AI가 궁금한 머니

인공지능을 포함한 새로운 기술이 발전하면서 디지터 트윈 또한 함께 대두되었습니다. 현실 세계를 가상 세계로 복제한 디지털 트윈을 이용하여 다양한 산업에 활용할 수 있는 장점으로 주목받았습니다. 오늘 글에서는 두 기술을 융합하여 활용하는 방법에 대해 알아보고자 합니다. 1. 디지털 트윈과 에지 AI: 왜 함께 주목받는가?디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 물리 공간이나 객체를 가상의 세계에서 정밀하게 복제한 디지털 모델입니다. 센서, IoT, 통신 기술을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석함으로써, 현실의 상태를 가상 공간에서 실시간 반영할 수 있게 해주는 기술입니다. 반면, 에지 AI(Edge AI)는 클라우드가 아닌 현장 단말(에지 디바이스)에서 데이터를 실시간으로 처리·분석하는 인공지능 기술..

에지 AI는 로컬 디바이스에서 데이터를 실시간으로 분석하는 기술이고, SaaS는 클라우드 기반 소프트웨어입니다. 오늘 글에서 이 두가지의 결합을 활용하는 스타트업의 사례를 알아보고자 합니다. 1. 에지 AI와 SaaS의 만남: 왜 중요한가?에지 AI(Edge AI)는 데이터를 로컬 디바이스에서 실시간으로 분석하고 추론하는 기술로, 지연 최소화, 보안 강화, 비용 절감 등 다양한 장점을 제공합니다. 반면, SaaS(Software as a Service)는 클라우드 기반 소프트웨어로, 사용자가 소프트웨어를 설치하지 않고 구독 형태로 서비스를 이용할 수 있게 해주는 모델입니다. 최근에는 두 기술의 융합이 가속화되며, 에지 AI 기반 SaaS 플랫폼을 중심으로 새로운 스타트업 성공 사례가 등장하고 있습니다...

오늘날 디지털 기술은 기술 자체의 발전을 넘어 지속가능성을 필요로 합니다. 특히 에지 AI는 에너지 효율성, 저탄소 운영, 지역 분산 처리 라는 이점을 가지고 있기 때문에 ESG 경영 전략에 일치한다고 할 수 있습니다. 클라우드 중심의 기술은 막대한 데이터 처리로 탄소 배출을 유발한다고 지적받습니다. 하지만 에지 AI는 로컬 장치에서 연산을 수행함으로써 전력과 네트워크 사용을 줄이고 친환경적인 컴퓨팅을 가능하게 합니다. 오늘 글을 통해 에지 AI 기술이 ESG 실천의 핵심 도구로 주목받는 이유에 대해 알아보겠습니다. 1. 서론: 왜 에지 AI와 ESG를 함께 논해야 하는가?2025년, 디지털 전환은 기술의 발전을 넘어서 지속가능성(Sustainability)과의 연결을 요구받고 있습니다. 특히, 에지 A..

앞서 우리는 에지 AI 기술에 대해 알아보고 이를 활용한 산업별 변화, 비즈니스 가능성 등을 살펴보았습니다. 그 결과 다양한 산업에서 에지 AI가 도입되어 발전을 이루고 있는 것을 알 수 있었습니다. 오늘 글에서는 실제로 에지 AI 기술과 관련한 스타트업의 투자 트렌드가 어떤지 확인해 보고자 합니다. 글로벌 관점 부터 고려 사항까지 확인할 수 있습니다. 1. 서론: 에지 AI 스타트업과 투자 트렌드의 부상에지 AI(Edge AI) 스타트업은 “모바일·IoT 디바이스에서 실시간으로 학습·추론이 가능한 AI 솔루션”을 개발하며, 전통적인 클라우드 AI와는 차별화된 저지연 응답성, 프라이버시, 온디바이스 연산 제공이 핵심입니다. 이러한 특성은 자율주행, 스마트 팩토리, 헬스케어, 로보틱스, 보안 등에서 높은 ..

