Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-1. 필수 기술 개요)

📌 2-1. 필수 기술 개요

Edge AI 개발을 위해서는 머신러닝 & 딥러닝 기초, 경량 AI 모델, Python 프로그래밍 등의 핵심 기술을 익혀야 합니다.
이러한 기술을 이해하면 엣지 디바이스에서 AI 모델을 최적화하고 실행할 수 있습니다.

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🌟 1. 머신러닝 & 딥러닝 기초 (Machine Learning & Deep Learning Basics)

Edge AI는 머신러닝과 딥러닝 모델을 경량화하여 디바이스에서 실행하는 기술입니다.
따라서 AI 모델의 기본 개념과 학습 방식을 이해하는 것이 중요합니다.

✅ (1) 머신러닝 vs 딥러닝

구분	머신러닝 (ML)	딥러닝 (DL)
정의	데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘	다층 신경망(Neural Network)을 활용한 학습
입력 데이터	특징(Feature) 엔지니어링이 필요	원본 데이터(이미지, 음성)를 그대로 입력 가능
학습 방식	선형 회귀, 결정 트리, SVM 등	CNN, RNN, Transformer 등
연산 요구량	비교적 적음	고성능 연산 필요
활용 분야	IoT 센서 분석, 예측 모델	영상 인식, 자연어 처리, 음성 인식

✅ (2) Edge AI에서 주로 활용하는 AI 알고리즘

• 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
  • CNN(Convolutional Neural Network): 이미지 분류, 객체 탐지
  • YOLO (You Only Look Once): 실시간 영상 분석
• 자연어 처리 (Natural Language Processing)
  • RNN(Recurrent Neural Network), Transformer: 음성 인식, 챗봇
• 시계열 데이터 분석
  • LSTM(Long Short-Term Memory): 센서 데이터 예측, 헬스케어

💡 Edge AI의 특징: 클라우드보다 연산 리소스가 제한적이므로, 모델을 경량화하고 최적화하는 것이 필수

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🌟 2. 경량 AI 모델 (Lightweight AI Models)

Edge AI에서는 AI 모델을 경량화하여 저전력 디바이스에서도 실행 가능하도록 최적화해야 합니다.
이를 위해 TensorFlow Lite, ONNX, OpenVINO 같은 프레임워크를 활용합니다.

✅ (1) TensorFlow Lite (TFLite)

• Google이 개발한 모바일 & 엣지 디바이스용 경량화 딥러닝 모델 프레임워크
• TensorFlow 모델을 변환하여 실행 가능
• 주요 기능
  • 모델 크기 축소
  • 양자화(Quantization) 지원
  • Android, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson 등 다양한 하드웨어에서 실행 가능

📌 활용 사례

• 스마트폰에서 실시간 이미지 분류
• IoT 센서 데이터 분석
• ESP32, Raspberry Pi에서 음성 인식

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✅ (2) ONNX (Open Neural Network Exchange)

• AI 모델을 다양한 프레임워크에서 변환 & 실행 가능한 오픈소스 형식
• TensorFlow, PyTorch 등의 모델을 ONNX로 변환하여 최적화 가능
• Microsoft의 ONNX Runtime을 활용하면 Windows, Linux, Edge 디바이스에서도 실행 가능

📌 활용 사례

• Jetson Nano에서 ONNX 기반 AI 모델 실행
• Edge AI 디바이스 간 AI 모델 호환성 증가

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✅ (3) OpenVINO

• Intel이 개발한 AI 모델 최적화 및 가속화 프레임워크
• Intel CPU, VPU(Movidius), FPGA에서 고속 AI 실행 가능
• CNN 기반 컴퓨터 비전 모델에 최적화됨

📌 활용 사례

• Intel Movidius NCS2를 활용한 Edge AI 영상 분석
• 저전력 AI 기반 스마트 감시 시스템 구축

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✅ (4) 모델 최적화 기법 (Edge AI 모델 가속화)

Edge AI는 연산 리소스가 제한적이므로, 다음과 같은 최적화 기술을 활용하여 성능을 개선합니다.

기법	설명	효과
양자화 (Quantization)	32-bit → 8-bit 정수 변환	모델 크기 축소, 속도 향상
프루닝 (Pruning)	불필요한 뉴런 제거	연산량 감소
지연 최적화 (Latency Optimization)	실행 과정 최적화	처리 속도 증가

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🌟 3. Python 기본 문법 (NumPy, OpenCV, TensorFlow 활용)

Edge AI 개발에서는 Python을 활용하여 데이터 처리, 모델 학습 및 배포를 수행합니다.
따라서 Python의 기본 문법과 주요 라이브러리를 익히는 것이 중요합니다.

✅ (1) NumPy (Numerical Python)

• 배열 연산 및 행렬 연산을 빠르게 수행하는 라이브러리
• AI 모델에서 데이터를 전처리하고 행렬 연산을 최적화하는 데 사용

📌 활용 예시

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(data.shape)  # (2, 3)

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✅ (2) OpenCV (Open Source Computer Vision)

• 컴퓨터 비전 및 영상 처리 라이브러리
• 이미지 전처리, 객체 탐지, 얼굴 인식 등에 활용

📌 활용 예시

import cv2
image = cv2.imread("image.jpg")  # 이미지 불러오기
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 흑백 변환
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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✅ (3) TensorFlow 활용

• TensorFlow는 딥러닝 모델을 학습하고 배포하는 AI 프레임워크
• TensorFlow Lite (TFLite)를 활용하여 Edge AI 모델을 최적화

📌 활용 예시 (TFLite 모델 실행)

import tensorflow.lite as tflite

# TFLite 모델 로드
interpreter = tflite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 입력 및 출력 텐서 확인
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
print(input_details, output_details)

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📌 요약 정리

항목	주요 내용
머신러닝 & 딥러닝 기초	CNN, RNN, YOLO, Transformer 등 Edge AI에서 주로 사용되는 모델
경량 AI 모델	TensorFlow Lite, ONNX, OpenVINO를 활용한 AI 모델 최적화
모델 최적화 기법	양자화, 프루닝, 지연 최적화 등
Python 기본 문법	NumPy(행렬 연산), OpenCV(영상 처리), TensorFlow(딥러닝 실행)