← 챕터 목록
CHAPTER 8

엣지 AI와 실시간 추론

모델 경량화, TensorRT 최적화, PLC-AI 통합부터 엣지-클라우드 하이브리드 아키텍처까지 - 제조 현장에서 밀리초 단위 실시간 AI를 구현하는 방법

1
엣지 AI 개요
엣지 컴퓨팅 개념, 클라우드 vs 엣지, 제조 현장 적용 시나리오
2
모델 경량화 기법
Pruning, Quantization, Knowledge Distillation
3
TensorRT 최적화
NVIDIA TensorRT, 레이어 퓨전, FP16/INT8 추론
4
ONNX 런타임
ONNX 변환, 크로스 플랫폼 추론, 성능 비교
5
PLC-AI 통합
OPC UA 연동, 실시간 데이터 교환, 제어 루프 통합
6
엣지 디바이스 선택
Jetson, Intel NCS, Coral TPU, 산업용 IPC 비교
7
실시간 비전 AI
카메라 연동, 실시간 객체 탐지, 결함 검출 파이프라인
8
엣지-클라우드 하이브리드
데이터 동기화, 모델 업데이트, 페더레이티드 러닝
9
엣지 AI 배포 파이프라인
컨테이너화, OTA 업데이트, 롤백 전략
10
엣지 AI 보안과 운영
모델 보호, 산업 보안, 모니터링과 유지보수