KR102550574B1 - 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템 및 서비스 방법 - Google Patents

오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템 및 서비스 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에서 개시된 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템은, 모델 연계 모듈 배포부와 오픈 API 연계부를 포함한다. 모델 연계 모듈 배포부는 예측모델과 연계모듈을 수신하고, 상기 수신된 예측모델과 연계모듈을 스토리지에 저장한 후, 상기 저장된 예측모델과 연계 모듈을 AI 모델 허브로 배포하는 배포 엔진에 로딩한다. 오픈 API 연계부는 오픈 에이피아이(API)를 통해 수신된 예측필수 정보에 관련된 모델 정보를 AI 모델 연계관리부를 통해 검색하고, 상기 예측필수 정보의 입력 처리를 위한 관련 파라메터들을 생성하고, 상기 예측필수 정보의 전송을 위해 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시키고, 상기 연계된 모델연계 모듈을 통해 상기 모델 정보의 예측을 실행하고, 실행 완료된 예측결과 정보를 결과 전송부를 통해 제공한다.

Description

오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템 및 서비스 방법{AI model connection service system using open API and service method thereof}
본 발명은 에이이아이(AI:Artificial intelligence) 모델 서비스 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는 오픈 에이피아이 (open API)를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템 및 서비스 방법에 관한 것이다.
현재 AI 모델을 개발하는 AI 모델 개발업체는 AI 서비스를 제공하는 대규모 AI 포탈 업체를 통해서 AI 모델을 대부분 업로드하고 있다. 그러한 경우에 AI 모델 개발업체는 AI 서비스를 제공하는 대규모 포탈 업체에 종속되어 AI 서비스의 신뢰성이나 개발의 댓가에 따른 수익구조에 취약한 문제점이 있다. 또한, AI 서비스 제공사는 AI 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어를 개발해야 함은 물론 해당되는 AI 모델 개발업체를 서치하거나 직접 AI 모델을 개발해야 하는 부담이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, AI 모델 개발업체와 AI 서비스 제공사가 용이하게 연계되도록 하는 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템 및 서비스 방법을 제공함에 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따라, 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템은 모델 연계 모듈 배포부와 오픈 API 연계부를 포함한다. 상기 모델 연계 모듈 배포부는 예측모델과 연계모듈을 수신하고, 상기 수신된 예측모델과 연계모듈을 스토리지에 저장한 후, 상기 저장된 예측모델과 연계 모듈을 AI 모델 허브 및 AI 모델 연계부로 각기 배포하는 배포 엔진에 로딩한다. 상기 오픈 API 연계부는 오픈 에이피아이(API)를 통해 수신된 예측필수 정보에 관련된 모델 정보를 AI 모델 연계관리부를 통해 검색하고, 상기 예측필수 정보의 입력 처리를 위한 관련 파라메터들을 생성하고, 상기 예측필수 정보의 전송을 위해 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시키고, 상기 연계된 모델연계 모듈을 통해 상기 모델 정보의 예측을 실행하고, 실행 완료된 예측결과 정보를 전송부를 통해 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, AI 모델 개발업체와 AI 서비스 제공사가 오픈 API를 통해 서로 쉽게 연계되어 해당 AI 모델을 이용한 서비스가 수요자에게 원활히 제공될 수 있다. 따라서, AI 모델 개발업체와 AI 서비스 제공사의 이익이 서로 극대화될 수 있다. 결국, AI 모델 개발업체는 AI 서비스를 제공하는 소프트웨어를 별도로 개발할 필요 없이 AI 모델만을 개발하더라도 해당 AI 모델을 이용한 서비스가 수요자에게 제공될 수 있고, AI 서비스 제공사는 다양한 AI 모델들을 별도로 개발하지 않더라도 각종 AI 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템의 개념적 블록도이다.
도 2는 도 1의 모듈 배포부의 동작을 설명하는 플로우챠트이다.
도 3은 도 1의 오픈 API 연계부의 동작 일부를 설명하는 플로우챠트이다.
