앞선 글들을 통해 데이터가 수집되는 지점에서 인공지능을 바로 실행하는 기술인 에지 AI의 장점을 활용하여 스마트 팩토리, 자율주행, 물류, 헬스케어, 리테일 등의 산업 전반에서 에지 AI 기술이 확산되고 있음을 확인하였습니다. 하지만 막상 에지 AI 프로젝트를 실제로 구축할 때 예상치 못한 문제가 생기는 경우가 많습니다. 단순한 모델 구현뿐만 아니라 하드웨어 선택, 데이터 흐름 설계, 성능 튜닝, 운영 유니보수까지 다양한 부분에서 실수가 발생할 수 있기 때문입니다. 오늘 글에서는 에지 AI 프로젝트 구축 시 자주 발생할 수 있는 5가지 실수를 알아보고, 이를 방지할 수 있는 팁과 전략을 소개하고자 합니다. 실수 1: 하드웨어 리소스를 과소평가한다문제 설명에지 AI는 클라우드 환경과 달리 제한된 리소스(..
