AIFrenz - 지능형Edge

딥러닝을 쉽게 활용하기 위한 지능형 Edge 컴퓨팅 기술

-ETRI  김귀훈

 

https://github.com/aifrenz/membership/

MEC

가장 현실적인 산업현장 적용 모델 : Sensor <-> 지능형Edge컴퓨팅 <-> Cloud 

<산업현장이 AI를 원할 때 문제>

어떤 문제를 해결해야할지 모른다. 막연한 환상.

쓸만한 데이터가 없음. 제너럴 데이터 컬렉터 필요

기존 데이터 정제 및 분석방안 필요(고객)

+

도메인 전문가+AI전문가로 팀 구성해서 '현장을 보고' AI문제 정의, 데이터 검증 필요

AI모델만 가지고는 솔루션 구축x  + 반드시 AI가 좋은 성능을 내는 것은 아니다.

명확한 문제는 rule based or statistical based가 낫다.(개발자)

 

IoT -> Edge

Chips, Platforms, Devices = Edge Computing

 

통신 -  LTE요금 무시할 수 없음.

 

ML서빙?

raw Data->ML학습을 위한 데이터 전처리 ->ML학습(ML 학습 검증)

                                                                                |(밑으로 연결)

               ->ML서빙을 위한 데이터 전처리 ->ML서빙(ML서빙 검증)

 

Edge(서빙)+Cloud(학습)

단일Edge(학습+서빙)

 

시계열 IoT 센싱 데이터 분석 및 예측기술

Stacked LSTM< GRU, Multi-variable Multi-step Linear Regression

ex.소음,진동,가스 멀티데이터 시계열 분석?

 

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VeeaHub Platform - Smart Shop (Smart Retail)

모바일 엣지 컴퓨팅

아마존에서 $189 판매. 한국에서는 개인정보 문제 등으로 서비스 안할듯

Visual Computing 메인 희망.

쇼핑몰 내 사람정보 인식(나이,성별,기분,특징적인 옷이라던가 구매 패턴 등) 또는

쇼핑몰 내에서도 사람이 밀집된 공간 인식 - 직원배치

등등...Detection인가

People Counting > Zone counting & Heat Map > Face Analysis

 

Mesh Wifi

Veea는 "Smart Wifi Hub"