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 - 4. Edge AI 모델 배포 및 최적화 (4-2. Edge AI 성능 최적화)

📌 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..

Edge AI - 4. Edge AI 모델 배포 및 최적화 (4-1. 디바이스별 AI 모델 배포)

📌 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..

Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-2. Edge AI 개발 환경 구축)

📌 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..

3. Jetson Nano/Xavier와 같은 ARM 기반 AI 개발 보드 활용NVIDIA의 Jetson 시리즈(Jetson Nano, Jetson Xavier NX, Jetson AGX Xavier 등)는 ARM 기반 AI 개발 보드로, 엣지 AI, 로봇공학, 컴퓨터 비전, 자율 주행, AIoT(Artificial Intelligence of Things) 등의 프로젝트에 최적화된 플랫폼이다.이러한 보드는 ARM Cortex-A 프로세서와 NVIDIA GPU(Tensor Core 포함)를 결합하여 실시간 AI 연산이 필요한 임베디드 시스템을 구축하는 데 적합하다.1. Jetson Nano/Xavier 개요 및 활용 분야1) Jetson Nano/Xavier의 주요 특징 모델  CPU GPU RAM AI..