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[성남시청] 해커톤 운영을 위한 클라우드형 AI 개발 플랫폼 도입

성남시는 교통 자율주행 빅데이터 센터 개소와 해커톤 대회 운영을 위해, 참가자들이 GPU 자원과 데이터를 활용해 빠르게 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 클라우드형 AI 개발 환경을 도입했습니다.

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공공 빅데이터 해커톤 운영을 위한 AI 개발 환경 필요

성남시는 교통 자율주행 빅데이터 센터 개소를 계기로, 인공지능 기반 공공 빅데이터 활용 아이디어를 발굴하고 활성화하기 위한 해커톤 대회를 추진했습니다. 이를 위해 참가자들이 별도 인프라 구축 없이 GPU 자원과 데이터를 활용해 빠르게 프로젝트를 수행할 수 있는 AI 개발 환경이 필요했습니다.

해커톤 운영을 위한 자원·데이터·개발 환경 확보

짧은 대회 기간 안에 참가자들이 데이터를 공유하고, 각자 독립적인 개발 환경에서 AI 모델을 구현할 수 있도록 지원하는 것이 핵심 과제였습니다.

  • GPU 자원 지원 필요: 해커톤 기간 동안 참가자들이 AI 모델 학습과 실험을 수행할 수 있는 GPU 자원 필요

  • 데이터 공유 환경 필요: 프로젝트별로 필요한 데이터를 손쉽게 업로드하고 팀원 간 공유할 수 있는 환경 필요

  • 개별 ML 환경 제공 필요: 학생별로 데이터를 반영한 독립적인 ML 개발 환경을 빠르게 구성할 수 있는 기반 필요

해커톤 운영을 위한 클라우드형 AI 개발 환경 제공

클라우드형 치타를 통해 별도 인프라 설치 없이 GPU 자원을 제공하고, 데이터 공유와 ML 개발 환경 구성을 함께 지원하는 해커톤 운영 환경을 마련했습니다.

  • 클라우드형 GPU 환경 제공: 별도 인프라 설치 없이 해커톤 참가자에게 즉시 활용 가능한 GPU 자원 제공

  • 데이터 공유 기능 제공: 플랫폼 내 데이터셋·볼륨 기능을 통해 참가자 간 데이터 업로드와 공유 지원

  • 즉시 사용 가능한 ML 환경 제공: 데이터 업로드부터 AI 모델 구현까지 바로 수행 가능한 ML 개발 환경 제공

해커톤 운영 효율과 AI 프로젝트 수행 기반 확보

성남시는 해커톤 기간 동안 별도 인프라 구축 없이 참가자들에게 AI 개발 환경을 제공할 수 있게 되었고, 학생들은 데이터를 자유롭게 공유하며 프로젝트를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 또한 참가자들은 공유 데이터를 반영한 자신만의 ML 환경을 빠르게 구성해, 짧은 기간 안에도 AI 모델 구현과 실험을 원활하게 진행할 수 있게 되었습니다.

  • 운영 부담 최소화: 별도 인프라 설치 없이 클라우드형 환경으로 해커톤을 신속하게 운영 가능

  • 협업 효율 향상: 데이터셋과 볼륨 기능을 통해 참가자 간 데이터 공유와 협업이 용이해짐

  • 개발 속도 향상: 공유 데이터를 포함한 ML 환경을 1분 내 구성해 빠르게 프로젝트 수행 가능

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