AI at the Edge의 필요성과 개념IoT(사물인터넷)가 폭발적으로 확산되면서 수많은 센서와 디바이스에서 데이터가 실시간으로 생성된다. 이 데이터는 기존에는 클라우드에 전송돼 일괄적으로 저장·분석·모델 학습에 활용되었다. 그러나 제조, 헬스케어, 자율주행, 스마트 시티와 같이 초저지연·고신뢰 처리가 필요한 환경에서는 클라우드 의존도가 치명적 제약이 된다. 데이터 전송·수신에 걸리는 왕복 지연(latency)과 네트워크 불안정성이 즉각적인 의사결정과 대응을 방해한다. 이런 한계를 해결하기 위해 AI at the Edge, 즉 현장에서의 인공지능 추론과 학습이 주목받고 있다. 에지 AI는 클라우드에 연결하지 않고도 디바이스 근처에서 모델이 데이터를 처리·분석하며, 경우에 따라 현장 학습(On-devic..

스마트 농업과 에지 IoT의 필요성스마트 농업(Smart Agriculture)은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 기술을 농업에 접목해 생산성과 효율성을 극대화하는 새로운 농업 패러다임이다. 센서와 카메라가 토양, 기상, 수분, 생육 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석해 의사결정을 자동화한다. 그러나 농업 환경은 통신망이 열악하고, 네트워크 장애가 빈번하며, 센서 수가 많아 데이터량이 방대하다는 특수성이 있다. 예를 들어, 한 농장은 수백 개의 토양 습도·온도 센서와 고해상도 드론 카메라를 운영한다. 이 데이터가 모두 클라우드로 전송되면 대역폭 비용이 급격히 증가하며, 지연(latency) 때문에 실시간 관개나 병해충 대응이 어렵다. 또한, 인터넷 연결이 끊기면 데이..

IoT·에지 컴퓨팅의 특성과 DevOps 도입 필요성IoT와 에지 컴퓨팅은 디지털 전환(Digital Transformation)의 핵심 기술로 자리잡았다. IoT 디바이스는 실시간으로 방대한 데이터를 수집·전송하며, 에지 컴퓨팅은 이를 디바이스 근처에서 처리·분석해 응답 지연을 최소화한다. 예를 들어, 제조 공정의 센서, 자율주행 차량, 스마트 시티의 교통 신호제어 시스템 등은 모두 지연이 치명적일 수 있는 환경에서 에지를 활용한다. 하지만 IoT와 에지 컴퓨팅의 인프라는 전통적 데이터센터나 클라우드와 달리 물리적으로 분산되고, 다양한 하드웨어·소프트웨어 환경에 걸쳐 있다는 특성이 있다. 수십~수천 대의 IoT 디바이스, 수십 개의 에지 노드, 중앙 클라우드가 긴밀히 협력해야 한다. 또한, 현장에서 동..

에지-클라우드 데이터 파이프라인의 필요성과 개요IoT(사물인터넷) 환경은 수십억 개의 디바이스가 초당 방대한 양의 데이터를 생성하며 실시간으로 가치를 창출한다. 스마트 팩토리의 로봇 팔, 스마트 빌딩의 에너지 센서, 스마트 시티의 교통카메라 등 모든 디바이스가 연결되어 데이터를 지속적으로 보내고 받는다. 과거에는 이러한 데이터를 클라우드로 일괄 수집해 일괄 처리하는 중앙 집중형 방식이 주류였다. 그러나 데이터 폭증과 초저지연 응답의 요구가 결합되면서 이 방식의 한계가 명확해졌다. 예를 들어, 자율주행 차량이 교차로에서 신호를 판단하는데 수백 밀리초의 지연이 생기면 사고가 발생할 수 있다. 또한, 모든 데이터를 클라우드에 전송하는 것은 네트워크 비용과 저장 비용을 기하급수적으로 증가시킨다. 이 문제를 해결..

IoT 데이터의 실시간 처리 필요성과 지연의 한계IoT(사물인터넷)는 센서와 디바이스가 실시간 데이터를 생성해 공장, 건물, 도시의 다양한 시스템에 자동화와 통찰을 제공한다. 스마트 공장의 로봇 센서, 스마트 시티의 교통 감지기, 헬스케어 웨어러블 기기 등은 초당 수천 건의 데이터를 생성하며, 이 데이터를 지연 없이 처리해야 즉각적인 제어와 대응이 가능하다. 그러나 전통적인 클라우드 중심 데이터 처리 모델에는 근본적 한계가 있다. 데이터가 IoT 디바이스에서 게이트웨이를 거쳐 클라우드까지 왕복 전송되는 동안, 물리적 거리와 네트워크 혼잡으로 인해 수백 밀리초 이상의 지연(latency)이 발생한다. 예를 들어, 제조업 공정에서 모터 진동 이상을 탐지해 즉시 정지 신호를 보내야 하는데, 500ms 지연이 ..

실시간 영상분석 IoT의 부상과 기존 한계영상분석(Video Analytics)은 카메라와 센서를 활용해 영상을 실시간으로 처리하고 의미 있는 정보를 추출하는 기술이다. IoT의 확산으로 수많은 카메라가 공장, 교통, 리테일, 스마트 시티에 배치되면서, 실시간 영상분석이 핵심 비즈니스 인프라로 자리잡았다.예를 들어, 생산라인 결함 감지, 매장 고객 동선 파악, 도시 범죄 감시 같은 애플리케이션은 모두 영상 데이터를 즉시 분석해야 한다. 그러나 전통적인 클라우드 중심의 영상처리 방식은 근본적인 한계를 노출한다. 영상 데이터는 용량이 크고, 네트워크 전송에 시간이 오래 걸린다. 4K 해상도의 카메라 1대가 초당 생성하는 데이터는 30~50Mbps에 달한다. 수백 대의 카메라가 실시간으로 송출하면 대역폭이 급..