실제 환경 ML 모델 검증 도구 기반의 AI Photo Tagging 앱 구현

Context

정적 데이터셋 기반의 Vision ML 모델 정확도가 실제 배포 후 결과와 일치하지 않는 Gap 발생. 임베디드 플랫폼 배포 전 실환경 테스트를 통한 모델 검증 필요성 증대.

Technical Solution

• 실환경 데이터 기반 모델 성능 검증을 위한 내부 테스트 도구 설계
• 라이브러리 내 유사 사진 비교를 통한 Custom Tag 자동 복제 로직 구현
• 10개 이상의 Vision Application 카테고리를 지원하는 확장 가능 구조 채택
• 50개 이상의 ML 모델을 동적으로 업데이트하고 관리하는 Dynamic Model Loading 시스템 구축
• 테스트 도구를 생산성 앱으로 전환하여 실사용자 데이터 기반의 피드백 루프 확보