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## 사용자 가이드 

KSB 인공지능 프레임워크를 이용하여 인공지능 서비스를 만드는 방법을 설명한 사용자 매뉴얼이다. 
KSB 웹툴킷을 이용하여 인공지능 서비스와 관련된 워크플로우를 만들고 실행하거나 제어하는 방법을 설명한다. 
또한 워크플로우를 쉽게 개발할 수 있도록 KSB 웹툴킷 기반의 다양한 워크플로우 개발 예제를 소개한다.

### 워크플로우 예제 :: 데이터 처리


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| 스트림 데이터 적재하기 | 스트림 데이터를 MongoDB에 적재하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.1.HttpToMongodbExample.md> |
| 배치방식으로 데이터 처리하기 | KMeans 클러스터링을 수행하는 배치데이터 처리 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.2.KMeansExample.md> |
| 비식별 처리하기 | 원본 데이터에 총계처리, 가명처리, 부분식별자삭제, 암호화 비식별화 기능을 적용한 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.3.DeidentificationExample.md> |


### 워크플로우 예제 :: ML 모델 학습 및 서빙

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| ML모델 학습하기 | DecisionTree 분류 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.4.BatchMLTrainInSingleEngine.md> |
| AutoML 학습하기 | AutoML 학습 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.4.BatchMLTrainInSingleEngine.md> |
| 배치방식으로 ML모델 예측결과 얻기 | AutoML로 학습된모델로부터 예측하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.6.BatchMLPredictInSingleEngine.md> |
| 스트림 방식으로 ML모델 예측결과 얻기 | 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 Kafka 스트림으로 내보내는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.7.RealtimeIngestToPredictInSingleEngine.md>|
| 스트림 방식으로 예측하여 REST 방식으로 서빙하기 | 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 클라이언트의 요청에 따라 최적의 제어를 추론하여 전달하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.8.RealtimeIngestToServingInTwoEngines.md>|
| 스트림 예측결과를 지식추론하여 REST 방식으로 서빙하기 | 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 클라이언트의 요청에 따라 최적의 제어를 추론하여 전달하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.9.RealtimeIngestToServingWithKbInTwoEngines.md>


### 워크플로우 예제 :: DL 모델 학습 및 서빙
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| 텐서플로우 모델 주기적으로 학습하기 | 텐서플로우 기반 딥러닝 모델을 주기적으로 학습하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.10.HourlyTensorflowTraining.md> |
| 온디맨드 방식으로 Inception 모델 서빙하기 | 텐서플로우 Inception 모델을 이용한 온디맨드 방식의 이미지 분류 서비스 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.11.InceptionServingExample.md> |
| 스트림 방식으로 Mnist 모델 서빙하기 | Kafka로부터 전달받은 이미지를 텐서플로우 기반 Mnist 모델로 분류하여 Kafka 스트림으로 전달하는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.12.TfStreamPredictionMnist.md> |


### 워크플로우 예제 :: 융합서빙 및 기타

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| 융합 REST API 만들기 | REST API를 파이프라인하여 새로운 융합 REST API 를 만드는 예제를 소개합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.13.ConvergedServingEndToEndExample.md> |
| 쿠버네티스를 이용한 주기적인 모델학습 및 예측모델 서빙하기 | 강남교통 모델을 주기적으로 학습하고 학습된 모델을 쿠버네티스에서 서빙하는 예제를 소개합니다. |<https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.14.TrafficPeriodicTrainAndK8sServingExample.md> |
| EdgeX 연동을 통한 장치 제어하기 | EdgeX로부터 센싱 데이터를 수집하고, 이를 전처리한 후, 규칙 기반으로 장치를 제어하는 예제를 소개합니다. |<https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.15.EdgexDemoSimpleHue.md> |

### 워크플로우 예제 :: 교통속도 예측 튜토리얼


#### 교통속도 스트림 데이터 전처리하기
- 교통센서로부터 시계열 속도 데이터를 수집하여 전처리를 수행하고, 파일로 저장하는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.1.TrafficPreprocessing.md>

#### 교통속도예측 텐서플로우 모델 학습하기
- 일정 기간 수집하여 전처리한 시계열 속도 데이터를 이용하여 텐서플로우 기반 딥러닝 모델을 학습하여 서빙용 모델을 만드는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.2.TrafficTraining.md>


#### 온디맨드 방식으로 교통속도예측 모델 서빙하기
- 텐서플로우 기반 딥러닝 모델을 이용한 교통 속도 예측 RESTful 서비스 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.3.TrafficOnDemandServing.md>

#### 스트림 방식으로 교통속도예측 모델 서빙하기
- 교통센서로부터 시계열 속도 데이터를 수집한 후 전처리를 수행하고, 텐서플로우 기반 딥러닝 모델에 의해 예측된 속도를 클라이언트로 전달하는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.4.TrafficStreamServing.md>

#### 실시간 시계열 교통속도 센서스트림 처리하기
- 교통센서로부터 동시에 무작위로 들어오는 시계열 속도 데이터를 수집하여 시간 순으로 데이터를 처리해서 
내보내는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.5.TrafficTimeseriesProcessing.md>


#### 실시간 시계열 교통속도 센서스트림 처리 및 텐서플로우 모델 서빙하기
- 교통센서로부터 시계열 속도 데이터를 수집한 후 전처리를 수행하고, 텐서플로우 기반 딥러닝 모델에 의해 
예측된 속도를 클라이언트로 전달하는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.6.TrafficStreamingPredict.md>


#### 실시간 시계열 교통속도 센서스트림 처리/학습/예측 및 주기적 모델 갱신하기
- 교통센서로부터 시계열 속도 데이터를 수집한 후 전처리를 수행하고, 텐서플로우 기반 딥러닝 모델에 의해 
예측된 속도를 클라이언트로 전달하는 한편, 전처리한 속도 데이터를 계속해서 파일에 저장한 후 
텐서플로우 기반 딥러닝 모델을 주기적으로 학습하는 예제를 소개합니다.
    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.7.TrafficEndToEnd.md>


### 참고

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| Python 모듈 사용하기 | 사용자가 작성한 Python 모듈을 KSB 프레임워크에 탑재하기 위해 Docker 이미지로 만드는 방법에 대해 설명합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.7.1.KSB_Dockerize.md> |
| KSB 프레임워크와 연동을 위한 tensorflow 학습코드 작성하기 | 사용자가 작성한 Python 기반 tensorflow 학습코드와 KSB 프레임워크 간 연동을 위해, 코드 작성 방법에 대해 설명합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.7.2.KSB_TfPyCoding_Guide.md> |
| CSV 파일 Parquet로 저장하기 | 사용자 CSV 파일을 Parquet 형태의 파일로 변환하여 저장하는 방법에 대해 설명합니다. | <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.7.3.CSV2Parquet.md> |