AI가 궁금한 머니

CCTV는 보안의 핵심 장치라고 할 수 있습니다. 하지만 기존의 단순 녹화 기능만으로는 지능형 범죄 예방이나 실시간 상황 대응에 한계가 있었고, 이에 따라 최근 주목받는 것은 에지 AI 기반 CCTV, 즉 인공지능을 CCTV 현장에서 실행하여 보안 수준을 향상시키는 시스템입니다. 오늘 글에서는 에지 AI 기술을 활용한 스마트 보안 시스템에 대해 알아보고자 합니다. 주요 기술 요소, 사례, 구현 방법까지 자세히 알아볼 수 있습니다. 에지 AI란? 보안 시스템에서 왜 중요한가?에지 AI는 데이터를 수집하는 디바이스(예: CCTV 카메라)에서 직접 인공지능 연산을 수행하여, 실시간 추론, 지연 최소화, 네트워크 절약, 프라이버시 보호라는 이점을 제공합니다.에지 AI의 핵심 장점실시간 이상 행동 감지인터넷 연결..

에지 AI는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 현장 디바이스에서 직접 분석하여 지연 없이 빠르게 의사결정을 가능하게 해주는 특징을 가지고 있습니다. 때문에 스마트 팩토리, 스마트 시티, 자율주행, 리테일, 헬스케어 등의 실시간 분석이 중요한 분야에서 핵심 기술로 인식됩니다. 이번 글에서는 에지 AI를 사용해 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하는 시스템을 구축하는 방법을 알아보고자 합니다. Raspberry Pi, TensorFlow Lite, 센서, 대시보드 툴 등을 활용하여 실질적인 시스템을 만드는 방법을 체계적으로 정리합니다. 에지 AI 기반 실시간 분석 시스템의 개요왜 실시간 데이터 분석인가?즉각적인 반응 필요: 공장 설비 이상 징후 감지지연 없는 의사결정: 자율주행 차량의 장애물 인식데이터 보안 ..

에지 AI는 클라우드 의존도를 줄이고 초저지연, 개인정보 보호, 네트워크 비용 절감 등의 이점을 제공하는 기술임을 알아봤습니다. 이러한 기술을 구현하는데 에지 AI 칩은 단순한 하드웨어가 아니라 성능의 핵심으로 볼 수 있습니다. 시장에 나와 있는 에지 AI 칩은 종류와 사양이 아주 다양합니다. 오늘 글에서는 에지 AI 칩을 선택할 때 반드시 고려해야 하는 7가지 기술 요소를 소개하려고 합니다. 최적의 칩을 선택하는 것을 통해 프로젝트 성능을 극대화할 수 있습니다. 1. AI 연산 성능 (TOPS)에지 AI 칩의 가장 기본적인 선택 기준은 바로 AI 연산 성능, 즉 TOPS(Tera Operations Per Second)입니다. 이는 초당 얼마나 많은 연산을 수행할 수 있는지를 나타내는 지표로, 높을수록..

에지 AI를 실현하기 위해서는 작은 메모리와 낮은 연산 능력을 가진 디바이스에서도 빠르고 정확하게 작동할 수 있는 경량화 모델이 필수적입니다. 오늘 글에서는 구글의 TensorFlow Lite를 활용하여 에지 디바이스에서 효율적인 경량 AI 모델을 구축하는 방법을 알아보려 합니다. 특히 Raspberry Pi, 스마트폰, IoT 디바이스 등에 직접 적용 가능한 내용을 중심으로 알아보겠습니다. TensorFlow Lite란?TensorFlow Lite(TFLite)는 Google에서 개발한 TensorFlow의 경량화 버전입니다. 낮은 전력 소비와 제한된 메모리 환경에서도 딥러닝 모델을 로컬 추론으로 실행할 수 있도록 최적화되어 있습니다.주요 특징작은 모델 사이즈빠른 추론 속도모바일 및 IoT 디바이스 ..

지난 글에서 디바이스 자체에서 인공지능 연산을 수행하는 에지 AI를 구현하기 위해 적합한 프레임워크에 대해 알아보았습니다. 에지 AI가 산업 전반에서 확산되면서 이를 실행할 수 있는 환경 구축도 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 Raspberry Pi에 대해 설명하고, 이를 활용하여 에지 AI 환경을 구축하는 방법에 대해 자세히 정리하겠습니다. 에지 AI란? 클라우드와의 차이점에지 AI(Edge AI)는 데이터를 클라우드로 보내기 전에 기기 단(Local Device)에서 직접 인공지능 처리를 수행하는 기술을 의미합니다. 이는 데이터 전송 지연을 줄이고, 실시간 분석, 보안성, 오프라인 운영 등의 장점이 있습니다. 반면, 클라우드 AI는 강력한 서버에서 대규모 데이터를 처리할 수 있으나, 지연(lat..