위와 같은 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은, 이해의 편의를 제공할 의도 이외에는 다른 의도 없이, 개시된 내용이 보다 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 상세한 설명 전체에 걸쳐 "일 실시 예" 또는 "실시 예" 로의 참조는 실시 예와 관련되어 설명된 특정한 특징 구조, 또는 특성이 본 명세서에 개시된 적어도 하나의 실시 예에 포함될 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, 본 상세한 설명 전체에 걸쳐 다양한 장소들에서의 "일 실시 예에서" 또는 "실시 예에서" 또는 "일 실시 예에 따라"(또는 유사한 의미를 갖는 다른 구성들)구절들의 출현들은 모두 반드시 동일한 실시 예를 지칭하는 것이 아닐 수 있다. 또한, 특정한 특징들, 구조들, 또는 특성들은 하나 이상의 실시 예들에서 임의의 적합한 방식으로 결합될 수 있다. 이와 관련하여 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "예시적인" 단어는 "예시, 실례, 또는 도시를 제공함"을 의미한다. "예시적인" 것으로서 본 명세서에 설명된 임의의 실시 예는 다른 실시 예보다 반드시 선호되거나 유리한 것으로 해석되어서는 안된다. 또한, 본 명세서의 문맥에 따라, 단수의 용어는 해당 복수의 형태들을 포함할 수 있고, 복수의 용어는 해당 단수의 형태를 포함할 수 있다. 본 명세서에 도시되고 논의된(구성요소 도해들을 포함하는) 다양한 도면들은 단지 예시적인 목적을 위한 것이고, 실제 척도로 그려진 것이 아니라는 점에서 유의해야 한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 단지 특정한 예시 적인 실시 예들을 설명하기 위한 것이고, 청구된 본 발명을 한정하려고 의도되는 것은 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수의 형태들 "한(a)", "한(an)", 및 "그(the)"는 문맥이 명백하게 다르게 지시하지 않는 한 복수의 형태를 포함하는 것으로 의도된다. "포함하다" 및/또는 "포함하는" 용어들은, 상세한 설명에서 사용될 때, 명시된 특징들, 정수들, 단계들, 연산들, 요소들, 및/또는 구성 요소들의 존재를 명시하나, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 연산들, 요소들, 및/또는 구성 요소들, 및/또는 그들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 다는 것이 더 이해될 것이다. 본 명세서에서 사용된 "제1", "제2" 등의 용어들은 선행하는 명사들의 라벨(label)들로 사용되고, 그렇게 명백하게 정의되지 않는 한 임의의 유형의 순서(예를 들어 공간적, 시간적, 논리적 등)를 암시하지 않는다. 또한 동일하거나 유사한 기능을 갖는 부분들, 구성요소들, 블록들, 회로들, 유닛들, 또는 모듈들을 지칭하기 위해 둘 이상의 도면들에 걸쳐 동일한 참조 번호들이 사용될 수 있다. 그러나 이러한 사용은 도시의 간소화 및 논의의 용이함을 위해서만이다. 이는 그러한 구성 요소들 또는 유닛들의 구성 또는 구조적 세부 사항이 모든 실시 예들에 걸쳐 동일한 것을 의미하지 않거나 또는 이러한 공통으로 참조된 부분들/모듈들이 본 명세서에 개시된 특정한 실시 예들의 지침들을 구현하는 유일한 방법이라는 것을 의미하지는 않는다.
달리 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 용어들(기술적인 그리고 과학적인 용어들을 포함하는)은 본 발명에 속한 기술 분야의 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전들에 정의된 용어들은 관련기술의 문맥에서 그들의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로서 해석되어야 하며 그리고 본 명세서에서 명백하게 정의되지 않는 한 이상적으로 되거나 지나치게 형식적인 뜻으로 해석되지 말아야 할 것임이 더 이해될 것이다.
본 명세서에서 사용된 바로서, 용어 "모듈(module)"은 모듈과 관련되어 본 명세서에서 설명된 기능을 제공하도록 구성된 소프트웨어, 펌웨어(firmware), 및/또는 하드웨어의 임의의 조합을 나타낸다. 용어 "소프트웨어"는 본 명세서에서 설명된 임의의 구현에 적용된 대로, 소프트웨어 패키지, 코드, 및/또는 인스트럭션 셋(set) 또는 인스트럭션들로서 구현될 수 있다. 용어 "하드웨어"는 본 명세서에서 설명된 임의의 구현 예에 적용된 대로, 예를 들어 개별의 혹은 임의의 조합의, 하드와이어드 회로(hardwired circuitry), 프로그래머블 회로, 상태-머신 회로(state machine circuitry), 및/또는 프로그래머블 회로에 의해 실행되는 인스트럭션들을 저장하는 펌웨어를 포함할 수 있다. 모듈들은 집합적으로 또는 개별적으로, 집적회로, 시스템 온 칩 (SoC) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않는 더 큰 시스템의 일부를 형성하는 회로로 구현될 수 있다.
여기에 설명되고 예시되는 각 실시 예는 그것의 상보적인 실시 예도 포함될 수 있으며, AI 모듈의 세부적인 추론 동작, 예측 동작들은 본 발명의 요지를 모호하지 않도록 하기 위해 상세히 설명되지 않을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템의 개념적 블록도이다.
