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..

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..

에너지 관리와 IoT·에지 컴퓨팅의 결합 필요성에너지 관리 시스템(Energy Management System, EMS)은 전력·열·수자원의 소비를 모니터링하고 최적화하는 핵심 인프라다. 특히 기후변화와 ESG 경영이 중요해지면서, 효율적 에너지 운영은 기업과 도시의 경쟁력이 되었다. 과거 EMS는 주로 중앙제어 방식으로 운영됐지만, IoT 기술이 확산되면서 각종 센서와 디바이스에서 방대한 실시간 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 스마트 미터, 전류 센서, 온도 센서, 태양광 발전 모듈 등은 초 단위로 데이터를 생성한다. 이 데이터를 중앙 클라우드로 모두 전송해 처리하려면 상당한 네트워크 대역폭과 지연(latency)이 필요하다. 또한, 네트워크 장애가 발생하면 실시간 제어와 이상 탐지가 불가능해지는 단..

5G와 에지 컴퓨팅이 IoT에 미치는 변화IoT(사물인터넷)는 방대한 센서·디바이스를 연결해 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 자동화·분석·의사결정을 수행한다. 하지만 전통적인 4G/LTE 및 와이파이 기반 IoT 네트워크는 실시간성과 처리량, 연결 밀도 측면에서 한계를 드러냈다. 예를 들어, 자율주행 차량이나 원격 로봇 제어 같은 초저지연 애플리케이션은 기존 네트워크로는 안정적 운영이 불가능했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 5G 네트워크와 에지 컴퓨팅이 핵심 인프라로 자리 잡았다. 5G는 최대 20Gbps의 초고속 전송, 1ms 이하의 초저지연, km²당 100만 대 기기 연결이라는 혁신적인 성능을 제공한다. 동시에 에지 컴퓨팅은 데이터를 클라우드로 보내지 않고 현장에서 실시간 분석·처리해 응답 속도..