ㅁ AI+Edge

ㅇ 정의:
AI+Edge는 인공지능(AI) 기술과 엣지 컴퓨팅 기술을 결합하여 데이터를 중앙 서버가 아닌 장치 가까운 곳에서 처리하는 기술을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 데이터 처리 지연 시간 감소
– 네트워크 대역폭 절약
– 실시간 응답 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 자율주행차, 스마트 시티, IoT 디바이스 등 실시간 데이터 처리가 요구되는 경우
– 네트워크 연결이 제한적이거나 불안정한 환경

ㅇ 시험 함정:
– AI+Edge와 클라우드 컴퓨팅의 차이를 혼동하는 경우
– 엣지 디바이스의 처리 능력 과대평가

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: AI+Edge는 데이터를 엣지 디바이스에서 처리하여 지연 시간을 줄인다.
2. X: AI+Edge는 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리한다.

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1. NVIDIA Jetson

ㅇ 정의:
NVIDIA Jetson은 NVIDIA에서 제공하는 엣지 AI 플랫폼으로, 고성능 AI 계산을 소형 디바이스에서 구현할 수 있도록 설계된 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이다.

ㅇ 특징:
– GPU 기반 병렬 처리 지원
– 소형 폼팩터로 다양한 엣지 디바이스에 적합
– 에너지 효율적 설계

ㅇ 적합한 경우:
– 로봇, 드론, 스마트 카메라 등 엣지 디바이스에서 AI 모델을 실행해야 하는 경우
– 실시간 영상 처리 및 분석이 필요한 환경

ㅇ 시험 함정:
– NVIDIA Jetson과 일반적인 GPU 플랫폼을 동일시하는 오류
– Jetson Nano와 Jetson Xavier 등 모델 간 차이를 간과

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: NVIDIA Jetson은 엣지 디바이스에서 AI 모델을 실행할 수 있는 플랫폼이다.
2. X: NVIDIA Jetson은 데이터 센터에서만 사용되는 AI 플랫폼이다.

ㅁ 추가 학습 내용

1. 데이터 프라이버시와 보안 문제:
– 엣지 컴퓨팅은 데이터를 디바이스에서 직접 처리하기 때문에 민감한 데이터가 클라우드로 전송되지 않아 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.
– 네트워크를 통한 데이터 전송이 최소화되므로 해킹 및 중간자 공격과 같은 보안 위협에 대한 노출이 감소합니다.
– 데이터 프라이버시를 강화하기 위해 엣지 디바이스 자체의 보안 기능(예: 암호화, 보안 부팅 등)을 학습해야 합니다.

2. 엣지 AI 하드웨어 플랫폼 비교:
– NVIDIA Jetson: 고성능 GPU를 통해 복잡한 AI 모델을 처리할 수 있으며, 자율주행차와 로봇 공학 등 고성능이 요구되는 분야에 적합합니다.
– Google Coral: TPU(Tensor Processing Unit)를 기반으로 저전력에서 고효율 AI 연산을 제공하며, 소형 디바이스와 IoT 애플리케이션에 적합합니다.
– Intel Movidius: 저전력 AI 가속기로, 이미지 및 비디오 분석에 특화되어 있으며, 드론 및 스마트 카메라와 같은 응용 분야에 활용됩니다.

3. 학습 포인트:
– 각 플랫폼의 주요 특징과 장단점을 비교하여 이해합니다.
– 특정 애플리케이션에 적합한 하드웨어 선택 기준을 학습합니다.
– 데이터 프라이버시와 보안 문제를 해결하기 위한 기술적 접근 방식(예: 엣지 디바이스의 암호화 및 인증 기술)을 심화 학습합니다.