에지 AI(Edge AI)는 디바이스 자체에서 인공지능 연산을 수행하는 기술입니다. 이러한 에지 AI 기술을 효과적으로 구현하기 위해서는 적합한 프레임워크 선택이 필수적입니다. 오늘 글에서는 에지 AI 개발에 많이 사용되는 7가지의 주요 프레임워크, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime, OpenVINO, Edge Impulse, DeepStream SDK, KubeEdge.AI의 특징과 활용 사례를 정리하겠습니다. 1. TensorFlow LiteTensorFlow Lite는 구글에서 개발한 경량화된 딥러닝 프레임워크로, 모바일 및 임베디드 디바이스에서의 AI 모델 추론에 최적화되어 있습니다.특징:모델 경량화 및 최적화를 위한 다양한 도구 제공Android ..

AI는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 단순한 연구나 서버 내부의 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 작동하면서 에지 AI와 클라우드 AI로 분류할 수 있습니다. 많은 기업과 개발자들은 에지 AI와 클라우드 AI 중 어떤 것이 더 우수한지 질문하지만 실제 현장에서는 하이브리드 형태로 조화롭게 융합하여 활용하는 전략을 중요하게 여깁니다. 따라서 오늘 글에서는 에지 AI와 클라우드 AI의 차이점과 장단점, 그리고 하이브리드 전략에 대해 알아보려고 합니다. 1. 에지 AI란 무엇인가?에지 AI는 센서, 스마트폰, 카메라, IoT 장비 등의 단말기나 게이트웨이에서 AI 연산을 수행하는 기술입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:데이터 전송 없이 현장에서 직접 분석실시간 반응 속도 확보네트워크 장애에..

앞서 알아본 에지 AI 기술에 대한 내용에서 에지 AI의 핵심 요소에는 초저지연 시스템이라는 특징이 있었습니다. 빠른 통신과 처리라고 하면 떠오르는 것은 5G가 있을 것입니다. 에지 AI와 5G는 각각 독립적으로도 강력한 기술이라고 할 수 있지만, 두 가지가 서로 결합될 때 진정한 초저지연 시스템이 구현됩니다. 자율주행, 스마트 시티, 원격 수술, 스마트 팩토리 등 엄청나게 빠른 응답 속도를 요구하는 서비스는 에지 AI와 5G의 결합을 통해 현실화 할 수 있습니다. 오늘 글에서는 에지 AI와 5G가 상호보완적으로 작동하는 방법과 이러한 기술 융합이 산업에 어떤 영향을 주는지 알아보겠습니다. 1. 에지 AI란 무엇이고 왜 5G와 결합되는가에지 AI는 말 그대로 ‘에지(Edge)’ — 즉 사용자나 사물 근..

앞선 글에서 에지 AI는 의료, 제조, 자율주행차, 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 다양한 분야에 핵심적인 기술로 도입되고 있음을 확인하였습니다. 이렇게 다양한 분야에 활용되는 핵심적인 이유로는 지연없은 데이터 처리, 클라우드 부담 최소화 등의 많은 이유가 있지만 특히 보안 문제에서 이점을 제공한다는 점도 있었습니다. 하지만 데이터가 클라우드로 가지 않고 말단 디바이스에서 처리되는 만큼, 새로운 보안 문제도 생겨날 수 있습니다. 이번 글에서는 에지 AI에서 제기되는 주요한 보안 이슈와 이에 대한 대응 전략에 대해 알아보고자 합니다. 1. 에지 AI 보안이 중요한 이유에지 AI는 다음과 같은 특성으로 인해 기존 IT 환경과 다른 보안 과제를 안고 있습니다.데이터가 생성되는 지점에서 즉시 처리됨→ 실시간성이..

오늘 날 전 세계의 도시는 단순히 살아가는 거주 공간이 아니라, 다양한 신기술이 적용되어 삶의 방향을 바꾸는 공간으로 진화하였습니다. 근래의 도시는 스마트 시티라 불리며, 이는 도시의 다양한 자원과 데이터를 활용해 도시 운영의 효율성과 지속 가능성을 추구하는 미래 도시 모델입니다. 스마트 시티를 구성하는 핵심 기술 중 하나로 에지 AI를 이야기 할 수 있습니다. 에지 AI는 현장 디바이스에서 즉시 데이터를 분석하고 판단하는 인공지능 시스템으로, 실시간성과 보안성이 중요한 도시 인프라에 최적화된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 오늘 글에서는 에지 AI가 스마트 시티 안에서 어떤 방식으로 활용되며, 어떤 변화를 만들어내고 있는지 기술 요소와 사례를 살펴보려고 합니다. 1. 왜 스마트 시티에 에지 AI가 필요..