AI 모델 생애주기 전 구간의 실증 데이터·모델·정책을 연동하여 검증·배포·재학습을 자동 통제하는 AX 실증 거점용 폐루프 MLOps 시스템 및 그 제어 방법

【발명의 명칭】 【요약】 본 발명은 AI 모델 생애주기 전 구간의 실증 데이터·모델·정책을 연동하여 검증·배포·재학습을 자동 통제하는 AX 실증 거점용 폐루프 MLOps 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것임. 본 발명은 실증 거점의 이기종 센서 로그를 표준 스키마로 변환하는 엣지 수집기, 후보 모델을 그림자 모드로 병렬 추론시키는 네트워크 분기 스위치, 후보 모델의 정확도·지연·드리프트를 실측하는 검증 오케스트레이터, 검증 결과와 운영 정책을 결합하여 배포 가부를 결정하는 정책 엔진, 이중 슬롯 펌웨어 저장부를 전기적 신호로 전환하는 배포 게이트 제어기 및 워치독 타이머에 의해 자동 복귀하는 롤백 안전장치를 포함함으로써, 배포 리스크를 최소화하고 재학습 주기를 자동 산출할 수 있음. 【대표청구항】 실증 거점의 이기종 센서 로그를 표준 스키마로 변환하는 엣지 수집기(110); 상기 표준 스키마로 변환된 실증 데이터를 저장하는 데이터 저장부(120); 후보 모델을 그림자 모드로 병렬 추론시키기 위해 실제 트래픽의 일부를 상기 후보 모델로 분기하는 네트워크 분기 스위치(130); 상기 후보 모델의 정확도·지연·드리프트를 실측하여 기준 임계값과 비교하는 검증 오케스트레이터(140); 검증 결과와 운영 정책을 결합하여 배포 가부를 결정하는 정책 엔진(150); 상기 정책 엔진(150)의 승인 신호에 따라 이중 슬롯 펌웨어 저장부(160)의 제1 슬롯에서 제2 슬롯으로 전기적 신호를 인가하여 전환하는 배포 게이트 제어기(155); 및 상기 배포 후 실측 성능이 기준 미달이면 워치독 타이머(171)에 의해 상기 제1 슬롯으로 자동 복귀하는 롤백 안전장치(170); 를 포함하는 폐루프 MLOps 시스템. 【대표도면】 도 1