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AI 임베디드칩 종류: NPU, TPU, DSP 스마트폰으로 사진을 찍을 때 자동으로 얼굴을 인식하고, 음성 명령으로 집안의 조명을 제어하며, 자동차가 스스로 도로 상황을 판단하는 시대입니다. 이 모든 것이 가능한 이유는 작은 칩 속에 숨어있는 인공지능 기술 덕분입니다. AI 연산을 담당하는 임베디드칩은 크게 NPU, TPU, DSP로 나뉘는데, 각각은 서로 다른 방식으로 인공지능 작업을 수행하면서 우리 생활 속 디바이스의 성능을 좌우합니다. 세 가지 칩의 핵심 원리와 실제 적용 사례를 정리해 보았습니다.AI 임베디드칩 NPU, 지능을 담은 작은 두뇌NPU는 신경망처리장치라는 이름 그대로 인간의 뇌 신경망 구조를 본떠 설계된 프로세서입니다. 우리 뇌가 수많은 신경세포들이 동시다발적으로 신호를 주고받으며 정보를 처리하듯이, NPU도 수천 개의 연산을 동.. 2025. 10. 23.
엣지 AI 와 클라우드 AI 차이(속도, 보안, 전력, 미래) 자율주행 자동차가 앞차와의 거리를 순간적으로 판단하여 급제동하고, 스마트 공장의 기계가 불량품을 실시간으로 걸러내며, 병원의 의료기기가 환자의 이상 징후를 즉시 감지합니다. 이 모든 것이 가능한 이유는 AI가 데이터를 처리하는 위치가 달라졌기 때문입니다. 과거에는 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 처리하는 클라우드 AI가 주류였지만, 이제는 현장 장치에서 직접 판단하는 엣지 AI가 빠르게 확산되고 있습니다. 엣지 AI vs 클라우드 AI 차이 : 속도, 실시간 AI의 세계엣지 AI와 클라우드 AI의 가장 근본적인 차이는 데이터를 어디서 처리하느냐입니다. 클라우드 AI는 센서나 카메라가 수집한 데이터를 인터넷을 통해 멀리 떨어진 데이터센터로 전송하고, 그곳에서 강력한 서버가 연산을 수행한 뒤 결과를 다시 돌.. 2025. 10. 21.
제조업과 AI, 공정개선, 예지보수, 로봇 제조업 현장은 인력 부족, 설비 고장으로 인한 가동 중단, 생산 효율성 저하라는 삼중고에 직면해 있습니다. 숙련된 작업자를 구하기 어렵고, 예기치 못한 설비 고장은 시간당 평균 12만 5천 달러의 손실을 발생시키며, 치열한 경쟁 속에서 생산 효율을 높이는 것은 생존의 문제가 되었습니다. 이러한 상황에서 AI는 공정개선 분야에서 AI는 생산 설비의 센서 데이터를 실시간 분석하여 불량률을 줄이고 에너지 소비를 최적화하며, 비전 AI는 육안 검사를 대체하여 검사 속도를 수십 배 높입니다. 실제로 AI 도입 기업들은 평균 15~30%의 생산 효율성 향상을 경험하고 있습니다. 예지보수 기술은 설비의 진동, 소음, 온도 데이터를 분석하여 고장을 사전에 예측하고, 다운타임을 50%까지 줄이며 유지보수 비용을 25%까.. 2025. 10. 19.
청소년 AI기기, 라즈베리파이, 아두이노, 머신러닝 AI 기기를 직접 만드는 시대가 열렸습니다. 고등학생도 라즈베리파이, 아두이노, 머신러닝을 활용하면 손쉽게 AI 하드웨어를 학습하고 구현할 수 있습니다. 전국 중고등학생을 대상으로 한 AI창의 경진대회가 매년 개최되고 있으며, LG와 서울대가 함께하는 청소년 AI 캠프에서는 선발된 학생들에게 실리콘밸리 교육 기회까지 제공하고 있습니다. 이러한 활동들은 청소년이 AI 기술을 직접 체험하며 미래 인재로 성장할 수 있는 실질적인 경로가 되고 있습니다. 기초 개념부터 실습 아이디어까지, 청소년이 따라할 수 있는 AI 기기 입문 과정을 소개하겠습니다.청소년 AI 학습의 첫 번째 플랫폼, 라즈베리 파이라즈베리파이는 고등학생이 AI 기기 제작을 배우기에 가장 적합한 학습용 하드웨어입니다. 손바닥 크기의 소형 컴퓨터로.. 2025. 10. 18.
스타트업 위한 AI 기기 (IoT, 엣지컴퓨팅, 센서) AI 기술이 우리 주변의 모든 기기에 스며들고 있습니다. 냉장고가 식재료를 인식하고, 공장 기계가 스스로 고장을 예측하며, 농장의 센서가 작물 상태를 판단합니다. 이런 흐름 속에서 스타트업들은 IoT, 엣지컴퓨팅, 센서 기술을 결합해 새로운 AI 기기를 만들어내며 산업 혁신의 중심에 서고 있습니다. 실제로 사업화할 수 있는 구체적인 AI 기기 아이디어와 시장 기회를 알아봅니다.스타트업을 위한 AI, IoT 기반 AI 기기스타트업에게 IoT는 여전히 가장 강력한 AI 응용 분야입니다. 과거의 사물인터넷이 기기를 인터넷에 연결하는 수준이었다면, 지금은 각 기기에 AI 연산 능력을 직접 내장해 스스로 판단하고 행동하는 단계로 발전했습니다. 예를 들어 스마트 농업 분야에서는 작은 AI 칩을 장착한 센서 기기가 .. 2025. 10. 18.
유럽 AI 임베디드 산업자동화와 엣지컴퓨팅 유럽은 인공지능을 독립적인 디지털 서비스로 분리하지 않고, 산업 시스템 내부에 자연스럽게 통합하는 방식으로 AI 전환을 추진하고 있습니다. 독일의 제조업, 프랑스의 에너지 관리, 네덜란드의 도시 운영 모델은 공통적으로 AI 임베디드 기술을 기반으로 작동하며, 생산성과 지속가능성을 동시에 고려하는 구조를 만들어가고 있습니다. 이는 단순히 기술을 도입하는 수준을 넘어, 산업의 설계 철학 자체가 변화하고 있음을 보여줍니다.AI 임베디드가 바꾸는 유럽 산업 구조유럽에서 AI 임베디드 기술이 주목받는 이유는 인공지능을 외부 시스템이 아닌 산업 구조의 내부 요소로 다루기 때문입니다. 기존의 AI 활용 방식이 데이터를 수집해 클라우드로 보내고 분석 결과를 다시 현장에 전달하는 구조였다면, 유럽은 판단과 실행이 현장에.. 2025. 10. 17.

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