본 연구는 모델 개발, 배포 및 모니터링을 통합하는 환경에 대한 수요를 충족하기 위해, LLM 기반 IDE와 자동화된 MLOps 파이프라인을 결합하는 SmartMLOps Studio를 제안한다. 이 시스템은 코드 생성, 디버깅, 자동 파이프라인 구성을 위한 LLM 어시스턴트를 내장하고, 자동화된 데이터 유효성 검사, 기능 저장소, 드리프트 감지, 재학습 트리거 및 CI/CD 배포 오케스트레이션을 백엔드에 통합한다. UCI Adult 및 M5 데이터셋을 사용한 실험 결과, SmartMLOps Studio는 기존 워크플로우 대비 파이프라인 구성 시간을 61% 단축하고, 실험 재현성을 45% 향상시키며, 드리프트 감지 정확도를 14% 증가시켰다.
