1. 문제점 – 대용량 이미지 검색의 어려움과 비효율적인 검색 시스템

기존 이미지 검색 시스템에서는 다음과 같은 문제점이 발생했습니다:
✅ 50,000장 이상의 대용량 이미지 데이터 처리 속도 저하
✅ 검색 소요 시간이 평균 10초 이상으로 사용자 경험 저하
✅ 기존 메타데이터 기반 검색의 한계로 정확한 이미지 검색 어려움
✅ 자연어 기반 검색 시스템 부재로 직관적인 검색 불가능
✅ 신규 데이터 추가 시 파이프라인 부재로 인한 관리 어려움

2. 프로젝트 목표 – 고성능 이미지 검색 시스템 및 검색 엔진 구축

위와 같은 문제를 해결하기 위해 프로젝트의 목표는 다음과 같이 설정되었습니다:
✅ CLIP 기반 이미지-텍스트 임베딩을 통한 자연어 이미지 검색 구현
✅ FAISS를 활용한 고성능 유사 이미지 검색 시스템 개발
✅ Elasticsearch 기반 검색 엔진 구축으로 검색 성능 최적화
✅ Logstash를 활용한 신규 데이터 파이프라인 구축
✅ 검색 시간을 10초에서 0.1초 이내로 단축

3. 주안점 – 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소

이 프로젝트에서 가장 중요한 목표는 대용량 이미지 데이터의 빠르고 정확한 검색 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이를 위해 다음 네 가지를 주요 주안점으로 설정했습니다:
1️⃣ 최신 AI 모델(CLIP)을 활용한 이미지-텍스트 임베딩 최적화
2️⃣ FAISS 인덱싱을 통한 고속 벡터 검색 구현
3️⃣ Elasticsearch 기반 검색 엔진 최적화
4️⃣ 확장성 있는 데이터 파이프라인 구축

⏩️ 포트폴리오 소개 – CLIP·FAISS 기반 자연어 이미지 검색 및 Elasticsearch 검색 엔진 구축

서비스 카테고리: AI 검색, 이미지 처리, 검색 엔진
메인 타깃: 대용량 이미지 데이터를 관리하는 기업, 디지털 자산 관리 시스템

저희는 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 모델과 FAISS(Facebook AI Similarity Search)를 활용하여 자연어 기반 이미지 검색 및 유사 이미지 검색 시스템을 구축하였습니다. 또한 Elasticsearch를 기반으로 한 고성능 검색 엔진과 Logstash를 활용한 데이터 파이프라인을 개발하여, 50,000장 이상의 대용량 이미지 데이터를 0.1초 이내에 검색할 수 있는 시스템을 성공적으로 구현하였습니다.

⏩️ 작업 범위

본 프로젝트에서 저희는 기획부터 개발, 배포 및 운영까지 엔드투엔드(End-to-End) 개발을 수행하였습니다.

✅ 기획 및 연구
• CLIP, FAISS, Elasticsearch 기술 연구 및 아키텍처 설계
• 데이터 분석 및 전처리 전략 수립
• 성능 지표 설정 및 평가 방법론 정의

✅ 이미지-텍스트 임베딩 생성 (CLIP)
• OpenAI CLIP 모델 활용 및 최적화
• 이미지 및 텍스트 데이터 전처리
• 고차원 임베딩 벡터 생성 및 관리

✅ 벡터 검색 시스템 구축 (FAISS)
• 고차원 벡터 인덱스 구축
• 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘 최적화
• 메모리 효율적인 인덱스 구성

✅ 검색 엔진 개발 (Elasticsearch)
• 텍스트 및 벡터 검색을 위한 인덱스 설계
• 검색 쿼리 최적화 및 랭킹 알고리즘 개발
• 분산 처리 및 샤딩 전략 구현

✅ 데이터 파이프라인 구축 (Logstash)
• 신규 데이터 수집 및 전처리 파이프라인 개발
• 배치 처리 및 실시간 처리 시스템 구현
• 데이터 모니터링 및 오류 처리 메커니즘 개발

✅ 성능 최적화 및 배포
• 검색 속도 및 정확도 최적화
• 시스템 리소스 사용 효율화
• 모니터링 및 로깅 시스템 구축

⏩️ 주요 업무 및 기능

핵심 기능

✔ 자연어 기반 이미지 검색
• CLIP 모델을 활용한 텍스트-이미지 의미적 매핑
• 자연어 쿼리로 관련 이미지 검색 가능
• 다국어 쿼리 지원 및 의미 기반 검색

