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ETRI, 노코드 기계학습 프레임워크 깃허브에 공개

[더테크=전수연 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)이 공장, 의료 등 산업 분야에서 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포할 수 있는 프레임워크를 개발했다. ETRI는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신기획평가원(이하 IITP)의 지원을 받아 개발한 노코드(사용자 친화 인터페이스로 응용개발을 돕는 방식) 기계학습 개발도구(MLOps, 기계학습의 라이프 사이클을 관리하는 기술·도구)의 핵심기술을 오픈소스로 공개하고 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 공개 세미나를 개최한다고 30일 밝혔다. (관련기사: ETRI, 한국전자전서 최신 ICT 기술 알린다) (관련기사: ‘네트워크 기술 진화’…25Gpbs급 차세대 통신 기술 개발) ETRI 연구진은 2021년부터 공장, 의료 등 산업 분야에서 인공지능 전문지식이 부족한 사용자들도 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 탱고(TANGO) 프레임워크를 개발하고 있으며 작년부터 핵심 기술을 오픈소스로 공개하고 있다. 조창식 AI컴퓨팅시스템SW연구실장은 더테크에 "기업 제품으로 신경망을 학습하고 개발할 경우 운영 시 보안 이슈에 노출될 수 있다"며 "이를 해결하기 위해 기업 자체 디바이스에서

전수연 기자

2023-10-30 15:09

테스트웍스, NIA 도로시설물 영상정보 데이터 구축 사업 선정

[더테크=조명의 기자] 테스트웍스는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업에서 전국 도로시설물 영상정보 데이터 구축사업 주관 기업으로 선정됐다고 6일 밝혔다. AI 학습용 데이터 구축사업은 2019년부터 시작돼 AI 기술‧서비스 개발을 위한 핵심 요소인 데이터를 확보하고 개방함으로써 AI 기업의 기술 개발과 사업화를 지원하는 사업이다. 올해 주관기업으로 참여하는 전국 도로시설물 영상정보 데이터 과제는 도로시설물의 유지보수 및 노후 시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발에 활용 가능한 다양한 도로 환경에서의 도로시설물 영상데이터와 위치정보를 수집해, 도로시설물의 유형, 구간, 상태 정보 등의 정보로 조명시설, 시선유도표지, 교통신호기 등 30여종 시설물의 구조적 형태를 인식할 수 있도록 데이터를 구축하는 것이다. 이 사업은 도로시설물 유형 및 상태를 식별해 도로시설물의 유지보수 및 노후 시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발에 활용될 전망이다. 해당 사업은 올해 말 완료 예정이며, 소다시스템, 유오케이, 와이파이브, 한국자동차연구원 등이 함께 참여한다. 테스트웍스는 이번 과제 수행