도 1을 참조하면, 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템은 모델 연계 모듈 배포부(100)와 오픈 API 연계부를 포함한다.
상기 모델 연계 모듈 배포부(100)는 모델수신 모듈(110), 모델저장 모듈(120), 및 모델로딩 모듈(130)을 포함할 수 있다.
상기 오픈 API 연계부는 정보 수신 및 전송부(200), AI 모델 연계 관리부(300), AI 모델 연계부(400), AI 모델 허브(500)를 포함한다.
상기 정보 수신 및 전송부(200)는 예측필수 정보 수신 모듈(210), 예측필수 정보 전달 모듈(220), 예측결과 정보 전달 모듈(230), 및 예측결과 정보 수신 모듈(240)을 포함할 수 있다.
상기 AI 모델 연계 관리부(300)는 수신 모듈(310), 정보 검색 모듈(320), 입력처리 모듈(330), 전송처리 모듈(340), 분기처리 모듈(350), 결과수신 처리 모듈(360), 결과전달 처리 모듈(370)을 포함할 수 있다.
상기 AI 모델 연계부(400)는 복수의 연계 모듈들(401-1~401-N)을 포함할 수 있다.
상기 AI 모델 허브는(500)는 건강예측 모델(510), 건강나이 예측 모델(520), 장비고장 예측 모델(530), 날씨 예측 모델(540), 및 기타 모델(550)을 포함할 수 있다.
상기 모델 연계 모듈 배포부(100)의 상기 모델수신 모듈(110)은 AI 모델 개발 단말(10)로부터 A 사가 개발한 예측모델과 연계모듈을 수신할 수 있다. 여기서, A 사는 AI 모델 개발업체일 수 있다. 상기 A 사는 AI 서비스를 제공하는 소프트웨어를 별도로 개발할 필요 없이 AI 모델의 개발에 전념한다.
상기 모델수신 모듈(110)과 상기 AI 모델 개발 단말(10)간의 통신 프로토콜은 HTTP일 수 있다. 그러나, 상기 통신 프로토콜은 예시적인 방식에 불과하며, 사안이 다른 경우에 다음과 같은 통신 프로토콜들이 사용될 수도 있다. 상기 프로토콜들은 Code Division Multiple Access (CDMA), Global System for Mobile Communications (GSM), North American Digital Communications (NADC), Extended Time Division Multiple Access (E-TDMA), Wideband CDMA (WCDMA), CDMA2000, Wi-Fi, Municipal Wi-Fi (Muni Wi-Fi), Bluetooth, Digital Enhanced Cordless Telecommunications (DECT), Wireless Universal Serial Bus (Wireless USB), Fast low-latency access with seamless handoff Orthogonal Frequency Division Multiplexing (Flash-OFDM), IEEE 802.20, General Packet Radio Service (GPRS), iBurst, Wireless Broadband (WiBro), WiMAX, WiMAX-Advanced, Universal Mobile Telecommunication Service - Time Division Duplex (UMTS-TDD), High Speed Packet Access (HSPA), Evolution Data Optimized (EVDO), Long Term Evolution - Advanced (LTE Advanced), Multichannel Multipoint Distribution Service (MMDS), 및 기타 등등일 수 있다.
상기 예측모델은 딥러닝 엔진을 이용하여 생성된 모델일 수 있다. 생성된 예측모델은 java, Python 등과 같은 동적 연계 코드를 이용하여 연계될 수 있다.
상기 연계 모듈은 운영관리 프로그램을 이용하여 웹에 자동 디플로이된다. 상기 연계 모듈은 자동으로 Open API 모듈과 연계될 수 있다. 따라서, 오픈 API 통해서 AI 예측 모델을 연계하고 예측 모델로부터 얻어진 결과를 오픈 API 통해서 받는 형태이다.
상기 모델 연계 모듈 배포부(100)의 상기 모델 저장 모듈(120)은 상기 모델 수신 모듈(110)을 통해 수신된 예측모델과 연계모듈을 메모리 혹은 스토리지에 저장한다.
