엣지 AI의 심장: 실시간 스트림 데이터를 위한 데이터 파이프라인 구축 가이드 (3편)
엣지 AI 모델의 성능은 데이터 전처리 단계에서 결정됩니다. 본 가이드는 실시간 센서/스트림 데이터를 모델이 즉시 활용 가능한 고품질의 '특징(Feature)'으로 변환하는 구체적인 아키텍처와 워크플로우를 제시합니다.
5월 22일
산업 현장 AI 통합 아키텍처 가이드 3편: 엣지-클라우드 하이브리드 배포
제조 AI의 운영 요구사항 컨베이어 벨트는 AI 응답을 기다리지 않습니다. 제조 현장 AI는 < 50ms 추론, 오프라인 동작, 드리프트 감지 세 가지가 필수입니다. 저지연 추론 달성 배치 처리로 처리량 향상 단일 추론보다 배치 추론이 처리량을 10~20배 높입니다. 예측 유지보수: Isolation Forest 모델 드리프트 감지 생산 환경이 변하…
5월 21일
산업 AI 2편: 실시간 이상 감지와 예지보전
센서 스트림에서 이상 감지·예지보전 모델을 엣지/클라우드에 나누어 배포하는 아키텍처 포인트.
5월 21일
[로드맵 공개] 외부 전송 없이 공장 데이터를 지키는 법: 엣지 AI 기반 LLM으로 구현하는 IIoT 이상 징후 탐지
민감한 공장 데이터를 클라우드로 전송하는 위험 없이, 현장(Edge)에서 AI 분석을 수행하는 방법을 제시합니다. 엣지 AI와 경량화된 LLM을 활용하여 OT/IT 융합 환경의 실시간 이상 징후 탐지 로드맵을 확인하세요.
5월 19일