세미나

OTT 추천 엔진에서 AI 및 MLOps

초록: OTT(Over-The-Top)의 어원은 “셋톱박스(Top)를 넘어(Over)”이며, 기존 방송 시스템을 넘어서 원하는 영상을 언제든지 볼 수 있는 서비스를 의미합니다. 이 서비스는 현재 PCC(Pro Created Contents)를 제공하는 가장 진보된 시스템이라 할 수 있습니다. 본 강연은 다음과 같이 구성 됩니다. 먼저 OTT가 나오기까지의 간략한 역사와 이 서비스를 실행하기 위한 기술적 요구 사항과 더불어 추천이라는 기술의 개요에 대해 간략하게 다룹니다. 다음으로, 추천 시스템의 중요한 요소이지만, 학계에서 연구되기 힘든 탓에 오히려 개념이 잘 알려져 있지 않은 MLOps(Machine Learning Operations)에 대해서 다룹니다. 그리고, 최근 화두가 되는 LLMOps(Large Language Model Operations)는 MLOps와 또 어떻게 비슷하며 다른지 OTT라는 비즈니스 환경에서의 사례를 통해 소개합니다. 마지막으로, 화려한 AI 모델 뒤에 숨겨진 진짜 주인공, 데이터(Data)를 다룹니다. MLOps와 LLMOps가 단순히 모델을 운영하는 기술이 아니라, 거대한 데이터 활용 구조 안의 일부임을 확인합니다. 본 강연을 통해 MLOps, LLMOps에 대한 실무적 감각을 익히고, 데이터 중심(Data-Centric) 사고가 왜 현대 시스템 엔지니어링의 핵심인지에 대해 이해할 수 있게 되기를 바랍니다.