상기 모델 연계 모듈 배포부(100)의 상기 모델 로딩 모듈(130)은 상기 저장된 예측모델과 연계 모듈을 상기 AI 모델 허브(500) 및 상기 AI 모델 연계부(400)로 각기 배포하는 배포 엔진에 로딩한다. 여기서, 상기 배포 엔진은 상기 연계 모듈이 jar 파일인 경우에 JVM 엔진일 수 있다. 상기 JVM은 Java Virtual Machine의 약자로 자바 바이트 코드를 OS에 특화된 코드로 변환하여 실행 해주는 역할을 한다. 즉, JVM 위에서 동작하기 위해서는 자바 바이트코드가 필요하다. 자바 바이트 코드는 개발자에 의해서 작성된 자바 코드를 자바 컴파일러로 변환된 코드를 말한다. 상기 JVM은 OS에 특화된 코드로 변환해 실행을 해주기 때문에 특정 플랫폼에 종속적인 특징을 가지고 있다. 결국, 이러한 의미는 자바에서는 JVM에 의해서 실행이 되기 때문에 자바는 운영체제에 독립적이라고 할 수 있는 것이다.
상기 오픈 API 연계부의 상기 정보 수신 및 전송부(200)는 B사의 모델 이용 서비스 단말(20)과 접속될 수 있다. 여기서 B사는 AI 서비스 제공사이다. 따라서, AI 서비스 제공사는 다양한 AI 모델들을 별도로 개발하지 않더라도 각종 AI 서비스를 수요자에게 제공할 수 있다.
상기 정보 수신 및 전송부(200)의 예측필수 정보 수신 모듈(210)는 상기 모델 이용 서비스 단말(20)로부터 예측필수 정보를 수신한다. 상기 정보 수신 및 전송부(200)의 예측필수 정보 전달 모듈(220)은 상기 수신된 예측필수 정보를 상기 AI 모델 연계 관리부(300)로 전달한다. 상기 정보 수신 및 전송부(200)의 예측결과 정보 전달 모듈(230)은 AI 모델을 통해 예측 완료된 예측결과 정보를 상기 모델 이용 서비스 단말(20)로 전달한다. 상기 정보 수신 및 전송부(200)의 예측결과 정보 수신 모듈(230)은 AI 모델을 통해 예측 완료된 예측결과 정보를 AI 모델 연계 관리부(300)의 결과전달 처리 모듈(370)로부터 수신하여 상기 예측결과 정보 전달 모듈(230)로 전달한다.
상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 수신 모듈(310)은 상기 정보 수신 및 전송부(200)의 상기 예측필수 정보 전달 모듈(220)로부터 상기 예측필수 정보를 수신한다. 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 정보 검색 모듈(320)은 상기 수신 모듈(310)을 통해 수신된 상기 예측필수 정보에 관련된 모델 정보를 검색한다. 결국, 상기 모델 정보는 오픈 API인 정보 수신 및 전송부(200)를 통해 수신된 정보이다. 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 입력처리 모듈(330)은 상기 예측필수 정보의 입력 처리를 위한 관련 파라메터들을 생성한다. 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 전송처리 모듈(340)은 상기 예측필수 정보의 전송을 위해 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시킨다. 이 경우에 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시키기 위해 모델 분기 처리가 수행될 필요가 있다. 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 분기처리 모듈(350)은 상기 모델 분기 처리를 수행한다. 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 결과수신 처리 모듈(350)은 AI 모델을 통해 예측 완료된 예측결과 정보를 수신한다. 상기 수신된 예측결과 정보는 AI 모델 연계 관리부(300)의 결과전달 처리 모듈(370)로 전달된다.
상기 상기 AI 모델 연계 관리부(300)의 상기 결과전달 처리 모듈(360)은 상기 수신된 예측결과 정보를 상기 예측결과 정보 수신 모듈(240)로 전달한다.
상기 AI 모델 연계부(400)의 복수의 연계 모듈들(401-1~401-N)은 상기 모델 로딩 모듈(130)에 의해 로딩된 연계 모듈들로서, 각종 모델들에 대한 연계모듈을 포함할 수 있다.
상기 AI 모델 허브는(500)의 건강예측 모델(510), 건강나이 예측 모델(520), 장비고장 예측 모델(530), 날씨 예측 모델(540), 및 기타 모델(550)은 상기 복수의 연계 모듈들(401-1~401-N)에 대응되어 마련될 수 있다. 상기 건강예측 모델(510), 건강나이 예측 모델(520), 장비고장 예측 모델(530), 날씨 예측 모델(540), 및 기타 모델(550)은 상기 모델 로딩 모듈(130)에 의해 로딩된 모델들이다.
예를 들어, 상기 건강 예측 모델(510)은 상기 A모델 연계 모듈(401-1)을 통해 건강 모델 정보의 예측을 실행할 수 있다. 예측 실행이 완료된 예측결과 정보는 상기 결과 수신 처리 모듈(360)으로 제공된다.
도 2는 도 1의 모듈 배포부의 동작을 설명하는 플로우챠트이다.