오늘날 5G 보급, IoT 확산, AI 칩셋 혁신 등에 힘입어 에지 AI 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 또한 이렇게 성장한 에지 AI 기술은 제조, 스마트시티, 모빌리티, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다. 오늘 글에서는 이러한 에지 AI 기술 동향과 2025년 산업 전망을 알아보겠습니다. 1. 서론: 왜 지금 ‘에지 AI(Edge AI)’인가?에지 AI는 스마트폰, 로봇, 사물인터넷(IoT) 기기 등 “사용자 가까이에서 지능형 데이터를 실시간 처리하는 기술”을 의미합니다. 클라우드 중심 AI에서 벗어나 로컬 처리 기반의 AI 컴퓨팅이 각광받으면서, 에지 AI 기술 동향이 2025년을 기점으로 본격적으로 부상하고 있습니다. 이제는 실시간 응답, 보안 강화, 비용 절..

앞선 글들에서 에지 AI 기술은 다양한 이점을 활용해 제조, 리테일, 물류, 헬스케어, 스마트시티 등의 다양한 산업에서 빠르게 확산되는 것을 확인하였습니다. 하지만 단순한 기술 도입으로는 수익이 발생하지 않습니다. 중점은 에지 AI를 수익 모델로 연결하는 전략과 설계입니다. 오늘 글에서는 이제 AI.를 활용해 실질적인 수익을 창출할 수 있는 대표적인 비즈니스 모델 5가지를 소개하고자 합니다. 왜 에지 AI는 수익 창출에 유리한가?실시간성: 고객 응대, 문제 해결, 결제 등 즉각적 의사결정 가능비용 절감: 클라우드 전송비, 인건비, 전력 사용량 최소화고객 맞춤화: 현장 데이터 분석을 통한 개인화 서비스 제공새로운 서비스 창출: 기존에 불가능했던 방식의 제품/서비스 제공데이터 보안성: 민감 데이터의 로컬 처..

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..

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(..

전통적인 물류 산업은 인력 중심의 반복적인 작업과 방대한 데이터를 수반하는 산업이라고 할 수 있습니다. 하지만 에지 AI라는 기술이 도입되면서 물류 산업은 전반적으로 급변합니다. 현장에서 직접 연산을 처리하는 에지 AI는 물류의 속도, 정확성, 효율성, 유연성을 개선하여 물류 자동화의 핵심 기술이 됩니다. 이번 글에서는 에지 AI 기술이 창고 운영, 배송 최적화, 차량 관리, 실시간 추적 등 물류 산업의 각 영역에서 적용되는 방식과 혁신의 방향성을 확인하고자 합니다. 에지 AI란? 왜 물류에 중요한가에지 AI는 데이터를 수집하는 디바이스(센서, 카메라, IoT 장비 등)에서 직접 인공지능 분석을 실행하는 기술입니다. 클라우드 서버에 의존하지 않고, 현장에서 실시간 추론 및 판단이 가능하다는 점에서 기존의..

에지 AI는 데이터가 생성되는 현장에서 실시간으로 연산이 실행되는 것으로, 제조업에서의 공정 자동화, 불량 예측, 설비 최적화 등에 효과를 보입니다. 특히 공장 내 생산 관리 시스템인 MES(Manufacturing Execution System)와 연계된다면 데이터 기반 실시간 의사결정 시스템을 구축할 수 있습니다. 오늘 글에서는 에지 AI와 MES 시스템을 연계하기 위한 전략과 고려사항, 사례, 구성 방안 등을 알아보고자 합니다. 제조업의 디지털 전환을 위해서라면 반드시 참고해야 할 내용입니다. 에지 AI는 제조 현장에 왜 필요한가?에지 AI는 센서, 카메라, IoT 장비 등 디바이스에서 수집한 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 직접 분석하는 기술입니다. 제조 현장에서는 다음과 같은 이유로..