AWS SageMaker 기반 불량 탐지 모델 전환 가이드

AWS SageMaker 기반 불량 탐지 비전 모델 마이그레이션 가이드

도입

2025년 10월 31일자로 Amazon Lookout for Vision 서비스가 종료될 예정입니다. 이에 따라 기존 L4V(LOOKOUT for VISION) 사용 기업들은 비전 기반 불량 탐지 워크로드를 대안 솔루션으로 전환해야 하는 상황에 직면했습니다. AWS는 고객이 중단 없는 AI 기반 품질 검사 및 이상 탐지를 가능하도록, Amazon SageMaker AI와 AWS Marketplace를 활용한 커스텀 트레이닝 모델 구축 및 배포 가이드를 제공합니다.

본 포스트에서는 Amazon SageMaker를 활용하여 이미지 기반 불량 탐지 모델을 구축하고 자동화하는 과정을 단계별로 소개합니다. 실제 배포 가능한 아키텍처 구성, 데이터 라벨링, 트레이닝, 인퍼런스 자동화 방식까지 상세히 다루어 효율적인 AI 모델 적용을 지원합니다.

본문

사전 요구 사항

본 워크플로우의 전체 활용을 위해 다음의 선행 조건이 필요합니다.

• Amazon SageMaker Studio or Unified Studio 사용 권한
• Amazon IAM Role (S3 및 SageMaker 권한 포함)
• AWS Marketplace – Computer Vision Defect Detection Model 구독
• 라벨링된 이미지 데이터셋 (Amazon SageMaker Ground Truth 또는 Partner tool 활용)
• SageMaker Notebook과 JupyterLab 활용 경험

아키텍처 개요 및 모델 활용 흐름

해당 워크플로우는 이미지 수집부터 엣지 장비로의 배포까지 전체 과정을 포함합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 이미지 수집 (엣지 애플리케이션 또는 센서 연동)
2. Amazon SageMaker Ground Truth를 통한 데이터 라벨링
3. Amazon SageMaker에서 사전학습 모델 기반 트레이닝
4. S3 기반 데이터 저장소 활용 및 인퍼런스 요청 처리
5. 실시간 인퍼런스 또는 배치 처리 방식 선택적 활용
6. 결과 분석 및 상태정보 대시보드 연동
7. 이상 감지 시 자동화된 작업 또는 알림 연동
8. 공정 운영자 대상 인터페이스 연동

데이터 라벨링 자동화 과정

Amazon Lookout for Vision 콘솔에서는 썸네일 기반의 라벨링 툴을 제공했지만, SageMaker 전환 시에는 Ground Truth 또는 파트너 플랫폼 (Example: Roboflow, SuperbAI 등)을 통해 진행해야 합니다.

1. SageMaker Ground Truth에서 Private 팀 구성

• 라벨링 구성원 초대
• 사용자 그룹 관리

2. 이미지 업로드 및 데이터셋 준비 (예: cookie-dataset)

• S3에 'normal'과 'anomaly' 이미지를 통합 업로드
• AWS CloudShell 또는 CLI 스크립트 사용

3. 라벨링 잡 생성

• 작업 유형(Image Classification 또는 Semantic Segmentation) 선택
• 라벨: normal, anomaly
• IAM Role 설정 및 S3 경로 구성

커스터마이징 가능한 모델 트레이닝

AWS Marketplace의 사전학습 모델을 SageMaker에서 fine-tuning하여 산업별 최적화가 가능합니다.

• SageMaker Notebook 인스턴스 생성 (예: m5.2xlarge, 128GB 볼륨)
• Marketplace에서 모델 구독 후 ARN 복사
• Jupyter Notebook 내 algorithm_name 변수에 ARN 대입
• 학습 데이터셋으로 output.manifest 파일 지정
• AlgorithmEstimator 구성:
  • InstanceType: ml.g4dn.2xlarge
  • Input Mode: Pipe
  • Hyperparameter 설정: ModelType, AttributeNames
• 모델 트레이닝 호출 및 실시간 로그 확인

인퍼런스 및 배포

1. SageMaker Endpoint 활용 실시간 인퍼런스

• 낮은 지연 시간으로 API 수준의 응답 가능
• 적합한 활용 환경: 지속적인 감시 시스템

2. Batch Transform 기반 배치 처리

• 오프라인 데이터셋 대량 분석에 이상적
• 인스턴스는 작업 완료 시 자동 해제 (비용 최적화)

결론

Amazon SageMaker AI를 활용하면 기존 Lookout for Vision 사용자들도 손쉽게 불량 탐지 비전 모델 전환이 가능합니다. SageMaker의 유연한 설정, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 인프라 선택 등은 기존보다 더 높은 자동화 수준과 성능 최적화를 구현하는 데 도움을 줍니다.

또한 Jupyter Notebook 기반 반복 학습, 엣지 장비 연동을 포함한 자동 배포까지 가능하므로, 제조 자동화 시스템과 AI 분야를 접목하고자 하는 기업에게 최적의 선택이 될 수 있습니다. 이 글에서 소개한 방법 외에도, 오픈소스 기반 엣지 배포 어플리케이션(Defect Detection Application)도 참고하시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/train-custom-computer-vision-defect-detection-model-using-amazon-sagemaker/