📌 Edge AI 핵심 요약Edge AI는 클라우드 의존도를 줄이고, 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하여 실시간 데이터 처리, 보안 강화, 전력 절감을 가능하게 하는 기술입니다.이를 통해 자율주행, 스마트 팩토리, 헬스케어, IoT 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.🌟 1. Edge AI란? (개념 및 필요성)✅ 클라우드 AI의 한계: 속도 지연(Latency), 네트워크 비용, 보안 문제✅ Edge AI의 장점: 실시간 처리, 네트워크 연결 없이 동작, 배터리 기반 AI 최적화✅ Edge AI vs Cloud AI vs Hybrid AICloud AI: 강력한 연산 성능 but 네트워크 의존Edge AI: 즉각적인 반응 가능, 네트워크 필요 없음Hybrid AI: 클라우드 & 엣지 AI를 함..

📌 5-3. Edge AI 프로젝트 기획 (Edge AI Project Planning)Edge AI 프로젝트는 데이터 수집 → 모델 학습 → Edge 배포의 단계를 거쳐야 하며, 성공적인 프로젝트 사례를 분석하고, 개발자가 필요한 기술 스택 및 학습 방법을 익히는 것이 중요합니다.🌟 1. Edge AI 프로젝트 기획 단계✅ (1) 데이터 수집 (Data Collection)Edge AI 모델의 정확도를 높이려면 고품질 데이터 수집이 필수실시간 데이터를 수집할 수 있도록 IoT 센서, 카메라, 마이크로컨트롤러 등을 활용데이터 수집 후 노이즈 제거, 이상값 처리, 정규화 등의 전처리 필요📌 데이터 수집 방법 데이터 유형 수집 방법활용 사례이미지 데이터카메라 센서, CCTV 영상스마트 시티, 자율주행I..

📌 5-2. 산업 적용 사례 (Edge AI in Industry Applications)Edge AI는 실시간 데이터 분석, 저전력 AI 실행, 보안 강화 등의 장점으로 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.대표적인 자율주행, 공장 자동화, 스마트 헬스케어 분야에서 실시간 객체 탐지, AI 품질 검사, 예지 정비, 웨어러블 AI 등의 기술이 적용됩니다.🌟 1. 자율주행: 실시간 객체 탐지 (Autonomous Driving - Real-time Object Detection)✅ (1) Edge AI가 자율주행에서 중요한 이유지연 없는 실시간 분석: 클라우드에 데이터를 전송하지 않고, 차량 내 AI가 도로 상황을 실시간 분석네트워크 연결 없이 동작 가능: 터널, 산악 지역에서도 자율주행 가능보안 강화: ..

📌 5-1. 최신 Edge AI 기술Edge AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과의 결합, 초저전력 TinyML, Federated Learning 등의 혁신적인 기법들이 등장하고 있습니다.이러한 기술들은 실시간 데이터 분석, 저전력 AI 처리, 보안 강화를 위한 분산 학습 등의 방식으로 Edge AI의 성능을 극대화하고 있습니다.🌟 1. LLM (대형 언어 모델)과 Edge AI 결합✅ (1) LLM + Edge AI란?대형 언어 모델 (Large Language Models, LLM) 은 GPT, BERT, LLaMA 같은 거대한 신경망 기반 AI 모델을 의미기존에는 클라우드에서만 실행되던 LLM을 Edge 디바이스에서 경량화하여 실행하는 것이 목표이를 통해 실..

📌 4-2. Edge AI 성능 최적화Edge AI는 제한된 연산 자원과 전력 환경에서 AI 모델을 실행해야 하기 때문에, 최적화를 통해 성능을 높이고 전력 소비를 최소화하는 것이 핵심입니다.이 과정에서 AI 가속기(NPU, TPU, GPU) 활용, 저전력 최적화 기법(배터리 기반 AI, Sleep Mode 적용) 등의 기술이 사용됩니다.🌟 1. AI 가속기 (NPU, TPU, GPU) 활용✅ (1) NPU (Neural Processing Unit) – 신경망 연산 최적화NPU는 AI 연산을 가속화하는 전용 하드웨어로, CPU보다 최대 10~100배 빠른 AI 연산 속도를 제공합니다.적용 대상: 스마트폰 AI, IoT 디바이스, 엣지 서버📌 대표적인 NPU 하드웨어 NPU 칩셋 주요 제조사적용 사..

📌 4-1. 디바이스별 AI 모델 배포Edge AI 모델을 배포하려면 각 디바이스(Raspberry Pi, Jetson Nano, Google Coral TPU)에 최적화된 방식으로 모델을 변환하고 실행해야 합니다.이 과정에서 TensorFlow Lite, TensorRT, Edge TPU 등의 기술을 활용하여 AI 모델을 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다.🌟 1. Raspberry Pi + TensorFlow Lite 배포Raspberry Pi는 소형 저전력 컴퓨터로, Edge AI 모델을 실행하는 데 널리 사용되는 플랫폼입니다.TensorFlow Lite(TFLite)를 활용하면 AI 모델을 경량화하여 Raspberry Pi에서 실시간 실행할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite..