제목

분산 환경에서의 점진적인 학습을 위한 데이터 파이프라인

상세 설명

이 프로젝트는 분산(distributed) 환경에서 지속적으로 입력되는 데이터를 처리하고, 데이터 분포(distribution)가 시간이 지나면서 변화해도 학습 모델이 적응 가능하도록 설계된 점진적(incremental) 학습 파이프라인 개발을 목표로 합니다. 구체적으로, 데이터 스트리밍(streaming data)의 흐름을 받아들이는 구조를 갖추고, 데이터 저장 및 피처(feature) 처리, 드리프트 감지(concept drift detection), 모델 업데이트 및 재학습(retraining)과 같은 단계를 유연하게 구성할 수 있도록 합니다. 또한 Apache Spark, Ray 같은 분산 계산(distributed computing) 도구나 시스템을 활용해 대량의 시계열(time-series) 혹은 구조화된(structured) 데이터를 효율적으로 처리하며, 새로운 데이터가 들어올 때마다 학습이 자동으로 이루어지도록 하여 학습 지연(latency)이나 모델 노후화(model aging)를 최소화합니다. 이 파이프라인은 산업 현장(예: 금융 예측, IoT 센서 데이터, 사용자 행동 분석 등)에서 변화하는 환경에 실시간으로 대응 가능한 예측 모델을 유지하는 데 유용하며, 운영비용 절감과 성능 유지 측면에서 큰 이익을 기대할 수 있습니다.

기관명

한국연구재단

예산

키워드

프로젝트 기간

2024년 02월 - 2025년 01월

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