인공지능 빅데이터 처리 기술
- 기술요약
- Six Sigma 기반 DMAIC-AI 개발 체계
1. 감지 대상·CTQ와 탐지율·오탐률·반응시간 등 품질 목표 정의
2. 현장 Big Data 수집·라벨링과 DDA·EDA·CDA·PDA 단계별 분석
3. FFT·Band Energy·Autoencoder 기반 특징 추출과 모델 설계
- 학습·Edge 배포·MLOps 전 과정 품질 관리
1. 교차검증·하이퍼파라미터 튜닝과 과적합·과소적합 점검
2. Edge MPU 최적화와 정확도·재현율·정밀도·특이도 종합 검증
3. 모델 Drift 감지, 임계값 재보정, 현장 피드백과 모델 버전·배포 이력 관리
- 적용모델
- Six Sigma DMAIC-AI, Edge AI, MLOps
상세기술소개
1. Six Sigma 기반 AI 개발 프레임워크
방산·보안 감지 환경은 작은 오탐과 미탐도 운영 신뢰도에 큰 영향을 줍니다. SELECS는 Six Sigma의 데이터 중심 개선 체계와 머신러닝 생명주기를 결합한 DMAIC-AI 프레임워크를 적용하여 문제 정의부터 현장 운영까지 일관된 기준으로 AI 모델을 개발합니다.
Six Sigma DMAIC와 Machine Learning Life Cycle의 결합
데이터 기반 개발
현장 신호와 환경 변화를 데이터로 수집·분석하고, 결과를 모델 설계와 성능 개선의 근거로 활용합니다.
오탐·미탐 관리
정확도뿐 아니라 정밀도, 재현율과 반응시간을 함께 관리하여 실제 운용 조건에 맞는 품질 목표를 설정합니다.
지속적인 개선
현장 로그와 피드백을 MLOps 운영에 반영하여 데이터 변화와 모델 성능 저하에 지속적으로 대응합니다.
2. DMAIC-AI 개발 프로세스
각 단계의 산출물과 검증 기준을 명확히 하여 데이터 수집, 모델 개발, Edge AI 배포가 단절되지 않도록 관리합니다.
감지 대상과 품질 목표 정의
데이터 수집·라벨링 체계 설계
데이터 특성과 모델 구조 분석
학습·검증 및 Edge 최적화
현장 성능 감시와 재보정
문제와 CTQ 정의
- 이상 상황과 정상 상태의 판정 기준 정의
- 오탐·미탐 허용 수준과 우선순위 설정
- 탐지율, 오탐률, 반응시간 등 핵심 품질지표 수립
데이터 정의 및 수집
- 센서별 샘플링 주파수와 분석 구간 설정
- 지도·비지도학습에 맞는 라벨링 전략 수립
- 데이터 불균형과 Drift 모니터링 구조 설계
특성 분석 및 모델 설계
- DDA·EDA·CDA·PDA 단계별 데이터 분석
- FFT, Band Energy, Autoencoder 등 특징 추출 검토
- 임계값과 모델 성능의 균형 최적화
학습 및 Edge 최적화
- 교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝
- 과적합·과소적합 점검과 일반화 성능 확보
- Edge MPU 환경에 맞춘 추론 구조 최적화
검증 및 운영 관리
- 모델 Drift 감지와 임계값 재보정
- Edge 로그 수집과 현장 피드백 반영
- MLOps 기반 모델 버전 및 배포 이력 관리
3. 모델 학습과 운영 체계
수집된 센서 데이터는 전처리와 특징 분석을 거쳐 학습·검증 데이터로 분리하고, 검증된 모델만 Edge 장치에 배포합니다. 배포 후에는 현장 데이터를 다시 수집해 개선 주기를 이어갑니다.
Autoencoder 모델과 학습·검증·테스트 데이터 구성
Machine Learning Workflow와 MLOps 운영 체계
4. 성능 검증 지표
Confusion Matrix를 기준으로 모델의 예측 결과를 구분하고, 단일 정확도에 의존하지 않도록 탐지 목적에 맞는 지표를 함께 평가합니다.
목적에 맞는 다중 지표 검증
정확도는 전체 예측 성능을, 재현율은 실제 이상 상황을 놓치지 않는 능력을, 정밀도는 경보의 신뢰도를 보여줍니다. 정상 상태 판별 성능까지 함께 확인하여 현장 운영에 적합한 모델을 선정합니다.
| 정확도 | 전체 예측 중 올바르게 판정한 비율 | 재현율 | 실제 이상 상황 중 올바르게 탐지한 비율 |
|---|---|---|---|
| 정밀도 | 이상으로 예측한 결과 중 실제 이상인 비율 | 특이도 | 실제 정상 상태를 정상으로 판정한 비율 |