MLOps 도입 가이드

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3부MLOps실제사례

데이터베이스에 저장한다. 모니터링되는 그리드 구성 요소의 총 개수는

1

,

000

~

100

,

000

개다.

이는 최근 기준으로 적당한 양의 데이터를 생성한다는 의미다. 선진국에서는 대량 전력 그리드

가 더 이상 커지지 않으므로 확장성도 문제가 되지 않는다.

11.6

모델링

데이터 준비가 완료되면, 데이터 과학자는 보통 그리드 내 다양한 전력 출력 지점에서 수백 개

의 생산 및 소비 이력으로 구성된 시계열 데이터에 접근할 수 있다. 데이터 과학자는 이를 활용

하여 다양한 예측 범위에서 생산 및 소비 예측 방법을 개발한다. 데이터 과학자는 주로 풍력과

태양광(때로는 강의 수력)의 생산 잠재력 및 수요에 관심을 갖는다. 풍력과 태양광의 경우 주

로 기상학적 요인에 영향을 받는데, 수요에는 대부분 경제활동의 영향이 크지만 기상(예를 들

어, 난방 및 냉방)의 영향도 약간 있다.

예측 범위에 따라 모델링 방법이 크게 달라질 수 있다.

●

단기:향후수일내의예측범위.마지막으로측정한값이큰영향을주므로매우중요하다.그리고예측방법

론측면에서는결정론적예측,즉확정적예측이가능하다고볼수도있다.활용가능영역측면에서는기상예

보도가능하다.이단기예측정보를여러방법론에서데이터로활용하기도한다.

●

중기:수일에서수년사이의예측범위.기상,즉범위내날짜별날씨를정확히예측할수는없으나기후,즉

날씨의추이는예측할수있다.경제위기와같은급격한변동이발생하는 ...