<div id="readability-page-1" class="page"><article id="post-2073">
	

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<figure><table><thead><tr><th>구성 요소</th><th>기능</th><th>기술 스택</th><th>주요 특징</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Model Repository</strong></td><td>AI/ML 모델 저장 및 관리</td><td>MLflow Model Registry, MinIO, Harbor</td><td>– 모델 바이너리 저장<br>– 버전별 모델 관리<br>– 모델 검증 및 승인 워크플로우</td></tr><tr><td><strong>Metadata Database</strong></td><td>모델 메타데이터 관리</td><td>PostgreSQL, MongoDB</td><td>– 모델 성능 메트릭<br>– 학습 파라미터<br>– 배포 이력 추적</td></tr><tr><td><strong>Version Control</strong></td><td>모델 및 데이터 버전 관리</td><td>MLflow, DVC, Git</td><td>– 실험 추적<br>– 재현성 보장<br>– A/B 테스트 지원</td></tr><tr><td><strong>Feature Store</strong></td><td>학습/추론용 Feature 관리</td><td>Feast, Tecton</td><td>– Feature 재사용<br>– Online/Offline Store<br>– Feature 일관성 보장</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>2. Catalog API 설계</h2>



<figure><table><thead><tr><th>API 엔드포인트</th><th>메소드</th><th>기능</th><th>인증 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>/api/v1/models</code></td><td>GET</td><td>모델 목록 조회</td><td>OAuth 2.0</td></tr><tr><td><code>/api/v1/models/{id}</code></td><td>GET</td><td>특정 모델 상세 조회</td><td>OAuth 2.0</td></tr><tr><td><code>/api/v1/models</code></td><td>POST</td><td>신규 모델 등록</td><td>OAuth 2.0 + Role</td></tr><tr><td><code>/api/v1/models/{id}/versions</code></td><td>GET</td><td>모델 버전 이력</td><td>OAuth 2.0</td></tr><tr><td><code>/api/v1/models/{id}/deploy</code></td><td>POST</td><td>모델 배포 요청</td><td>OAuth 2.0 + Role</td></tr><tr><td><code>/api/v1/models/{id}/metrics</code></td><td>GET</td><td>모델 성능 메트릭 조회</td><td>OAuth 2.0</td></tr><tr><td><code>/api/v1/features</code></td><td>GET</td><td>Feature 목록 조회</td><td>OAuth 2.0</td></tr><tr><td><code>/api/v1/features/{id}</code></td><td>GET</td><td>Feature 상세 정보</td><td>OAuth 2.0</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>3. 모델 메타데이터 스키마</h2>



<figure><table><thead><tr><th>필드명</th><th>데이터 타입</th><th>필수 여부</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td>model_id</td><td>UUID</td><td>필수</td><td>고유 모델 식별자</td></tr><tr><td>model_name</td><td>String</td><td>필수</td><td>모델 이름</td></tr><tr><td>model_type</td><td>Enum</td><td>필수</td><td>Classification, Regression, Forecasting 등</td></tr><tr><td>framework</td><td>String</td><td>필수</td><td>TensorFlow, PyTorch, ONNX 등</td></tr><tr><td>version</td><td>String</td><td>필수</td><td>시맨틱 버전 (e.g., 1.2.3)</td></tr><tr><td>use_case</td><td>String</td><td>필수</td><td>Traffic Prediction, QoS Optimization 등</td></tr><tr><td>performance_metrics</td><td>JSON</td><td>필수</td><td>Accuracy, Latency, F1-Score 등</td></tr><tr><td>training_dataset</td><td>String</td><td>필수</td><td>학습 데이터셋 참조</td></tr><tr><td>input_schema</td><td>JSON</td><td>필수</td><td>입력 데이터 스키마</td></tr><tr><td>output_schema</td><td>JSON</td><td>필수</td><td>출력 데이터 스키마</td></tr><tr><td>deployment_status</td><td>Enum</td><td>필수</td><td>Development, Staging, Production</td></tr><tr><td>created_at</td><td>Timestamp</td><td>자동</td><td>생성 시간</td></tr><tr><td>updated_at</td><td>Timestamp</td><td>자동</td><td>수정 시간</td></tr><tr><td>owner</td><td>String</td><td>필수</td><td>모델 소유자/팀</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>4. O-RAN/AI-RAN 특화 Use Case별 모델 카테고리</h2>



<figure><table><thead><tr><th>Use Case</th><th>모델 유형</th><th>입력 데이터</th><th>출력</th><th>RIC 연동</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Traffic Prediction</strong></td><td>Time Series Forecasting</td><td>과거 트래픽 패턴, 시간, 위치</td><td>예상 트래픽 부하</td><td>Non-RT RIC</td></tr><tr><td><strong>QoS Optimization</strong></td><td>Reinforcement Learning</td><td>RRC 상태, CQI, RSRP/RSRQ</td><td>자원 할당 정책</td><td>Near-RT RIC</td></tr><tr><td><strong>Handover Decision</strong></td><td>Classification</td><td>신호 세기, 이동 속도, 셀 부하</td><td>Handover 여부 및 타겟 셀</td><td>Near-RT RIC</td></tr><tr><td><strong>Anomaly Detection</strong></td><td>Unsupervised Learning</td><td>네트워크 KPI, 로그 데이터</td><td>이상 징후 스코어</td><td>Non-RT RIC</td></tr><tr><td><strong>Energy Efficiency</strong></td><td>Optimization</td><td>트래픽 패턴, 전력 소비</td><td>셀 On/Off 스케줄</td><td>Non-RT RIC</td></tr><tr><td><strong>Beamforming</strong></td><td>Deep Learning</td><td>채널 상태 정보 (CSI)</td><td>빔 형성 가중치</td><td>Near-RT RIC</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>5. LoxiLB 통합 설계</h2>



