인공지능기초_04_AI 서비스 개발 사이클

1. 개요

AI 서비스 개발은 일반적인 소프트웨어 개발과 달리, 데이터(Data)를 중심으로 하는 순환적 생명주기(Lifecycle)를 가진다. 기획부터 배포, 그리고 재학습(Retraining)으로 이어지는 과정을 '음성인식 AI 스피커' 개발 예시를 통해 알아본다.

2. 개발 단계(Development Stages)

2.1. 서비스 기획 및 데이터 설계

• 목표 설정: 서비스의 타겟 유저(10~40대)와 핵심 기능(음성 명령 수행)을 정의한다.
• 데이터 기획: 수집할 데이터의 범위(Scope)를 설정한다.
  • 예: 표준어 사용, 문장 길이 10초 내외, 다양한 소음 환경(카페, 가정 등) 포함.
• 법적 검토: 개인정보 보호법(GDPR 등) 준수 여부 및 데이터 수집 동의 절차를 확인한다.

2.2. 데이터 수집(Data Collection)

양질의 데이터를 확보하는 단계이다.

• 수집 채널: 전문 성우, 크라우드 소싱(Crowd Sourcing), 사내 직원, 유튜브/외부 영상 등.
• 환경 변수: 실제 사용 환경(Real-world Environment)을 모사하기 위해 조용한 방음실뿐만 아니라 소음이 있는 환경에서의 데이터도 수집해야 한다.

2.3. 데이터 가공(Data Labeling)

수집된 데이터(Raw Data)에 정답(Label)을 부착하는 과정이다.

• 지도학습 준비: AI가 학습할 수 있도록 "음성 파일"과 "전사된 텍스트(Transcript)"를 매핑한다.
• 리소스 소요: 400시간 분량의 데이터라면, 사람이 400시간 동안 들으며 검수해야 하므로 막대한 인적 리소스가 투입된다.

2.4. 모델 개발 및 배포(Development & Deployment)

• 모델 학습: 최신 논문(SOTA)을 리서치하고 모델을 설계하여 학습을 진행한다.
• 배포 및 운영: 완성된 모델을 서비스 서버에 탑재한다.
• 피드백 루프(Feedback Loop): 배포 후, 예측하지 못한 불만 사항(예: 사투리 인식 실패)을 수집하고 개선 계획을 수립한다.

2.5. 재학습(Retraining) 및 고도화

서비스 운영 중에 축적된 실사용 데이터(Log Data)를 활용하여 모델을 업데이트한다. 이를 데이터 플라이휠(Data Flywheel) 효과라고 한다.

• 큐레이션(Curation): 쌓인 데이터 중 유효한 데이터를 선별하여 재학습에 활용한다.

3. 관련 직무 및 역할(Roles)

3.1. 데이터 관련 직무

• 데이터 레이블러(Data Labeler): 데이터를 가공하고 검수하는 전문 직군.
• 데이터 사이언티스트(Data Scientist): 수학, 통계, 머신러닝 지식을 바탕으로 비즈니스 지표를 설정하고 실험(A/B Test)을 통해 가설을 검증한다.
• 데이터 분석가(Data Analyst): SQL, Tableau 등을 활용해 데이터를 시각화(Visualization)하고 인사이트(Insight)를 도출한다.
• 데이터 엔지니어(Data Engineer): 데이터 파이프라인(Pipeline)을 구축하고, 하둡(Hadoop) 등을 이용해 대용량 데이터를 적재/관리한다.

3.2. AI 모델링 및 운영 직무

• AI 연구원(AI Researcher): 최신 알고리즘을 연구하고 모델 성능을 고도화한다. 논문 작성 및 구현 능력이 요구된다.
• MLOps(Machine Learning Operations): 모델의 배포, 운영, 모니터링, 재학습 자동화(CI/CD/CT)를 담당한다. AI가 실제 서비스 환경에서 안정적으로 동작하게 만드는 핵심 역할이다.

3.3. 기획 직무

• AI PM/PO: AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 제품의 방향성을 수립하고 프로젝트를 총괄한다.