RocketRide 도입을 통한 CV 파이프라인 iteration 주기 단축 및 검출 안정성 확보

Building a Community Issue Detection System Using Vehicle Video Feeds and How I Accelerated Development with RocketRide

Adit2026년 5월 1일1분intermediate

AI 요약

Context

차량 Video Feed 기반의 인프라 결함 검출 시스템 구축 과정에서 전처리 및 Threshold 최적화를 위한 반복적인 파이프라인 재실행 발생. 긴 실행 시간으로 인한 실험 주기 지연과 개발 Tooling Overhead가 주요 병목 지점으로 작용.

Dashcam 영상에서 Frame을 추출하여 CV 기반 Detection을 수행하는 Pipeline 설계
노이즈 제거를 위해 시간축 기준 검출 결과를 Aggregation하는 로직 구현
검출 데이터에 Metadata를 매핑하여 Dashboard 시각화를 구현하는 구조 채택
RocketRide 도입을 통해 Pipeline 전체 재빌드 없이 Preprocessing 설정 및 Threshold를 즉시 검증하는 Workflow 구축
중간 출력값(Intermediate Outputs)의 실시간 디버깅을 통한 로직 수정 주기 단축

실천 포인트

1. ML Pipeline 설계 시 전처리-모델-후처리 단계별 중간 결과물을 즉시 확인할 수 있는 디버깅 인터페이스 확보

2. 반복적인 파이프라인 재실행 비용을 줄이기 위한 Iteration 가속 도구 검토

3. 단순 모델 성능 개선보다 실험 사이클의 속도를 높이는 개발 환경 최적화 우선순위 설정

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