㈜엠텍의 AI 엔진과 외부 시스템 간 데이터 파이프라인 구축 및 API 기반 인공지능 플랫폼 통합 연동 시스템 개발
엠텍 인공지능 플랫폼 연동 System은 ㈜엠텍이 보유한 AI 엔진(머신러닝·딥러닝 모델)을 다양한 외부 비즈니스 시스템과 연동하는 통합 플랫폼을 개발한 프로젝트입니다. AI 모델의 학습·추론 파이프라인을 표준화된 API로 추상화하여, 엔터프라이즈 환경의 ERP·MES·CRM 등 기간계 시스템에서 AI 기능을 쉽게 호출·활용할 수 있는 미들웨어 계층을 구축했습니다. 데이터 전처리, 모델 서빙, 결과 후처리, 모니터링까지 AI 운영의 전 과정을 자동화하여 AI 기술의 실무 적용 장벽을 낮추는 플랫폼입니다.
㈜엠텍의 AI 모델은 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)로 개발되어 있으며, 각 모델의 입출력 형식과 호출 방식이 상이하여 외부 시스템과의 연동에 개별적인 커스텀 개발이 필요했습니다. 모델 버전 관리와 A/B 테스트도 체계화되지 않아 운영 효율성이 낮았습니다.
RESTful API 기반의 모델 서빙 계층을 구축하여 프레임워크에 무관하게 통일된 API 인터페이스로 AI 모델을 호출할 수 있도록 추상화했습니다. 모델 등록·버전 관리·배포 파이프라인을 자동화하고, 요청 큐잉과 배치 처리로 대량 추론 요청을 효율적으로 처리합니다. API 키 기반 인증과 요청 제한(Rate Limiting)으로 보안과 안정성을 확보했습니다.
외부 시스템의 데이터 형식(DB, CSV, JSON, XML)과 AI 모델이 요구하는 입력 형식 간 변환이 필요하며, 실시간 스트리밍과 배치 처리를 모두 지원해야 했습니다.
플러그인 방식의 데이터 어댑터를 개발하여 RDBMS, NoSQL, 파일 시스템, 메시지 큐 등 다양한 데이터 소스와의 연결을 표준화했습니다. ETL 파이프라인으로 데이터 전처리(정규화, 결측치 처리, 특징 추출)를 자동 수행하며, 추론 결과의 후처리 및 대상 시스템으로의 역전송을 지원합니다.
REST APIPythonTensorFlowDocker
AI 도입 가속화: 표준 API를 통해 기존 시스템에 AI 기능을 신속하게 통합 가능
운영 자동화: 모델 배포·모니터링·버전 관리를 자동화하여 MLOps 기반 확보
유연한 확장: 신규 AI 모델 추가 시 API 등록만으로 서비스 즉시 제공 가능
비즈니스 가치: AI 기술을 실무 업무에 직접 연결하여 비즈니스 의사결정 품질 향상
AI 모델 서빙, API 설계, 데이터 파이프라인 구축을 아우르는 AI 플랫폼 엔지니어링 프로젝트입니다. 다양한 ML/DL 프레임워크의 통합 운영과 엔터프라이즈 시스템 연동에 대한 기술적 깊이를 보여주며, AI의 실용적 비즈니스 적용을 가능하게 하는 미들웨어 설계 역량을 입증합니다.
엠텍 인공지능 플랫폼 연동 System은 ㈜엠텍이 보유한 AI 엔진(머신러닝·딥러닝 모델)을 다양한 외부 비즈니스 시스템과 연동하는 통합 플랫폼을 개발한 프로젝트입니다. AI 모델의 학습·추론 파이프라인을 표준화된 API로 추상화하여, 엔터프라이즈 환경의 ERP·MES·CRM 등 기간계 시스템에서 AI 기능을 쉽게 호출·활용할 수 있는 미들웨어 계층을 구축했습니다. 데이터 전처리, 모델 서빙, 결과 후처리, 모니터링까지 AI 운영의 전 과정을 자동화하여 AI 기술의 실무 적용 장벽을 낮추는 플랫폼입니다.
㈜엠텍의 AI 모델은 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)로 개발되어 있으며, 각 모델의 입출력 형식과 호출 방식이 상이하여 외부 시스템과의 연동에 개별적인 커스텀 개발이 필요했습니다. 모델 버전 관리와 A/B 테스트도 체계화되지 않아 운영 효율성이 낮았습니다.
RESTful API 기반의 모델 서빙 계층을 구축하여 프레임워크에 무관하게 통일된 API 인터페이스로 AI 모델을 호출할 수 있도록 추상화했습니다. 모델 등록·버전 관리·배포 파이프라인을 자동화하고, 요청 큐잉과 배치 처리로 대량 추론 요청을 효율적으로 처리합니다. API 키 기반 인증과 요청 제한(Rate Limiting)으로 보안과 안정성을 확보했습니다.
외부 시스템의 데이터 형식(DB, CSV, JSON, XML)과 AI 모델이 요구하는 입력 형식 간 변환이 필요하며, 실시간 스트리밍과 배치 처리를 모두 지원해야 했습니다.
플러그인 방식의 데이터 어댑터를 개발하여 RDBMS, NoSQL, 파일 시스템, 메시지 큐 등 다양한 데이터 소스와의 연결을 표준화했습니다. ETL 파이프라인으로 데이터 전처리(정규화, 결측치 처리, 특징 추출)를 자동 수행하며, 추론 결과의 후처리 및 대상 시스템으로의 역전송을 지원합니다.
REST APIPythonTensorFlowDocker
AI 도입 가속화: 표준 API를 통해 기존 시스템에 AI 기능을 신속하게 통합 가능
운영 자동화: 모델 배포·모니터링·버전 관리를 자동화하여 MLOps 기반 확보
유연한 확장: 신규 AI 모델 추가 시 API 등록만으로 서비스 즉시 제공 가능
비즈니스 가치: AI 기술을 실무 업무에 직접 연결하여 비즈니스 의사결정 품질 향상
AI 모델 서빙, API 설계, 데이터 파이프라인 구축을 아우르는 AI 플랫폼 엔지니어링 프로젝트입니다. 다양한 ML/DL 프레임워크의 통합 운영과 엔터프라이즈 시스템 연동에 대한 기술적 깊이를 보여주며, AI의 실용적 비즈니스 적용을 가능하게 하는 미들웨어 설계 역량을 입증합니다.