✔ 유사 이미지 검색
• 이미지 업로드를 통한 유사 이미지 검색
• FAISS를 활용한 고속 이미지 유사도 계산
• 다양한 유사도 측정 방식 지원 (코사인 유사도, 유클리디안 거리 등)

✔ 고성능 검색 엔진
• Elasticsearch 기반 텍스트 및 벡터 검색
• 통합 검색 인터페이스 제공
• 필터링 및 패싯 검색 지원

✔ 데이터 파이프라인
• Logstash를 활용한 신규 데이터 자동 처리
• 이미지 메타데이터 추출 및 인덱싱
• 실시간 데이터 업데이트 시스템

주요 컴포넌트

• 이미지 처리 서비스 – 이미지 전처리 및 임베딩 생성
• 벡터 검색 서비스 – FAISS 기반 고속 벡터 검색
• 검색 API – RESTful 인터페이스를 통한 검색 기능 제공
• 데이터 파이프라인 – 신규 데이터 수집 및 처리

⏩️ 주안점 – 서비스 구축 시 중점이 되었던 사항

1️⃣ CLIP 모델 활용 최적화
• 사전 학습된 CLIP 모델을 활용한 효과적인 이미지-텍스트 임베딩 생성
• 도메인 특화 파인튜닝을 통한 검색 정확도 향상
• 배치 처리를 통한 임베딩 생성 성능 최적화
• 다양한 이미지 해상도 및 형식 지원

2️⃣ FAISS 기반 고성능 벡터 검색 구현
• 대용량 벡터 데이터 효율적 인덱싱 전략 수립
• GPU 가속을 활용한 검색 성능 최적화
• 메모리 사용량과 검색 속도 간의 최적 균형점 도출
• 분산 인덱스 구성을 통한 확장성 확보

3️⃣ Elasticsearch 검색 엔진 최적화
• 텍스트 및 벡터 검색을 위한 최적의 인덱스 설계
• 효율적인 샤딩 및 레플리카 전략 구현
• 캐싱 메커니즘을 통한 검색 속도 향상
• 복합 쿼리 및 랭킹 알고리즘 개발

4️⃣ 확장성 있는 데이터 파이프라인 구축
• Logstash를 활용한 유연한 데이터 수집 및 전처리
• 에러 처리 및 재시도 메커니즘 구현
• 새로운 데이터 소스 통합을 위한 모듈화된 설계
• 데이터 일관성 및 무결성 보장

⏩️ 결과 및 성과

✅ 검색 성능 획기적 향상
• 검색 시간 10초 → 0.1초로 100배 이상 단축
• 50,000장 이상의 이미지를 효율적으로 검색 가능
• 메모리 사용량 최적화로 시스템 리소스 효율화

✅ 검색 품질 향상
• 자연어 이미지 검색으로 직관적인 검색 경험 제공
• 유사 이미지 검색을 통한 시각적 연관성 기반 탐색 지원
• 텍스트 메타데이터와 시각적 콘텐츠를 모두 고려한 통합 검색

✅ 시스템 확장성 및 유지보수성 향상
• 모듈화된 아키텍처로 시스템 확장 용이
• 자동화된 데이터 파이프라인으로 운영 부담 감소
• 실시간 모니터링 및 로깅을 통한 신속한 이슈 대응

⏩️ 마무리

저희는 최신 AI 기술인 CLIP과 고성능 벡터 검색 라이브러리 FAISS, 그리고 Elasticsearch 검색 엔진을 통합하여 대용량 이미지 데이터를 위한 혁신적인 검색 시스템을 구축하였습니다. 이 프로젝트를 통해 검색 속도를 획기적으로 개선하고, 자연어 및 이미지 기반의 직관적인 검색 경험을 제공함으로써 사용자 만족도를 크게 향상시켰습니다.

앞으로도 지속적인 모델 최적화와 시스템 개선을 통해 더욱 정확하고 빠른 검색 서비스를 제공할 계획이며, 실시간 학습 및 개인화 검색 등의 고급 기능도 추가할 예정입니다.

협업 및 문의: AI 기반 검색 시스템 구축이 필요하시면 언제든지 연락 주세요!