교육·연구

[국민대학교] 실습부터 운영까지 이어지는 AI 플랫폼 도입

비즈니스 IT 융합 교육 과정에서 학생들이 끊김 없이 AI 개발 실습을 이어갈 수 있도록, 동시 실습·GPU 활용·인프라 관리를 지원하는 클라우드형 AI 개발 통합 플랫폼을 도입했습니다.

Cheetah

지속 가능한 AI 실습·운영 환경 필요

비즈니스와 IT를 접목한 실전형 교육 과정에서는 학생들이 실제 문제를 해결할 수 있는 AI 개발 실습 환경이 필요했습니다. 동시에 다수의 학생이 독립적으로 실습하고, 개발 이력을 유지하면서 GPU와 인프라를 효율적으로 활용할 수 있는 기반이 요구되었습니다.

AI 실습 연속성과 자원 운영 효율 확보

다수의 학생이 동시에 독립적으로 AI 실습을 수행하면서도, 개발 지속성과 자원 활용 효율을 함께 확보하는 것이 핵심 과제였습니다.

  • 지속형 실습 환경 필요: 개발 환경과 작업 이력을 유지하며 연구·실습을 지속할 수 있는 기반 필요

  • 동시 독립 실습 지원 필요: 다수의 학생이 동시에 접속해 각자 독립적으로 실습할 수 있는 환경 필요

  • GPU·인프라 관리 체계 필요: 한정된 예산 내에서 GPU 자원과 인프라를 효율적으로 운영할 수 있는 체계 필요

클라우드형 AI 개발 통합 플랫폼 제공

클라우드 기반 플랫폼을 통해 지속성 있는 AI 개발 환경과 멀티 테넌시 기반 실습 환경을 제공하고, GPU 및 인프라 운영을 통합 지원했습니다.

  • 지속 가능한 개발 환경 제공: 플랫폼 내 개발 환경을 저장·재사용할 수 있는 실습 기반 제공

  • 멀티 테넌시 실습 환경 제공: 다수 사용자가 동시에 접속해 독립적으로 개발할 수 있는 환경 제공

  • GPU·인프라 통합 운영 지원: 사용량 기반 GPU 활용과 플랫폼 내 인프라 관리 환경 제공

AI 교육 실습의 연속성과 운영 효율 향상

학생들은 인터넷 접속만으로 동시에 독립적인 AI 실습을 수행할 수 있게 되었고, 개발 환경을 저장·재사용하며 지속적으로 학습을 이어갈 수 있게 되었습니다. 또한 강의 운영과 실습 관리가 간소화되어 교수자는 교육 품질 향상에 더욱 집중할 수 있는 환경을 확보했습니다.

  • 동시 실습 환경 확보: 다수의 학생이 동시에 독립적인 AI 개발 실습 수행 가능

  • 개발 연속성 확보: 개발 환경과 데이터를 유지·재사용하며 지속적인 실습 가능

  • 강의 운영 효율 향상: 예제 공유와 실습 운영이 간소화되어 교육 운영 부담 경감

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