특장점

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  DataOps와 MLOps의 통합 운영

  데이터 수집·정제·품질관리부터 모델 학습·배포·운영까지 분리되어 있던 업무를 하나의 파이프라인으로 통합하여 AI 개발과 운영의 연속성 확보

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  AI 데이터·모델 전주기 추적관리

  어떤 데이터가 어떤 처리과정을 거쳐 어떤 모델의 학습에 사용되었는지를 버전과 이력 기준으로 추적하여 AI 결과의 재현성과 설명 가능성 향상

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  신뢰성 검증이 내재화된 MLOps

  데이터 무결성, 처리 규칙 준수 및 모델 운영이력을 별도의 사후 점검이 아닌 MLOps 파이프라인 내부에서 자동 검증

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  원본 비공개 기반 데이터 검증

  커밋먼트와 영지식증명 기술을 적용하여 개인정보, 민감정보 및 영업비밀을 공개하지 않고도 데이터의 무결성과 처리 적합성 검증

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  멀티체인 기반 분산형 MLOps 운영

  대용량 처리, 실시간 처리, 보안 및 가용성 등 파이프라인별 요구사항에 따라 적합한 블록체인을 자동 적용하여 단일 체인 구조의 성능·확장성 한계 보완

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  Agentic-AI 기반 지능형 자동화

  AI Agent가 데이터 탐색, 학습 실행, 성능 비교, 배포조건 점검, 운영상태 분석 및 재학습 판단을 수행하여 운영자의 수작업 감소

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  데이터·모델 레지스트리 통합관리

  데이터셋과 모델의 식별자, 버전, 메타데이터, 소유자, 이용정책, 검증결과 및 배포상태 통합 관리

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  모델 재현성 및 감사 대응 강화

  학습데이터, 학습환경, 알고리즘, 파라미터, 성능평가 및 배포이력을 연결하여 동일 모델의 재현과 운영과정에 대한 감사·검증 지원

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  데이터·모델 주권 보장

  데이터와 모델 제공자가 사용범위, 이용목적, 제공기간, 재사용 여부 및 이용조건을 직접 설정하고 활용이력 확인

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  기여도 기반 운영 및 정산 지원

  모델 성능 향상에 기여한 데이터와 모델의 기여도를 산정하고, 이용량과 활용실적을 기반으로 정산·보상

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  기존 MLOps 환경과 연계 가능한 구조

  Kubeflow, MLflow, Airflow 등 기존 DataOps·MLOps 환경과 API 또는 플러그인 방식으로 연계할 수 있는 모듈형 구조 제공

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  공공·민간 AI 서비스에 적용 가능한 확장성

  공공데이터, 의료, 금융, 제조, 연구개발 등 데이터 신뢰성과 운영이력 관리가 필요한 다양한 AI 서비스에 적용