실제 AI 서비스할 때 필요한 Edge AI 기술

 

AI 엣지 컴퓨팅 기술은 중앙 처리장치와는 별도로 로컬 디바이스에 탑재된 작은 크기의 컴퓨터 또는 마이크로컨트롤러에 AI 기능을 내장함으로써 빠르고 효율적인 AI 작업을 수행하는 기술입니다. AI 엣지 컴퓨팅 기술의 필요성과 구현 과정을 아래와 같이 설명할 수 있습니다.

1. 네트워크 대역폭 절약 AI 작업을 수행하기 위해서는 대량의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터를 수집하고 처리하기 위해서는 대역폭이 큰 네트워크가 필요합니다. 그러나, AI 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 로컬 디바이스에서 AI 작업을 수행할 수 있기 때문에 대역폭 절약 효과를 얻을 수 있습니다.
2. 응답 시간 단축 AI 작업을 수행하기 위해서는 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 그러나, 중앙 처리장치를 이용하여 AI 작업을 수행하면 데이터가 중앙 처리장치로 전송되는 시간과 처리 결과를 다시 디바이스로 전송하는 시간이 필요합니다. 이와 달리, AI 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 로컬 디바이스에서 AI 작업을 수행하기 때문에 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
3. 보안 강화 AI 작업을 수행하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 그러나, 중앙 처리장치를 이용하여 AI 작업을 수행하면 데이터가 중앙 처리장치로 전송되기 때문에 데이터 유출 가능성이 있습니다. 이와 달리, AI 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 로컬 디바이스에서 AI 작업을 수행하기 때문에 데이터 유출 가능성을 줄일 수 있습니다.
4. 성능 개선 AI 작업을 수행하기 위해서는 중앙 처리장치와 같은 고성능 컴퓨터가 필요합니다. 그러나, AI 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 로컬 디바이스에서 AI 작업을 수행하기 때문에 성능 개선 효과를 얻을 수 있습니다.

엣지 AI를 구현하기 위해서는 세부적인 기술과 구현 과정이 필요합니다.

1. 하드웨어 선택 AI 엣지 컴퓨팅 기술을 구현하기 위해서는 작은 크기의 컴퓨터 또는 마이크로컨트롤러를 선택해야 합니다. 이를 위해서는 로컬 디바이스의 용도와 성능 요구사항을 고려하여 적합한 하드웨어를 선택해야 합니다.
2. 소프트웨어 설치 선택한 하드웨어에는 AI 소프트웨어를 설치해야 합니다. 이를 위해서는 해당 소프트웨어가 선택한 하드웨어와 호환되는지 확인해야 합니다.
3. 데이터 수집 및 전처리 AI 작업을 수행하기 위해서는 대량의 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 필요합니다. 이를 위해서는 로컬 디바이스에 데이터 수집 및 전처리 기능을 내장시켜야 합니다.
4. 모델 학습 AI 작업을 수행하기 위해서는 모델 학습 과정이 필요합니다. 이를 위해서는 로컬 디바이스에서 모델 학습을 수행할 수 있는 기능을 내장시켜야 합니다.
5. 모델 배포 학습된 모델을 로컬 디바이스에 배포해야 합니다. 이를 위해서는 모델 배포 기능을 내장시켜야 합니다.
6. 모델 실행 로컬 디바이스에 배포된 모델을 실행해야 합니다. 이를 위해서는 모델 실행 기능을 내장시켜야 합니다.
7. 결과 전송 모델 실행 결과를 중앙 처리장치나 클라우드 서버로 전송해야 합니다. 이를 위해서는 결과 전송 기능을 내장시켜야 합니다.

AI 프로젝트 문의는 코세나 이승훈 실장, 010-9338-6400, admin@kosena.kr로 부탁드립니다.