📌 3-1. 이미지 인식 AI (Image Recognition AI)Edge AI에서 이미지 인식(Computer Vision)은 가장 많이 활용되는 기술 중 하나입니다.이를 위해 OpenCV + TensorFlow Lite, Jetson Nano + YOLOv8, Google Coral TPU 기반 실시간 객체 탐지 등의 방법을 사용할 수 있습니다.🌟 1. OpenCV + TensorFlow Lite로 Edge AI 이미지 분류TensorFlow Lite(TFLite)는 경량화된 딥러닝 모델을 엣지 디바이스에서 실행할 수 있도록 최적화된 프레임워크입니다.OpenCV를 함께 활용하면 카메라에서 촬영한 이미지를 실시간으로 분석할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite 환경 구축📌 설치 ..

📌 2-3. Edge AI 모델 최적화Edge AI는 제한된 연산 리소스에서 AI 모델을 실행해야 하기 때문에 최적화가 필수적입니다.이를 위해 모델 경량화 기법, ONNX 및 OpenVINO 변환, AI 가속기 활용을 통해 속도를 향상시킵니다.🌟 1. 모델 경량화 기법 (Model Optimization Techniques)딥러닝 모델은 일반적으로 대형 신경망과 많은 파라미터를 포함하고 있어,Edge 디바이스에서 실행하기에는 연산량이 많고 속도가 느립니다.이를 해결하기 위해 양자화, 프루닝, 레이턴시 최적화 기법을 사용합니다.✅ (1) 양자화 (Quantization)AI 모델의 가중치(Weight)와 연산 Precision을 줄여서 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기법기존 모델은 32-bit ..

📌 2-2. Edge AI 개발 환경 구축Edge AI를 개발하려면 하드웨어, 소프트웨어, AI 가속기 등을 조합하여 환경을 구축해야 합니다.여기서는 라즈베리파이, Jetson Nano, ESP32 & STM32를 활용한 AI 개발 환경을 정리하겠습니다.🌟 1. 라즈베리파이 + AI 가속기 환경 구축라즈베리파이(Raspberry Pi)는 소형 컴퓨터 기반의 Edge AI 개발 플랫폼으로,TensorFlow Lite & Coral Edge TPU를 활용하여 AI 모델을 실행할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite 환경 구축TensorFlow Lite(TFLite)는 라즈베리파이에서 경량 AI 모델을 실행하는 데 최적화된 프레임워크입니다.📌 설치 방법# TensorFlow Lite 패키지..

📌 2-1. 필수 기술 개요Edge 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.🌟 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)정의데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘다층 신경망(Neural Network)을 활용한 학습입력 데이터특징(Feature) 엔지니어링이 ..

📌 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..