정경순 대표 (Kyle Jung)
㈜아하랩스 대표
지속 가능한 AI를 위한 AIOps와 데이터 운영체계의 중요성
The Importance of AIOps and Data Operations System for Sustainable AI
데이터 드리프트와 모델 드리프트를 관리하는 제조 AI 운영 전략을 공유합니다.
Abstract / Talk Notes · Korean
제조 산업에서 AI 도입은 단순히 모델을 개발하는 것으로 끝나지 않으며, 장기적으로 안정적으로 운영할 수 있는 구조를 처음부터 설계하는 것이 중요합니다. 실제 제조 현장은 설비 상태, 원자재, 환경 변화 등으로 인해 데이터 드리프트(Data Drift)가 지속적으로 발생하며, 이를 적절히 관리하지 못할 경우 AI 성능 저하와 함께 PoC 이후 양산 확산에 실패하는 사례가 많습니다. 본 강연에서는 제조 현장에서의 데이터 수집·정제·전송·저장 기술과 함께, 데이터 드리프트 및 모델 드리프트를 모니터링하고 자동 재학습까지 연결하는 AIOps 기반 운영 기술을 소개합니다. 또한 지속 가능한 제조 AI 운영을 위한 데이터 중심 접근 방식과 실제 산업 현장에서 요구되는 AI 운영 전략을 공유합니다.
Abstract / Talk Notes · English
Successful AI adoption in manufacturing requires more than building accurate models; it demands a sustainable operational strategy from the very beginning. Manufacturing environments constantly change due to equipment conditions, raw materials, and process variations, causing frequent data drift that can significantly degrade AI performance over time. Without proper management, many AI projects fail to scale beyond PoC into full production deployment. This session introduces key technologies for manufacturing data collection, cleansing, transmission, and storage, along with AIOps technologies for monitoring data drift and model drift, enabling continuous retraining and stable AI operations. The session will also discuss practical strategies for sustainable industrial AI deployment in real manufacturing environments.
Biography
- 현 ㈜아하랩스(AHHA Labs) 대표이사
- 2016 인공지능 스타트업 TGNine 수석 연구원
- 2011 LG전자 SIC연구소 주임연구원
- 2010 파일 공유 스타트업 스파이카 개발 팀장
- 2003 NMI Korea 미들웨어 팀장
- 2010 KAIST 전기전자공학부 학사