도 2를 참조하면, 동작 S101에서 모듈 배포부(100)의 모델 수신 모듈(110)은 예측 모델과 연계 모듈을 수신한다. 상기 예측 모델과 연계 모듈은 AI 예측 모델 및 AI 연계 모듈로서, AI 모델 개발 업체로부터 제공되는 모델 및 모듈이다.
동작 S102에서 모듈 배포부(100)의 모델 저장 모듈(120)은 수신된 예측 모델과 연계 모듈을 메모리 혹은 스토리지에 저장한다. 동작 S103에서 모듈 배포부(100)의 모델 로딩 모듈(130)은 저장된 예측 모델과 연계 모듈을 배포한다. 예를 들어, A사에서 만들어진 건강 예측 모델과 A 모델 연계 모듈이 배포되는 경우에 AI 모델 허브(500)에는 건강 예측 모델(510)이 존재하게 되고, AI 모델 연계부(400)에는 A 모델 연계 모듈(401-1)이 존재하게 된다.
도 3은 도 1의 오픈 API 연계부의 동작 일부를 설명하는 플로우챠트이다.
도 3을 참조하면, 동작 S201에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 수신 모듈(310)은 예측 필수 정보 전달 모듈(220)로부터 예측에 필요한 예측 필수 정보를 수신한다. 예를 들어, 예측 필수 정보는 모델정보, 활동량, 혈압, 혈당 등과 같은 정보일 수 있다.
동작 S202에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 정보 검색 모듈(320)은 모델 정보를 검색한다.
동작 S203에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 입력처리 모듈(330)은 예측 정보를 입력 처리한다.
동작 S204에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 전송 처리 모듈(310)은 예측 정보 전송 처리를 수행한다.
동작 S205에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 분기 처리 모듈(350)은 모델 분기 처리를 수행한다.
동작 S206에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 결과 수신 처리 모듈(360)은 예측 결과를 수신 처리한다. 예를 들어, 건강 나이 예측에 관련하여 예측 모델을 통해 얻어진 예측 결과는 "당신의 건강나이는 35세 입니다." 라는 결과 데이터 일 수 있다.
동작 S207에서 AI 모델 연계 관리부(300)의 결과 전달 처리 모듈(370)은 예측 결과를 전달 처리한다.
여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 예를 들어, 사안이 다른 경우에 본 발명의 기술적 사상을 벗어남이 없이, 모듈 배포부의 세부적 동작이나 오픈 API 연계부의 세부적 동작이 변경 또는 가감될 수 있다.
100: 모듈 배포부
200: 정보 수신 및 전송부
300: AI 모델 연계 관리부
400: AI 모델 연계부
500: AI 모델 허브

Claims (6)

  1. 예측모델과 연계모듈을 수신하고, 상기 수신된 예측모델과 연계모듈을 스토리지에 저장한 후, 상기 저장된 예측모델과 연계 모듈을 AI 모델 허브 및 AI 모델 연계부로 각기 배포하는 배포 엔진에 로딩하는 모델 연계 모듈 배포부; 및
    오픈 에이피아이(API)를 통해 수신된 예측필수 정보에 관련된 모델 정보를 AI 모델 연계관리부를 통해 검색하고, 상기 예측필수 정보의 입력 처리를 위한 관련 파라메터들을 생성하고, 상기 예측필수 정보의 전송을 위해 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 상기 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시키고, 상기 연계된 모델연계 모듈을 통해 상기 모델 정보의 예측을 실행하고, 실행 완료된 예측결과 정보를 결과 전송부를 통해 제공하는 오픈 API 연계부를 포함하며,
    상기 모델 연계 모듈 배포부는 상기 예측모델과 상기 연계모듈을 AI 모델 개발 업체의 단말로부터 수신하고,
    상기 결과 전송부는 상기 실행 완료된 예측결과 정보를 오픈 에이피아이를 통해 AI 서비스 사의 단말로 제공하며,
    상기 예측필수 정보의 전송 시 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 상기 AI 모델 허브의 대응되는 상기 모델연계 모듈과 연계시키기 위해 상기 오픈 API 연계부는 모델 분기 처리를 실행하고,
    상기 AI 모델 연계 관리부는 상기 모델 분기 처리가 실행되기 이전에 상기 예측필수 정보의 전송을 위해 상기 관련 파라메터들과 상기 모델 정보를 상기 AI 모델 허브의 대응되는 모델연계 모듈과 연계시키는 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 저장된 연계 모듈을 AI 모델 허브로 배포하는 배포 엔진은 JVM 엔진인 오픈 에이피아이를 이용한 에이아이 모델 연계 서비스 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
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