[IT 인프라 배포 방식 및 운영 환경] 네트워크 및 운영 환경 용어

네트워크 및 운영 환경네트워크 및 운영 환경은 데이터가 어디에서, 어떻게 처리되는지를 결정하는 중요한 요소입니다. 최근에는 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에서 벗어나, 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리를 위해 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 포그 컴퓨팅(Fog Computing), 그리고 VDI(Virtual Desktop Infrastructure, 가상 데스크톱 인프라) 같은 기술이 주목받고 있습니다. 각 기술의 개념과 특징을 상세히 살펴보겠습니다.1. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)개념데이터를 클라우드가 아닌 사용자와 가까운 엣지(Edge) 장치에서 직접 처리하는 방식.클라우드 데이터센터로 데이터를 전송하기 전에, 네트워크 말단(엣지)에서 처리하여 지연 시간을 최소화하고 대역폭 사용..

Edge AI - 5. 최신 Edge AI 트렌드 및 실무 적용 (5-3. Edge AI 프로젝트 기획 (Edge AI Project Planning))

📌 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..

Edge AI - 3. Edge AI 프로그래밍 실습 (3-3. IoT + Edge AI 연동)

📌 3-3. IoT + Edge AI 연동IoT와 Edge AI를 결합하면 센서 데이터를 실시간으로 분석하고 스마트홈, 산업 자동화, 보안 시스템 등에 적용할 수 있습니다.특히, ESP32 + AI 모델을 활용한 센서 데이터 분석, Edge AI 기반 스마트홈 프로젝트, 음성 명령을 통한 자동 조명 제어, 사람 감지 후 알림 전송과 같은 기능이 주요 활용 사례입니다.🌟 1. IoT 센서 데이터 분석 (ESP32 + AI 모델)ESP32는 Wi-Fi & Bluetooth 기능을 내장한 저전력 IoT 디바이스로, Edge AI 모델을 실행하여 센서 데이터를 실시간 분석하고 예측할 수 있습니다.✅ (1) ESP32에서 센서 데이터 수집ESP32는 온도, 습도, 조도, 가속도 센서 등의 데이터를 AI 모델로..

Edge AI - 3. Edge AI 프로그래밍 실습 (3-2. 음성 인식 AI (Speech Recognition AI))

📌 3-2. 음성 인식 AI (Speech Recognition AI)Edge AI에서 음성 인식은 저전력 환경에서 실시간으로 음성 명령을 감지하고 스마트 디바이스를 제어하는 데 활용됩니다.특히 ESP32 + TinyML 기반의 초저전력 음성 인식과 Edge AI를 활용한 스마트 디바이스 제어가 중요한 기술입니다.🌟 1. ESP32 + TinyML 기반 음성 명령 감지ESP32는 Wi-Fi & Bluetooth 기능을 지원하는 초저전력 마이크로컨트롤러로,TinyML (TensorFlow Lite for Microcontrollers)을 활용하면 간단한 음성 명령 감지 AI를 실행할 수 있습니다.✅ (1) TinyML 환경 구축 (ESP32 + TensorFlow Lite)ESP32에서 TinyML을 ..

Edge AI - 1. Edge AI 개념과 활용 (1-3. Edge AI의 주요 활용 사례)

📌 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..

Edge AI - 1. Edge AI 개념과 활용 (1-2. Edge AI 디바이스 종류)

📌 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..