IoT 부문의 설계자는 보완 기술들을 통해 혁신을 기할 수 있습니다. Digi International의 IoT 기술 책임 연구원인 Andreas Burghart가 집필한 이 글에서 의료용 및 산업용 IoT(IIoT)로 혁신의 수준을 한 단계 높이는 방법을 확인할 수 있습니다.
머신 러닝(ML)과 머신 비전(MV)으로 달라지는 세상
머신 러닝 기법을 광범위한 머신 비전 이미지 처리나 분류 작업에 적용할 수 있습니다. 그리고 채택되는 응용 규모가 크기 때문에 다양해지는 IoT 제품에 ML과 MV 기능을 추가할수록 비용 효과가 급속히 커지고 있습니다.
일반적으로 머신 비전 시스템은 산업용 카메라 모듈 내부의 디지털 센서를 사용하여 이미지를 처리하고 분석합니다. 머신 비전 부문에서 머신 러닝을 함께 사용할 때 복잡한 작업을 확실하고 일관되게 수행할 수 있습니다.
의료 부문에서는 환자를 모니터링하거나 방사선 이미지에 있는 이상을 감지하여 환자 치료를 개선할 수 있으며 인명까지 구할 수 있습니다.
산업용 환경에서는 컨베이어 벨트에 있는 동일한 수많은 품목을 오류 없이 간편하게 품질 관리 검사를 수행할 수 있습니다. 실제로 머신 비전은 외관 모니터링을 요하는 거의 모든 대량 생산 공정에서 비용 절감과 품질 관리의 이점을 구현할 수 있습니다.
머신 비전이 결합된 머신 러닝이 구현하는 사업적 이익
머신 러닝과 머신 비전이 결합할 때 많은 이점이 있지만 가장 중요한 이점은 실제 운영이 개선되어 수익이 증가한다는 것입니다.
- • 제품 품질 개선: 검사, 평가, 측정, 조립 확인.
- • 생산성 증대: 반복적인 일상 작업을 빠르게 자동으로 수행할 수 있어 가치가 더 높은 활동에 인력을 투입할 수 있습니다.
- • 비용 절감: 장비에 MV 기능을 추가하여 성능을 개선하고 사용 수명을 늘릴 수 있습니다. 또한 공장 환경에서 사용되는 MV 시스템은 인간 조작자보다 공간을 적게 차지하며, 안전 인프라 수준이 동일하지 않아도 됩니다.
에지에 컴퓨터가 있어야 하는 이유
ML/MV 애플리케이션은 실시간으로 작동합니다. 에지 컴퓨팅을 사용하면 실제로 생산이 진행되는 위치와 더 가까운 곳에서 애플리케이션으로 처리할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅은 컨베이어 벨트에 있는 항목을 ML/MV 시스템이 분당 수십 개씩 검사하는 제조 시설처럼 광역폭이나 대기 시간이 제한되는 상황에서 매우 유리합니다.
에지 컴퓨팅의 성능 이점
현재의 컴퓨팅은 다음과 같이 효율성과 성능을 크게 높일 수 있는 에지로 이동하고 있습니다.
- • 대기 시간 감소: 에지 컴퓨팅은 데이터와 서버를 오갈 필요가 없어 응답 시간이 더 빠릅니다.
- • 오프라인 운영 능력: 통신이 끊길 경우 시스템이 자체적으로 데이터를 수집하고, 저장하고, 처리할 수 있습니다.
- • 비용 감소: 데이터 이동량이 줄어 네트워킹 비용이 감소합니다.
- • 전력 소비량 감소: 배터리를 사용하는 IoT 기기는 데이터 전송량이 적기 때문에 전력을 아낄 수 있습니다.
성공적인 구현을 지원하는 도구와 소프트웨어
머신 러닝 솔루션을 구축하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 머신 러닝 기반의 이미지 처리용 하드웨어, 개발 툴, 소프트웨어 구성 요소를 에지에 제대로 갖출 때 구현 성공에 크게 기여할 수 있습니다.
Au-Zone Technologies는 성능이 제한적인 임베디드 기기로 머신 러닝 기반의 이미징 시스템을 개발할 수 있는 툴킷을 제공합니다. 이 회사의 추론 엔진은 하나의 표준 워크플로와 모델 형식으로 MCU, PCU, GPU 코어를 지원하여 플랫폼의 구애를 받지 않는 유연성과 이동성을 제공합니다. Digit ConnectCore® 8X 시스템 온 모듈(SOM: system on module)에는 MCU, CPU, GPU 처리 코어가 탑재되어 추론 엔진이 이러한 컴퓨팅 리소스 어느 것에서나 효율적으로 작동할 수 있습니다.
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