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..

에지 AI와 IoT의 결합 배경과 필요성IoT(사물인터넷)는 다양한 센서와 디바이스가 데이터를 끊임없이 생성해 실시간 가치를 만들어내는 기술이다. 그러나 IoT의 데이터 폭증은 새로운 과제를 동반한다. 센서가 수집하는 데이터는 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 모두에서 클라우드 처리의 한계를 빠르게 드러내고 있다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 고해상도 비전 카메라는 초당 수백 MB의 영상을 생성한다. 이 데이터를 전부 클라우드로 보내 실시간 품질 검사를 진행하면, 네트워크 부하와 지연(latency)이 필연적으로 발생한다. 또한 일부 IoT 현장은 인터넷 연결이 불안정하거나, 규제상 로컬 처리만 허용되는 환경에 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 AI(Edge A..