엣지 컴퓨팅 썸네일형 리스트형 Mobile CV 최적화: 경량화 및 지연 시간 개선 모바일 환경에서의 컴퓨터 비전 기술 발전최근 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 기술은 자율주행, 증강현실(AR), 얼굴 인식, 실시간 객체 추적 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 하고 있습니다. 하지만 이러한 기술을 모바일 환경에서 구현하기 위해서는 데스크톱이나 서버급 GPU에서 수행되는 연산을 제한된 자원 내에서 처리해야 하는 과제가 존재합니다.모바일 기기는 CPU, GPU, 메모리, 전력 소모 모두 제한적이므로, 고성능 딥러닝 모델을 그대로 사용할 경우 지연 시간(latency) 이 증가하고, 배터리 소모량이 급격히 늘어납니다. 따라서 경량화 모델 설계와 지연 시간 최적화는 모바일 CV 시스템의 성능을 결정하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.모델 경량화의 필요성과 핵심 접근법모바일 CV.. 더보기 Edge-based CV: Jetson Nano를 활용한 핸드 제스처 인식 인공지능과 엣지 컴퓨팅의 결합 — Jetson Nano의 역할인공지능(AI)은 더 이상 클라우드 환경에만 의존하지 않는다. 데이터 처리 속도, 보안, 실시간 반응성의 중요성이 높아지면서 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 NVIDIA의 Jetson Nano는 저전력, 소형, 고성능의 특성을 갖춘 엣지 AI 플랫폼으로, 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 분야에서 다양한 응용이 가능하다.그중에서도 핸드 제스처 인식(Hand Gesture Recognition) 은 엣지 AI의 대표적인 응용 사례로 꼽힌다. 카메라를 통해 사용자의 손동작을 인식하고, 이를 통해 스마트 기기 제어, 로봇 인터랙션, 비접촉 UI 구현 등 다양한 기능을 수행할 수 있.. 더보기 엣지 컴퓨팅과 AI의 결합: 실시간 지능형 처리의 미래 엣지 컴퓨팅이란 무엇인가?엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 생성하는 디바이스 또는 현장 근처에서 직접 데이터를 처리하는 기술입니다. 이는 데이터를 중앙 서버(클라우드)로 보내기 전에 엣지(즉, 데이터가 발생하는 곳)에서 1차적으로 연산을 수행함으로써 처리 속도를 향상시키고 지연 시간(Latency)을 줄입니다.기존의 클라우드 컴퓨팅은 방대한 연산 능력을 제공하지만, 데이터 전송 과정에서 시간 지연이나 네트워크 부하가 발생할 수 있습니다. 반면 엣지 컴퓨팅은 이러한 문제를 최소화하며, IoT 기기, 센서, 스마트폰, 드론, 자율주행 차량과 같은 장치에서 빠른 반응이 요구되는 환경에 이상적입니다.인공지능(AI) 기술과의 결합AI와 엣지 컴퓨팅의 결합은 단순한 기술적 통합을 넘어서, 새로운 .. 더보기 이전 1 다음
