에지 AI는 현장에서 직접 인공지능 추론을 가능하게 하며, 데이터 보안과 네트워크 효율성을 확보하는 기술입니다. 하지만 현장 환경은 연산 자원이 제한적이기 때문에 AI 모델 성능 자체보다 전처리 과정과 추론 속도 최적화가 프로젝트의 성공을 좌우합니다. 오늘 글에서는 에지 AI 구현을 위한 데이터 전처리 전략과 추론 속도를 높이기 위한 최적화 기법을 알아보고자 합니다. 이는 실제 적용을 목표로 하는 개발자와 엔지니어들에게 팁이 될 수 있습니다. 에지 AI에서 데이터 전처리가 중요한 이유에지 디바이스의 한계에지 디바이스는 일반적으로 제한된 메모리(RAM), 낮은 연산 능력(CPU/GPU/NPU), 저장 공간 부족 등의 제약을 가지고 있습니다. 이에 따라 복잡하거나 무거운 전처리 코드는 시스템 병목 현상을 유..
