엣지컴퓨팅과 인공지능(AI) 연계 사례 연구

소개

"엣지컴퓨팅과 인공지능(AI) 연계 사례 연구"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 인공지능의 발전과 연산 요구 증가
(2) 엣지컴퓨팅과 AI의 상호 보완적 관계
(3) 주요 산업별 AI-엣지 융합 사례
(4) 성능 향상 및 보안 측면의 효과
(5) 한계와 향후 발전 방향

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

인공지능은 현대 사회의 혁신을 견인하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리, 자율주행 등 다양한 분야에서 AI 기술은 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 AI 모델의 복잡성과 데이터 규모의 폭증은 중앙 집중식 클라우드만으로는 한계가 존재한다. 특히 실시간성이 요구되는 응용 분야에서는 네트워크 지연이 성능 저하로 이어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지컴퓨팅과 AI의 결합이 본격화되고 있다. 본 보고서는 엣지컴퓨팅과 인공지능의 연계 사례를 중심으로 그 효과와 한계를 분석한다.

2. 본론

(1) 인공지능의 발전과 연산 요구 증가

딥러닝 모델의 발전은 AI의 성능을 크게 향상시켰으나, 동시에 막대한 연산 자원을 요구한다.

참고자료

· Shi, W., et al. [2016]. Edge Computing: Vision and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, 3(5), 637–646.
· Satyanarayanan, M. [2017]. The Emergence of Edge Computing. Computer, 50(1), 30–39.
· McMahan, B., et al. [2017]. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. AISTATS.
· 한국정보통신정책연구원. [2021]. 인공지능과 엣지컴퓨팅 융합 전략 보고서.
· Gartner. [2022]. AI at the Edge: Trends and Opportunities.