<figure><table><thead><tr><th>통합 영역</th><th>LoxiLB 역할</th><th>구현 방식</th><th>이점</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Model Serving LB</strong></td><td>AI 추론 서버 부하 분산</td><td>L4 Load Balancing</td><td>– 고성능 추론 서비스<br>– Auto-scaling 지원</td></tr><tr><td><strong>RIC Traffic LB</strong></td><td>Near-RT RIC 트래픽 분산</td><td>eBPF 기반 패킷 처리</td><td>– 저지연 처리<br>– DU/CU 부하 균형</td></tr><tr><td><strong>Health Check</strong></td><td>Model Serving 헬스 체크</td><td>Active/Passive 체크</td><td>– 장애 서버 자동 제외<br>– 서비스 가용성 향상</td></tr><tr><td><strong>Session Affinity</strong></td><td>모델 추론 세션 유지</td><td>Source IP Hash</td><td>– 일관된 추론 결과<br>– 캐시 효율성</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>6. Catalog 운영 프로세스</h2>



<figure><table><thead><tr><th>단계</th><th>활동</th><th>담당자</th><th>도구/자동화</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>1. 모델 개발</strong></td><td>모델 학습 및 검증</td><td>Data Scientist</td><td>Jupyter, MLflow Tracking</td></tr><tr><td><strong>2. 모델 등록</strong></td><td>Catalog에 모델 등록</td><td>ML Engineer</td><td>MLflow API, CI/CD Pipeline</td></tr><tr><td><strong>3. 모델 검증</strong></td><td>성능 및 품질 검증</td><td>ML Ops Team</td><td>자동화 테스트 스크립트</td></tr><tr><td><strong>4. 모델 승인</strong></td><td>프로덕션 배포 승인</td><td>Tech Lead</td><td>Approval Workflow</td></tr><tr><td><strong>5. 모델 배포</strong></td><td>Serving 환경에 배포</td><td>DevOps Team</td><td>Kubernetes Operator, Helm</td></tr><tr><td><strong>6. 모니터링</strong></td><td>성능 모니터링 및 드리프트 감지</td><td>ML Ops Team</td><td>Prometheus, Grafana</td></tr><tr><td><strong>7. 모델 갱신</strong></td><td>재학습 및 버전 업데이트</td><td>Data Scientist</td><td>Scheduled Retraining Pipeline</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>7. 보안 및 거버넌스</h2>



<figure><table><thead><tr><th>항목</th><th>요구사항</th><th>구현 방안</th><th>준수 표준</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>접근 제어</strong></td><td>역할 기반 권한 관리</td><td>RBAC (Role-Based Access Control)</td><td>ISO 27001</td></tr><tr><td><strong>데이터 암호화</strong></td><td>전송/저장 시 암호화</td><td>TLS 1.3, AES-256</td><td>GDPR, HIPAA</td></tr><tr><td><strong>감사 로그</strong></td><td>모든 작업 이력 추적</td><td>중앙 로그 시스템</td><td>SOC 2</td></tr><tr><td><strong>모델 검증</strong></td><td>악의적 모델 방지</td><td>모델 서명 및 검증</td><td>NIST AI Framework</td></tr><tr><td><strong>개인정보 보호</strong></td><td>학습 데이터 익명화</td><td>Differential Privacy</td><td>GDPR Article 25</td></tr><tr><td><strong>규정 준수</strong></td><td>통신 규제 준수</td><td>정책 기반 배포 제어</td><td>3GPP Security Standards</td></tr></tbody></table></figure>



<h2>8. 확장성 및 성능 고려사항</h2>



<figure><table><thead><tr><th>요소</th><th>목표</th><th>설계 전략</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Model Storage</strong></td><td>PB급 확장</td><td>Object Storage (S3, MinIO) + CDN</td></tr><tr><td><strong>Metadata Query</strong></td><td>&lt; 100ms 응답</td><td>Database Indexing, Caching (Redis)</td></tr><tr><td><strong>Concurrent Users</strong></td><td>1000+ 동시 접속</td><td>Horizontal Scaling, API Gateway</td></tr><tr><td><strong>Model Serving</strong></td><td>&lt; 50ms 추론 지연</td><td>GPU 가속, Model Optimization (ONNX)</td></tr><tr><td><strong>High Availability</strong></td><td>99.99% 가용성</td><td>Multi-AZ 배포, LoxiLB 이중화</td></tr><tr><td><strong>Disaster Recovery</strong></td><td>RPO &lt; 1시간, RTO &lt; 4시간</td><td>지역 간 복제, 자동 백업</td></tr></tbody></table></figure>
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JS Lab

1. Catalog 핵심 구성 요소
2. Catalog API 설계
3. 모델 메타데이터 스키마
4. O-RAN/AI-RAN 특화 Use Case별 모델 카테고리
5. LoxiLB 통합 설계
6. Catalog 운영 프로세스
7. 보안 및 거버넌스
8. 확장성 및 성능 고려사항

Telco를 위한 AI/ML Catalog 설계

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