ㅁ 응용 분야

ㅇ 정의:
– 지능형 센서는 물리적 환경에서 데이터를 수집하고, 내장된 프로세서나 AI 알고리즘을 통해 실시간 분석·판단을 수행하는 센서 장치.
– 단순 데이터 전달이 아닌, 현장에서 전처리 및 의사결정을 수행.

ㅇ 특징:
– 센서 자체에 연산 능력(마이크로컨트롤러, AI 칩셋 등) 내장.
– 네트워크 트래픽 절감 및 응답 속도 향상.
– 전력 효율성을 고려한 저전력 설계.
– 환경 변화에 따른 자율 보정 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 네트워크 연결이 제한적이거나 지연 시간이 중요한 산업 현장.
– IoT 환경에서 다수 센서가 동작하며 중앙 서버 부하를 줄여야 하는 경우.
– 보안·프라이버시 상 원천 데이터 외부 전송이 어려운 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 단순 센서와의 구분: 지능형 센서는 데이터 처리·판단 기능이 포함됨.
– 엣지 디바이스와 혼동: 엣지 디바이스는 센서 외 다양한 장치 포함.
– AI 연산이 필수라는 점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) 지능형 센서는 현장에서 데이터를 분석하여 즉시 의사결정을 내릴 수 있다.
– (X) 지능형 센서는 반드시 중앙 서버로 모든 데이터를 전송해야 한다.

ㅁ 추가 학습 내용

지능형 센서 시험 대비 학습 정리

1. 센서 내 AI 모델 경량화 기법
– 양자화: 모델의 가중치와 연산을 정밀도가 낮은 데이터 형식으로 변환하여 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 방법
– 프루닝(Pruning): 중요도가 낮은 뉴런이나 연결을 제거하여 모델 크기와 연산량을 줄이는 방법

2. 통신 프로토콜 특성
– MQTT: 경량 메시지 프로토콜, 발행/구독 방식, 저전력·저대역폭 환경에 적합
– CoAP: 경량 전송 프로토콜, REST 기반, 제한된 자원 환경에서 효율적인 통신 가능

3. 전력 관리 전략
– 슬립 모드: 센서나 모듈을 사용하지 않을 때 전력 소모를 최소화하는 대기 상태
– 이벤트 기반 작동: 특정 조건이나 이벤트 발생 시에만 동작하여 불필요한 전력 소모를 줄이는 방식

4. 산업별 활용 사례
– 스마트 팩토리: 예지보전을 통해 장비 고장을 사전에 감지하고 유지보수 효율 향상
– 스마트 시티: 교통량 감지를 통한 신호 제어 최적화 및 혼잡 완화

5. 보안 위협과 대응 방안
– 물리적 변조: 센서 장치에 대한 물리적 침입이나 변형
– 데이터 위변조: 전송 중 데이터의 변조나 위조
– 대응 방안: 암호화, 무결성 검증, 물리적 보안 강화, 접근 제어 적용