Ark Block

비주얼 스크립팅을 활용한 딥러닝 교육 지원 솔루션

"코딩 없이 AI모델의 학습과 최적화를 동시에"

ARK BLOCK는 Node 기반 시각적 설계 → 자동 코드 생성 → 하이퍼파라미터 최적화까지 한 번에 제공하는
교육용 Visual Deep Learning 플랫폼입니다.

🌐Official Website: https://www.bit41.net/

1. 프로젝트 개요

1.1 프로젝트 배경 & 기획 의도

AI는 이제 우리 생활에 필수적이지만 여전히 코딩이라는 진입 장벽으로 인해 많은 학습자들이 실습 단계에서 어려움을 겪고 있습니다.

ARK BLOCK는 이러한 문제를 해결하기 위해
코드 없이도 딥러닝 모델의 구조를 직접 설계하고 실험할 수 있는 환경을 목표로 기획되었습니다.

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1.2 설계의 중점

• Visual Scripting을 통한 직관적인 모델 설계
• 세부 설정 & 레이어 자동 최적화
• 커스텀 데이터를 통해 나만의 데이터셋 활용

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2. 핵심 기능

2.1 노드 기반 Visual Model구현

• 블록 연결 방식으로 딥러닝 레이어 구성
• 데이터 흐름과 모델 구조를 시각적으로 표현

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2.2 자동 모델 최적화

• 모델 성능에 영향을 주는 파라미터 자동 탐색
• 사용자는 구조 설계와 결과 해석에 집중 가능

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2.3 커스텀 데이터 기반 빠른 테스트

• 사용자 데이터 업로드 후 즉시 학습 및 평가
• 실험 중심 학습 및 검증 가능

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3. 시스템 구조

3.1 전체 아키텍처

자세한 내용은 여기!! 🔍 ArkBlock 아키텍쳐

• 클라이언트: 모델 설계 및 시각화
• 서버: 모델 코드 생성, 학습 실행, 최적화 처리

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4. 데이터베이스 설계

• 기본 메타 데이터는 PostgreSQL에 저장
• 대용량 커스텀 데이터셋은 별도의 파일 서버(S3) 사용

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기술 스택

분류	주요 기술 스택
개발 환경
개발 도구
개발 언어
라이브러리

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6. 기대되는 효과

1. AI 기초 개념을 시각적으로 빠르게 이해 가능
2. 코드 작성 부담 없이 모델 구조 학습 가능
3. 자동 최적화를 통해 모델 설계에 집중
4. 빠른 프로토타입 구성 및 테스트
5. 실습 중심의 AI 학습 환경 제공

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7. 개선하고 싶은 방향

1. 서버 메모리 확장을 통해 여러 사용자 처리 개선
2. Transformer 등 고급 레이어 확장
3. 사용자 편의성을 고려한 UX 개선

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8. 팀 구성

비트고급 41기 1조

이름	담당 역할
성원빈	AI 코드 생성, 최적화 로직, Python 모델 구현
박서연	모델 인텔리전스, 자동 전처리
정찬호	서버 아키텍처, API 및 DB 설계, Docker
최정욱	통신 API 구현, UI/UX 기획 및 개발
천호준	클라이언트 기능 설계 및 구현

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9. 실행 및 사용 가이드

👉 Launch Guide