아프리카 대기질 예측을 위한 SageMaker Canvas 자동화 솔루션 구축 가이드

아프리카 대기질 예측을 위한 머신러닝 기반 자동화 솔루션 구축 가이드

전 세계적으로 대기 오염 문제는 점차 심각해지고 있으며, 특히 아프리카에서는 PM2.5(지름이 2.5마이크로미터 이하인 초미세먼지) 측정에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 매우 어려운 상황입니다. 이러한 기술적 한계를 극복하고, 정확하고 실시간적인 대기질 예측 모델을 구축하기 위해 AWS는 SageMaker Canvas 기반의 자동화 솔루션을 제안했습니다. 본 포스팅에서는 이 솔루션을 활용하는 방법과 실제 적용 사례, 그리고 구성 아키텍처를 중점적으로 소개합니다.

PM2.5 예측의 도전 과제와 자동화된 해결 방안

아프리카 지역을 중심으로 수도 없는 센서가 배포돼 있지만, 전력 불안정성과 연결 문제로 인해 PM2.5 측정 값에 자주 누락이 발생합니다. 전통적인 예측 방법은 결측값이 존재하면 모델 정확도에 악영향을 미치거나 아예 작동하지 않는 한계가 있습니다. 그러나 SageMaker Canvas는 결측값이 포함된 시계열 데이터를 기반으로도 예측이 가능해, 운영 중단 없이 지속적인 대기질 예측을 가능하게 합니다.

이 솔루션은 Amazon SageMaker Canvas, AWS Lambda, AWS Step Functions를 포함한 완전한 AWS 기반 자동화 시스템으로 구성되어 있습니다. 학습 모델 훈련 후, 주기적으로 예측을 수행하고 누락 값을 자동으로 보완하는 인프라를 구성합니다.

솔루션 아키텍처

이 아키텍처는 EventBridge Scheduler가 24시간 주기로 Step Functions 워크플로를 호출하면서 시작됩니다. 이후 Lambda가 공백값이 포함된 데이터를 Amazon Aurora에서 추출하고, 이를 Amazon S3에 저장합니다. 이후 다른 Lambda가 S3의 데이터를 받아 SageMaker Batch Transform을 통해 PM2.5 예측을 수행하며, 예측값은 다시 Aurora DB에 저장됩니다.

모델 구성 및 학습 자동화

1. SageMaker Canvas 설정 및 모델 학습
   Canvas 환경을 설정한 후, 예측 모델을 구축합니다. 이때 다루는 데이터는 특정 스키마를 따르는 시계열 데이터이며, Value 컬럼을 주 예측 타겟 변수로 설정합니다. 학습 단계에서는 결측값 제거 및 전처리를 포함한 Data Wrangler 기능을 활용합니다.

2. 데이터 클렌징 및 변수 선택
   센서 데이터의 오류 값을 제거하고, PM2.5 외 불필요한 컬럼이나 외부 요인과의 영향 관계 분석을 통해 최적의 예측에 활용될 피처만을 사용합니다.

3. 모델 성능 평가 및 등록
   모델 학습 완료 후, RMSE 및 R2 점수로 모델 정확도를 검토한 후 성능 만족 시 Model Registry에 등록합니다. 이 모델은 이후 Batch Transform에 활용됩니다.

자동화된 시계열 배치 예측

등록된 모델은 AWS CDK를 통해 인프라 배포 시 SageMaker Batch Model로 생성됩니다. 이후 Step Functions는 매 24시간마다 PM2.5 누락 데이터를 자동으로 분석하여, 예측값을 삽입하는 자동화된 흐름을 유지합니다.

배포 및 구성 변경의 자동화

데이터 스키마가 변하거나 인프라 리소스를 조정할 경우에도 AWS CDK 배포를 통해 간편하게 갱신할 수 있습니다. 구성 파일에서 인스턴스 유형이나 배치 주기를 수정한 후 cdk deploy만 수행하면 변경 사항이 반영됩니다.

보안 운영 가이드

본 솔루션은 다음과 같은 보안 강화 기능을 포함합니다:

• 모든 데이터 전송에 SSL/TLS 적용, 정적 비밀번호 대신 IAM을 통한 DB 접근
• S3 및 Aurora에 대한 암호화 저장
• SageMaker, Lambda, RDS가 모두 VPC 프라이빗 서브넷에서 작동
• 최소 권한 원칙을 적용한 Lambda 권한 구성

결론

이처럼 SageMaker Canvas에 기반을 둔 자동화 솔루션은 복잡한 ML 알고리즘 지식 없이도 대기질 예측 모델을 쉽게 구축하고 운영할 수 있는 환경을 제공합니다. 특히 공중보건 전문가, 환경 연구가들은 기술적 접근장벽을 낮춰줌으로써 보다 정확하고 신속한 정책 의사결정을 내릴 수 있습니다. 만약 환경 분석, 예측 자동화, ML을 활용한 데이터 복구에 관심이 있다면 본 가이드는 매우 실용적인 배포 흐름과 실제 데이터셋 지원까지 포함하고 있어 좋은 시작점이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/empowering-air-quality-research-with-secure-ml-driven-predictive-analytics/