이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 비전 검사 솔루션 운영을 처음 경험한 것은 산업 자동화 스터디에서 불량 감지 모델을 엣지 디바이스에 배포하는 실습을 통해서였습니다. 클라우드 서버가 아닌 현장 장비에 직접 모델을 올리는 방식이라 추론 속도와 모델 크기가 제약 조건이 됐습니다. 양자화와 프루닝을 적용해 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 실험을 했는데, 정확도 손실을 최소화하면서 속도를 개선하는 지점을 찾는 것이 핵심이었습니다.
ONNX로 모델을 변환해 다양한 런타임에서 동작하게 했고, TensorRT 최적화로 특정 하드웨어에서 추론 속도를 추가로 높이는 방법도 배웠습니다. 서버 환경과 엣지 환경의 차이는 업데이트와 모니터링 방식인데, 엣지 디바이스는 네트워크가 불안정한 경우가 있어 원격 배포와 상태 모니터링 구조가 중요하다는 것을 알게 됐습니다. AI 비전 검사는 정확도보다 현장 제약 조건에서 동작하는 것이 먼저라는 결을 배웠습니다.
엣지 디바이스에서 AI 비전 검사 모델을 운영하면서 최적화 전후의 성능을 직접 측정하고 비교한 경험이 있습니다. 원본 모델을 디바이스에서 실행했을 때 추론 시간이 현장 요구사항을 충족하지 못했는데, 양자화를 적용한 후 추론 시간이 줄었습니다. 속도가 개선됐지만 특정 케이스에서 정확도가 낮아지는 것을 확인했는데, 어느 케이스에서 정확도가 낮아지는지를 유형별로 분석했습니다. 정확도 손실이 허용 가능한 범위인지를 현장 요구사항과 비교해서 판단했고, 허용 가능한 수준에서 속도를 최대화하는 설정을 찾았습니다. 최적화 과정에서 단순히 평균 정확도가 유지됐는지만 보는 것이 아니라 어떤 유형의 결함에서 오탐이 발생하는지를 파악하는 것이 현장 운영에서 더 중요한 정보였습니다. 엣지 환경에서의 AI 운영은 실험실 지표와 현장 요구사항 사이의 간격을 좁히는 것이 핵심이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
엣지 디바이스에 배포된 AI 비전 검사 모델을 업데이트하는 과정에서 예상치 못한 문제를 경험했습니다. 새 버전 모델을 디바이스에 배포하는 중에 디바이스가 일시적으로 검사 기능을 수행하지 못하는 상황이 생겼는데, 현장에서 생산 라인이 잠시 멈춰야 했습니다. 엣지 환경에서의 모델 업데이트는 클라우드와 달리 현장 운영에 직접 영향을 주기 때문에, 배포 절차를 신중하게 설계해야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 이후에는 기존 모델을 즉시 롤백할 수 있는 구조를 갖추고, 새 모델로 전환하는 과정에서 짧은 중단도 허용되지 않는 라인과 허용 가능한 라인을 구분해서 배포 계획을 세우는 방식을 도입했습니다. 엣지 AI 운영은 모델 성능만큼이나 현장 운영과의 연계를 고려한 배포 전략이 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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