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기술정보 비전 프로세서를 통한 현관 카메라 및 스마트 리테일 설계로의 에지 AI 기능의 확장

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 405회 작성일 23-05-12 18:10

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‘에지 AI’라는 용어가 유행하고, ‘네트워크 에지에 더 많은 인텔리전스 추가’와 같은 이야기가 나오면서 인공지능(AI) 모델을 실행하기 위해 클라우드 기반 리소스에 의존하지 않는 더 많은 로컬, 실시간 처리의 이점을 망각하기가 더 쉬워졌다. 우리가 매일 상호작용하는 전자 제품이 AI 모델을 기반으로 실제 세계에서 의사결정을 내릴 수 있도록 함으로써 응답성, 안전성 및 전반적인 효율성을 높일 수 있다.

물론 일부 AI 기반 시스템은 항상 클라우드 기반 리소스를 필요로 할 것이다. 사람과 물체 분류, 이상 탐지 및 인간 자세 예측과 같은 처리 기능으로 많은 저전력 애플리케이션, 특히 카메라가 1~2대인 애플리케이션을 크게 향상시킬 수 있다. 그러나 저전력 애플리케이션에서 이러한 기능을 구현하는 것은 비용 제약과 처리에 필요한 전력량 때문에 어려울 수 있다.

AM62A 프로세서 제품군과 같은 최신 ArmⓇ CortexⓇ 기반 비전 프로세서는 설계자가 현관 카메라부터 스마트 리테일에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 비전 및 AI 처리 기능을 확장하는 데 도움이 된다.

확장된 비전과 AI 기능이 무엇을 가능하게 할 수 있는지 이해하기 위해 이러한 애플리케이션에 대해 더 자세히 살펴보자.

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현관 카메라에 적용된 AI 카메라

현관 카메라와 홈 보안 시스템(그림 1 참조)에서 도난이나 신원 확인에 대한 응답이 밀리초라도 지연되면 인명 또는 재산 손실 등에 영향을 미친다.

실시간 비디오 데이터를 로컬로 분석함으로써 현관 카메라는 오탐지를 줄이고, 네트워크 연결이 필요 없이 더 빠르고 안정적으로 응답할 수 있다. 그러나 전력 및 크기 제약은 전통적으로 이 실시간 응답성을 달성하는 데 필요한 AI 처리 수준을 제한했다.

AM62A는 소형 현관 카메라 인클로저에 사용하기에 충분히 작은 폼 팩터로 2~3W에서 작동하도록 설계되었다. 현관 카메라 설계자는 AM62A 프로세서에서 AI 프로세싱에 초당 1~2테라 연산을 활용해 설계에서 더 높은 수준의 인간과 물체 감지를 구현할 수 있다.


스마트 리테일에 적용된 AI 카메라

‘Grab-and-Go 리테일’이라고도 알려진 스마트 리테일은 고객이 구매할 상품을 선택한 다음, 계산원에게 돈을 지불할 필요 없이 곧바로 가게를 떠나는 새로운 쇼핑 경험이다. 이 모든 것은 자동으로 처리된다.

경험을 관리하는 비전 기반 시스템은 바코드 스캐너뿐만 아니라 물체 감지에서 파생된 AI 모델을 이용하여 고객이 장바구니에 어떤 상품을 넣는지 식별하고, 궁극적으로 고객이 상점을 떠날 때 구매 처리를 한다. (그림 2 참조)

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스마트 리테일 애플리케이션은 데이터를 로컬로 처리하여 트랜잭션 중 응답 시간을 줄이고, 데이터 보안을 강화할 수 있다. 특히 데이터 보안의 경우 로컬에서 AI 모델을 실행하면 클라우드 리소스에 대한 네트워크 연결이 필요하지 않으며, 데이터가 외부로 전송되지 않기 때문에 해당 데이터에 대한 무단 액세스 가능성이 제한된다.

현관 카메라와 유사하게, 전력 소비는 특히 프레임 속도가 높은 비디오 분석을 고려할 때 스마트 리테일 AI 카메라의 주요 설계 과제이다.

AM62A 프로세서의 에너지 효율적이고 고도로 통합된 시스템 온 칩 아키텍처는 스마트 리테일 카메라의 로컬 AI 프로세싱 기능을 제공한다. 이러한 프로세서는 통합된 AI 하드웨어 가속기를 통해 과일 및 채소와 같은 비표준 표면에서도 물체 분류, 이상 감지, 방향 감지 및 바코드 식별을 가능하게 한다.


마무리

에지에서 더 많은 인텔리전스는 더 나은 실시간 응답성과 신뢰할 수 있는 인간-기계 상호작용을 의미한다. 이 문서에서 두 가지 애플리케이션에 대해서만 설명했지만, 로컬에서 실행되는 AI 데이터 모델의 이점을 얻을 수 있는 전자 제품 목록은 매일 증가하고 있다. 성능이 뛰어나고, 고도로 통합된 비전 프로세서는 이러한 변화를 가능하게 하고 있으며, 세상을 더욱 스마트하게 만들고 있다.

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