모델 품질 관리 영역
🎯 영역 개요
지속적으로 관리해야 할 MLOps 핵심 영역으로, 모델의 품질을 일관되게 유지하고 향상시키는 것이 목표
📊 지속적 관리 영역
1. 예측 가능한 품질 관리
핵심 책임
- 모델 성능 기준 설정 및 유지
- 품질 보장을 위한 표준 프로세스 구축
- 일관된 품질 메트릭 적용
관리 방법
- 정기적인 성능 평가 스케줄 수립
- 품질 임계값 설정 및 모니터링
- 품질 저하 시 자동 알림 시스템
2. 모델 성능 모니터링
핵심 책임
- 실시간 모델 성능 추적
- 성능 저하 조기 감지
- 성능 트렌드 분석 및 보고
관리 지표
- 정확도 메트릭: Precision, Recall, F1-Score
- 비즈니스 메트릭: ROI, 사용자 만족도
- 시스템 메트릭: 응답시간, 처리량
3. 데이터셋 검증
핵심 책임
- 입력 데이터 품질 검증
- 데이터 드리프트 감지
- 데이터 일관성 보장
검증 항목
- 데이터 스키마 검증: 필드 타입, 범위 확인
- 데이터 품질 검증: 결측치, 이상치 탐지
- 분포 변화 감지: 통계적 분포 비교
4. 모델 검증
핵심 책임
- 모델 출력 검증
- 모델 로직 검증
- 모델 버전 관리
검증 방법
- 출력 범위 검증: 예상 범위 내 결과 확인
- 비즈니스 로직 검증: 도메인 지식과 일치성 확인
- A/B 테스트: 신규/기존 모델 성능 비교
🔄 관리 프로세스
일일 관리 작업
- 모델 성능 지표 확인
- 데이터 품질 보고서 검토
- 알림 및 이슈 대응
주간 관리 작업
- 성능 트렌드 분석
- 데이터 드리프트 분석
- 모델 성능 리포트 작성
월간 관리 작업
- 전체 모델 포트폴리오 리뷰
- 품질 기준 재평가
- 개선 계획 수립
⚠️ 주요 위험 요소
데이터 관련 위험
- 잘못된 데이터 입력: 학습은 되지만 성능 저하 발생
- 데이터 드리프트: 시간에 따른 데이터 분포 변화
- 데이터 수집 방법 변경: 기존 모델과 호환성 문제
모델 관련 위험
- 모델 성능 저하: 점진적 성능 감소
- 모델 오류 인지 부족: 출력값만 정상이면 문제 파악 어려움
- 버전 관리 미흡: 모델 롤백 시 문제 발생
📈 성공 지표
품질 지표
- 모델 정확도 유지율: 95% 이상
- 데이터 품질 점수: 90점 이상
- 이슈 대응 시간: 평균 4시간 이내
운영 지표
- 모니터링 커버리지: 100%
- 알림 정확도: 거짓 양성 5% 이하
- 문제 조기 감지율: 80% 이상
🔗 연관 영역
담당자: MLOps 팀
검토 주기: 월 1회
최종 업데이트: 2025년
관련 프로젝트: 머신러닝 파이프라인 구축