저번 시간에는 모아소프트 AI/DATA Science 연구소의 핵심 연구 분야 및 주요 성과에 대해 소개해 드렸습니다.
오늘은 모아소프트의 AI/DATA Science 연구소가 AI 분야에서 그동안 수행해 온 프로젝트에 대해 자세히 알려드리도록 하겠습니다.
AI기반의 SW 신뢰성 분석 및 관리 프로그램 개발 (I)
저희 연구소의 이름에 AI가 포함된 만큼, 첫 번째로 소개해 드릴 수행 프로젝트는 AI 기반 SW 신뢰성 분석 및 관리 프로그램 개발입니다.
그림1. SW 신뢰성 분석/관리 도구 상용화 과정
SW 신뢰성 분석 모듈 개발, SW 신뢰성 척도 관리 모듈 개발, AI Data 분석 모듈 개발, 시스템/프로젝트 관리 모듈 개발을 통해서 AI 기반 소프트웨어 신뢰성 분석/관리 프로그램을 개발합니다.
이후 SW 신뢰성 분석/관리 도구로 상용화시킵니다.
| 연구 개발 항목 | 연구 중점 |
| AI 분석 알고리즘 연구 및 개발 | AI 분석 알고리즘은 신뢰성 분석의 전반적인 과정에 드는 노력을 줄이고, 보다 정확한 분석이 가능 • AI 분석 알고리즘 연구 – 데이터 수집 및 모델 적용을 위한 계획 수립 – AI 분석 알고리즘 개발을 위한 프로세스 연구 – AI 분석 알고리즘 모델의 입/출력 정의 • AI 분석 알고리즘 개발 – SW 릴리즈 시점의 HW/SW 통합신뢰도를 예측하는 모델 5종 개발 – 시험단계에서 결함데이터에 최적화된 추정식을 산출하는 모델 1종 개발 – Ai 모델 검증 및 피드백을 통한 모델 완성 |
그림 2. AI 관련 연구 개발 항목 및 중점
AI 분석 알고리즘 개발 계획 수립
AI 분석 알고리즘 개발 계획은 아래의 2가지 단계로 나눠 설정했습니다.
✔ 데이터수집
- 다양한 신뢰성 분석 및 관리 프로젝트를 통해 AI 분석을 위한 학습 데이터를 수집합니다.
Ex. F3 000 (CSCI 000종), F3 000 (CSCI 000종),
KDDX 000 (CSCI 000종), KDDX 000 (CSCI 000종), 000 (CSCI 000종) 등
✔ AI 분석 알고리즘 모델
- 5종의 HW/SW 통합 신뢰도 모델과 1종의 추정 모델에 대한 입/출력 데이터 정의합니다.
- 수집된 데이터를 학습/시험 데이터로 분할하여 AI 모델 학습 및 검증을 진행합니다.
그림 3. AI 분석 알고리즘 개발 프로세스 연구
총 5단계로 이루어지며, 4단계인 검증에서는 피드백을 추가로 진행합니다.
- 데이터 정의 및 데이터 수집
- 데이터 전처리
- AI 모델 알고리즘 6종 개발
- 검증 (피드백)
- AI 모델 활용
AI 분석 알고리즘 모델 생성 및 학습
그림 4. AI 반복 학습
AI 모델은
AI 모델 구조 생성 ➡ 데이터 학습 ➡ 검증 ➡ 피드백 4단계를 통해 반복 학습됩니다.
AI 모델 평가
그림 5. AI 모델 평가 과정
AI 모델이 완성이 되었다면, 데이터 학습에 대한 평가는 필수입니다.
- 데이터셋 분할
- 학습용 데이터셋 재분할
- 다중 모델 학습 및 평가
- 교차 검증
- 최적화 모델 학습
이러한 5가지 과정을 거쳐 AI 모델의 더 정확한 데이터를 얻을 수 있도록 합니다.
검증 단계에서 평균제곱오차, 교차엔트로피오차, 민감도 등을 검증합니다.
모아소프트 AI/DATA Science 연구소는 AI 분야 및 SW 개발 등 다양한 분야의 연구와 여러 프로젝트 진행 경력을 통한 뛰어난 신뢰성 분석 능력 을 갖추고 있습니다.
AI를 SW에 어떻게 적용하여 개발해야 할지 고민 중이신가요?
AI 모델 기반 SW 신뢰성 분석 및 관리 프로그램 도구를 상용화하고, 관련 교육과 솔루션을 제공하는 모아소프트 AI/DATA Science 연구소와 함께하세요.
관련문의: 02-6945-2156 / AI/Data Science 연구소 – (주)모아소프트
