능화를 위한 AI 데이터 파이프라인 (1)

안녕하세요! 세상의 모든 기계를 스마트하게 바꾸고 있는 엣지크로스입니다.

제조현장에서 활용되는 AI와 IoT 기술에 대해 쉽고 친숙하게 알려드리기 위해 엣지크로스는 Inside AIoT를 연재하고 있는데요.
이번에는 실제로 기계의 이상 현상을 예측하기 위한 AI 솔루션이 어떻게 만들어지는지, 또 그 과정에서 어떤 준비가 필요한지이야기해드리려 합니다. 

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Written by. 오용석 전임(엣지크로스 AI 개발)

안녕하세요 엣지크로스 AI 개발팀에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있는 오용석입니다.

엣지크로스는 다양한 산업현장 설비에서 발생하는 시계열 데이터를 이용해서 설비의 상태를 모니터링하고 원격으로 제어하는 서비스를 제공하고 있죠. 여기서 더 나아가서 설비에서 수집한 데이터를 이용해서 설비 동작 과정에서 이상 현상을 예측하거나 설비 부품의 수명을 예측하는 등의 AI 서비스까지 개발하고 있습니다.

AI 서비스를 개발하는 과정은 크게 데이터 준비, AI 모델 개발, 서비스 적용 3가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스트에서는 그 중에서 첫 번째인 Industrial AI 서비스를 위한 데이터 준비와 관련된 이야기를 전해드리려고 합니다.

많은 기업에서 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위해 데이터 파이프라인을 구축하여 운영하는데요. 우선 데이터파이프라인이 무엇인지, 엣지크로스는 어떻게 구축했는지 먼저 말씀드리겠습니다. 

 

데이터 파이프라인, AI 서비스를 만들기 위한 필수 준비물

AI 기술을 활용하기 위해서 필요한 것들 중 하나가 바로 데이터인데요. AI 모델의 성능, 정확성, 범용성은 사용되는 데이터의 질과 양에 직접적으로 영향을 받기 때문에 학습에 사용되는 데이터의 품질을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 매우 중요합니다.

만약 데이터를 수집해서 관리하는 모든 과정을 일일이 수동으로 작업하면 어떻게 될까요? 우선 시간이 굉장히 많이 걸리게 되고요. 무엇보다 사람의 실수로 인해 적절하지 않은 데이터가 섞일 수 있는 등 여러가지 문제가 발생하게 됩니다. 데이터의 양이 적을 때는 괜찮을 수 있지만, 서비스가 확장되고 수집되는 데이터의 양이 늘어나면 이러한 문제들에 점점 대응하기 어려워집니다.

이렇게 데이터를 수동으로 관리하였을 때 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 필요한 것이 바로 데이터 파이프라인입니다. 데이터파이프라인은 일련의 작업들을 자동화하여 사람의 실수를 줄이고 데이터의 품질을 일관되게 유지하면서 대용량 데이터도 효율적으로 관리할 수 있습니다.

데이터 파이프라인은 데이터 관리와 처리를 위한 중요한 구조로, 데이터 소스에서부터 최종 사용자나 시스템까지 데이터의 흐름을 자동화하고 최적화합니다. 이러한 파이프라인을 구축하고 사용하는 이유가 몇 가지 있습니다.

✅ 자동화
데이터 파이프라인은 반복적인 데이터 수집, 처리 및 로딩 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄입니다. 또한 처리 시간을 단축하며, 작업의 일관성을 높여줍니다.

✅ 확장성
데이터 파이프라인은 다양한 데이터 볼륨과 처리 요구사항에 맞춰 확장 가능합니다. 클라우드 기반 플랫폼과 같은 현대적인 데이터 파이프라인 도구들은 데이터의 양이 증가함에 따라 자원을 동적으로 할당하거나 축소할 수 있습니다.

✅ 데이터 품질과 일관성
데이터 파이프라인은 데이터의 정제, 검증 및 변환과 같은 과정을 통해 데이터 품질을 유지하고 개선합니다. 일관된 데이터 포맷과 정확한 데이터는 분석의 정확성을 보장하며, 데이터 기반 결정 과정을 신뢰할 수 있게 만듭니다.

✅ 비용 효율성
자동화와 효율적인 리소스 관리를 통해 데이터 처리 작업을 최적화함으로써 필요한 컴퓨팅 자원과 인력을 최소화할 수 있습니다.

데이터 파이프라인, 어떻게 구성되어 있나요?

데이터 파이프라인의 처리과정은 여러 유형이 있지만 일반적으로 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load) 과정으로 구성됩니다.

추출은 데이터 원천으로부터 데이터를 추출하는 것을 말합니다. 현장에 설치된 IoT 디바이스로부터 각종 센서 데이터를 추출하는 것이죠.

변환은 데이터를 분석 또는 시각화 등의 작업에 대해 유용하기 쓸 수 있도록 원본 데이터를 결합하거나 형식을 지정하는 등 변환하는 것을 말합니다. 추출된 데이터를 쓰기 쉽게 가공하는 단계입니다.

적재는 원본 데이터 또는 변환된 데이터를 최종적으로 저장소에 저장하는 것을 의미합니다. AI 모델 개발 과정에서 필요한 데이터는 모두 데이터 저장소에서 가져오게 됩니다. 

데이터 파이프라인은 이러한 전체 과정을 자동화하고, 이를 모니터링하여 에러나 성능 저하를 적시에 발견하고 대응할 수 있게 합니다.

 

그럼, 엣지크로스는 데이터 파이프라인을 실제로 어떻게 구축했을까요? 
그 자세한 내용은 다음 편에서 만나보실 수 있습니다!

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