📌 1-3. Edge AI의 주요 활용 사례Edge AI는 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어 다양한 산업에서 속도, 보안, 효율성을 높이는 역할을 합니다.대표적인 활용 분야로 영상 분석, IoT + AI, 의료 및 헬스케어, 로보틱스가 있습니다.🌟 1. 영상 분석 (Computer Vision & Video Analytics)Edge AI는 카메라에서 직접 영상 데이터를 분석하여 실시간으로 객체를 감지하고 행동을 예측할 수 있습니다.💡 특징: 클라우드로 영상을 전송하지 않고 로컬에서 즉시 처리 → 속도 향상 & 보안 강화✅ (1) CCTV 영상 분석AI 모델을 CCTV에 탑재하여 사람, 차량, 위험 요소를 실시간 감지공공 안전, 범죄 예방, 출입 관리 등에 활용📌 활용 사례스마트 시티: Edge..

📌 1-2. Edge AI 디바이스 종류Edge AI 디바이스는 AI 모델을 로컬에서 실행하기 위해 특화된 하드웨어를 사용합니다.이를 크게 엣지 AI 하드웨어 플랫폼과 마이크로컨트롤러 기반 AI로 나눌 수 있습니다.🌟 1. 엣지 AI 하드웨어 플랫폼고성능 AI 가속기를 탑재하여 딥러닝 모델을 빠르게 실행할 수 있는 장치들입니다.🔹 1-1. NVIDIA Jetson 시리즈NVIDIA의 Jetson 플랫폼은 GPU 기반의 엣지 AI 개발 플랫폼으로, 다양한 사양의 모델이 제공됩니다. 모델  주요 특징 활용 사례Jetson Nano저전력 (5~10W), 128코어 GPU, 4GB RAMIoT, 로봇, 영상 처리Jetson Xavier NX384코어 GPU, 6코어 CPU, 8~16GB RAM자율주행, 로..

📌 1-1. Edge AI란? (개념 및 필요성)Edge AI(엣지 인공지능)는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하여 실시간으로 데이터를 처리하는 기술입니다.이를 이해하기 위해 클라우드 AI, Edge AI, Hybrid AI의 차이를 먼저 살펴보겠습니다.🌟 클라우드 AI vs Edge AI vs Hybrid AI 비교 구분  클라우드 AI Edge AIHybrid AI처리 위치중앙 클라우드 서버디바이스 (엣지)에서 직접 처리Edge와 Cloud를 조합데이터 이동데이터를 클라우드로 전송 후 분석로컬에서 실시간 처리상황에 따라 Edge 또는 Cloud에서 처리지연 시간네트워크 전송 시간 발생 (높음)디바이스에서 즉시 처리 (낮음)클라우드 전송 시 지연, 로컬 처리는 ..

3. ARM 인증 프로그램 소개 및 준비 방법: ARM Certified Engineer 프로그램 학습 가이드ARM 기술은 임베디드 시스템, IoT, 모바일, 클라우드, AI, 자율주행 등 다양한 산업에서 핵심적인 역할을 한다.이러한 산업에서 ARM 기반 개발자의 전문성을 검증하기 위해 ARM 공식 인증 프로그램이 제공되며, 이를 통해 개발자의 기술력을 객관적으로 증명하고 취업 경쟁력을 높일 수 있다.1. ARM 인증 프로그램 개요ARM은 개발자 및 엔지니어를 위한 공식 인증 시험을 운영하고 있으며, 현재 가장 널리 알려진 자격증은 ARM Certified Engineer (ACE) 프로그램이다.⚠ 주의: ARM 인증 프로그램은 시간이 지나면서 업데이트될 수 있음.최신 정보는 ARM 공식 인증 페이지에서..

2. ARM 관련 산업 동향 및 취업 정보: ARM 기반 개발자의 커리어 로드맵ARM 아키텍처는 저전력, 고성능 프로세서 설계로 인해 모바일, IoT, 자동차, 서버, AI, 임베디드 시스템 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.ARM 기반 개발자의 역할은 지속적으로 확대되고 있으며, 전문적인 기술을 갖춘 개발자에게 다양한 취업 기회가 제공된다.1. ARM 관련 산업 동향1) ARM 시장 규모 및 성장 전망 모바일 및 IoT 시장의 성장 ARM 프로세서는 스마트폰, 태블릿, IoT 디바이스에서 압도적인 시장 점유율을 차지 2023년 기준 전 세계 스마트폰 프로세서의 90% 이상이 ARM 기반 IoT 기기의 증가와 함께 Cortex-M 시리즈 MCU 및 Cortex-A MPU 사용 증가..

ARM 기반의 종합 프로젝트를 수행하고, 향후 커리어 발전 방향을 학습한다. 1. ARM 기반의 종합 프로젝트 설계 및 구현: IoT 디바이스 설계 및 클라우드 연동 프로젝트ARM 기반 IoT 디바이스는 저전력, 실시간 데이터 처리, 무선 연결 등의 특성을 활용하여 스마트 홈, 산업 자동화, 환경 모니터링, 스마트 팩토리, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 사용된다.이번 프로젝트에서는 ARM Cortex-M 또는 Cortex-A 기반 IoT 디바이스를 설계하고, 센서 데이터를 수집하여 클라우드에 연동하는 방법을 소개한다.또한, AWS Lambda 이벤트 구조 개선, DynamoDB 테이블 설계 최적화, 데이터 조회 성능 향상 등의 추가적인 개선 사항을 반영하여 프로젝트의 확장성과 성능을 최적화한다.1. AR..