컨테이너 기반 디지털 클라우드 플랫폼 관리 체계 구축
목적
- 농업 빅데이터 수집 및 생산성 향상 모델 개발을 위한 컨테이너 기반 디지털 클라우드 플랫폼 관리 체계 구축합니다.
기간
- 2022. 04 ~ 2024. 12
협력
- 서울대학교, 농촌진흥청, 한국과학기술정보연구원
펀딩
- 농촌진흥청
내용
- 농업 분야에서는 데이터를 수집하고 저장하고 있지만 농업 분야의 기계학습 및 빅데이터를 활용한 연구 생태계 활성화를 제공하기 위해 농업 분야의 빅데이터와 기계학습 모델 API을 활용하여 공공 또는 민간 맞춤형 서비스를 위한 기술을 개발합니다.
- 과학기술연구망센터에서는 기존에 인공지능 연구 환경 제공 시스템, KREONET AI 연구플랫폼 개발 및 운영한 경험을 바탕으로 농업 분야의 빅데이터 활용 플랫폼에 기술을 적용하고 이를 기반으로 농업 모델 공공 및 민간 서비스 활성화를 통한 농업 분야의 경쟁력을 제고합니다.
- 농업 생산, 농업 환경, 기상기후 등의 데이터와 기계학습 여러 모델들을 연계하여 미래 농업 생산량 및 출하량 등을 예측하는 시스템을 개발하고, KISTI에서는 데이터와 모델의 저장 및 기계학습 처리를 수행하는 개발자들을 위한 플랫폼 개발이 목적입니다.
예상성과 및 기대효과
- KREONET AI 연구 플랫폼을 구축한 컨테이너 기반의 시스템을 바탕으로 컨테이너 기반의 농업 빅데이터 관리 및 농업 모델을 저장하여 기계학습을 수행할 수 있는 환경을 제공합니다.
- 농업 빅데이터 플랫폼 내부에서 수행되는 모델 통합 관리 시스템과 모델 컨테이너 연계 인터페이스 개발합니다.
- 모델 통합 관리 시스템을 개발하기 위한 환경 이미지는 VSCode 또는 Jupyter Notebook을 활용할 예정입니다.