AI 적용 체계 데이터 품질 점검 및 운용유지단계 모니터링 실증 연구 (A Study on Data Quality Inspection and Monitoring at Operation and Sustainment Stage of AI Application System)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 8호 / 559 ~ 565페이지
· 저자명 : 이영민, 강지훈, 정민경, 박주영

초록

전세계적으로 인공지능(AI)의 발전과 함께 다양한 AI 기술이 개발되고 민수 분야 현업에 적용되고 있는 상황이다. 우리나라 국방 분야에서도 국방혁신 4.0 등을 통해 다양한 AI 관련 정책 제도와 AI 적용 체계 획득이 추진되고 있다. AI 적용 체계의 품질을 확보하기 위한 방안으로 데이터의 품질 점검과 지속적으로 진화되는 AI의 특성에 맞게 지속 확인하는 업무도 필요하다. 본 논문에서는 AI 성능 평가와 모니터링 업무의 기본 개념을 설명하고, 실제 운용 중인 AI 적용 체계를 대상으로 품질 점검 및 성능 개선을 수행한 실증 결과를 제시하였다. 4차 학습 및 성능 평가 실증을 통해 객체 별 성능지표 α 및 β의 향상도를 확인 할 수 있었으며, 보완해야 할 사항에 대해서도 파악할 수 있었다. 이러한 모니터링 업무를 통해 획득된 AI 체계의 품질을 개선 시킬 수 있으며, 개발 및 양산 단계로의 피드백을 통해 후속 AI 체계의 성능 고도화까지 가능할 것으로 사료된다.

영어초록

With the development of artificial intelligence (AI), various AI technologies have been developed worldwide and are being applied to private demand. In the Korean defense sector, various AI-related policy systems and AI application systems are also being acquired through Defense-innovation 4.0. To secure the quality of the AI application system, it is also necessary to check the quality of data and continue to check according to the characteristics of continuously evolving AI. This paper explains the basic concepts of AI performance evaluations and monitoring and reports the results of a quality inspection and performance improvement for the AI application system under actual operation. Improvements in performance indicators α and β for each class and the matters that need to be supplemented could be confirmed by demonstrating the 4th learning and performance evaluation. The quality of the acquired AI system can be improved by such monitoring, and feedback on the development and mass production stages will improve the performance of subsequent AI systems.

참고자료

· 없음