[한국타이어] Digital Intelligence Team

■ Background

“연구개발 데이터 분석 인프라 확장을 위한 중요한 전환점, Yennefer 도입”

한국타이어앤테크놀로지는 현재 데이터 분석 및 모델링 분야에서 중요한 전환점에 서 있습니다. 클라이언트인 한국타이어앤테크놀로지의 본사에는 약 30여 명의 데이터 전문가들이 각 사업 영역에서 데이터 분석, 모델링, 알고리즘 개발을 진행하고 있었습니다. 이들은 주로 AWS와 Sagemake를 사용하여 이러한 작업을 수행하지만, 대부분의 작업이 개인 노트북에서 진행되고 있어 여러 비효율적인 문제가 발생하고 있었습니다. 또한, 내부에서 사용하는 고성능 컴퓨팅 유닛(HPU)는 주로 전문 연구자들을 위해 사용되고 있었으며, 본사 직원들은 이를 사용할 수 없는 상황이었습니다. 이러한 배경에서, 몬드리안에이아이와 한국타이어앤테크놀로지는 확장성을 고려한 데이터 분석 인프라 구축을 모색하였습니다. 대규모 인프라를 초기에 구축하기보다는 우선적으로 작은 규모의 워크스테이션 및 인프라를 구성하여 점진적으로 확장해 나가는 방향을 고려하고자 하였습니다.

‍

■ Solution

“작은 규모의 워크스테이션 및 인프라 구축”

초기 Yennefer Labs 도입 시에 필요에 따라 프로젝트별 데이터 분석 인프라 환경이 확장 가능한 Yennefer Cluster 인프라 구축을 통해 프로젝트별 탄력적 인프라를 구성하였습니다.

‍

“클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼 도입”

클라우드의 유연성과 확장성을 활용하여, 인프라를 필요에 따라 조절할 수 있는 시스템을 도입하였습니다. 이는 데이터 분석 및 처리 작업에 필요한 리소스를 효율적으로 관리하고, 비용을 최적화하는 데 기여하였습니다.

‍

“효율적인 GPU 리소스 공유”

데이터 엔지니어링 및 모델 학습에 필요한 GPU 리소스를 공유하는 방안을 고려하여, 팀 간 협업을 강화하고, 리소스 사용의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하였습니다.

‍

“연구자들간의 협업 및 지원 강화”

데이터 저장 및 공유를 위한 협업 플랫폼 Yennefer의 도입을 통해, 연구자들 간의 협업과 지원을 강화하였습니다. 이는 데이터 분석 프로세스를 통합하고 효율화하는 데 기여하였으며며, 전사적인 데이터 관리 및 활용 능력을 한층 강화하였습니다.

‍

■ Result

“효율적인 자원 활용으로 기존 대비 데이터 처리 시간 20% 감소”

한국타이어 앤 테크놀로지는 클라우드 기반의 유연한 인프라를 활용하여 필요에 따라 자원을 효과적으로 할당하고 활용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있었으며, 이는 프로젝트 리소스 관리의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 또한, 연구와 개발 과정에서 내부 GPU를 활용하여 모델링 및 알고리즘 개발 시에도 고성능 리소스를 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 복잡한 데이터 처리 및 분석 능력을 향상하여, 프로젝트의 성능과 속도를 크게 개선했습니다.

‍

“연구 개발팀의 생산성 증가로 전문 연구자들의 참여율 30% 향상”

우리는 교육 및 지원 프로그램을 강화하여 직원들의 전문성을 높였습니다. 이는 지식 공유를 활성화하였으며, 직원들 간의 협업과 혁신이 증대되었습니다. 이를 통해 한국타이어 앤 테크놀로지의 기업 내부 기술 능력 강화는 물론이고, 팀 간의 협업과 의사소통을 개선하여 전문 연구자들이 보다 효과적으로 연구프로젝트에 참여할 수 있게 전반적인 연구 개발 능력을 향상시키는 데 기여했습니다.

[한국타이어] Digital Intelligence Team

한국타이어 앤 테크놀로지 Yennefer 공급

또 다른 Usecase를 살펴보세요!