MOCA: 지연시간 150ms 달성 및 Zero-Trust 거버넌스를 결합한 지속적 적응형 AI 프레임워크

Context

정적 데이터셋 기반 RL 모델의 실시간 환경 적응 실패 및 Catastrophic Forgetting 현상 발생. 기존 EWC와 MAML은 각각 메타 학습 부재와 비정상 상태 가정이라는 한계로 인해 동적인 해안 환경 대응에 부적합한 구조임.

Technical Solution

• RNN 기반 Meta-Optimizer 도입을 통한 태스크별 적응 정책의 자동 생성 및 하이퍼파라미터 튜닝 자동화
• Meta-Optimizer가 직접 Fisher Information Matrix의 중요도 가중치를 학습하는 Dynamic EWC 구조 설계로 지식 유지력 강화
• Merkle Tree 기반의 검증 로직을 통해 모델 업데이트 시 안전 제약 조건 준수 여부를 암호학적으로 증명하는 Zero-Trust 거버넌스 구축
• 희귀 이벤트 리플레이 버퍼와 고영향 시나리오 편향 샘플링을 통한 극단적 기상 상황에 대한 모델 가소성 확보
• 가벼운 블록체인 트랜잭션 기록과 검증 노드 위원회 운영을 통한 단일 장애점 제거 및 의사결정 감사 가능 구조 구현