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문제 정의
- 4장에서 다양한 엣지 컴퓨팅 기술을 소개하였는데, 본 섹션에서는 산업 IoT에 적용을 위하여 저자가 연구개발하고 있는 엣지 컴퓨팅 기술에 대해서 소개하고자 한다. 산업 IoT 를 위하여 GE의 Predix, Industrial Internet Consortium, 독일의 plattform industrie 4.
- Google Cloud IoT Edge는 보다 빠른 추론과 예측을 위하여 Machine Learning 모델을 엣지 디바이스에 도입을 하여 기능의 신뢰성도 높이고, 확장성도 보장하는 것을 목표로 하고 있다. 엣지 디바이스에서 모델을 학습하고 훈련시킬 수도 있지만, [그림 7]에서 보는 것과 같이 Google Cloud에서 모델을 만들고 학습을 시킨 후, 개발된 모델만 Cloud IoT Edge에 내려 예측 및 액션을 취하는 구조를 가지고 있다[14]
- 이러한 엣지 컴퓨팅 기술은 스마트 팩토리, 스마트 공장을 포함한 산업 IoT분야에서 폭발적으로 증가할 것으로 예상되는 데이터의 처리 시간 단축, 데이터 보안 강화, 데이터 전송 비용 감소를 위하여 많은 글로벌 기업에서 관련 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 IoT 분야에서 데이터의 효율적인 프로세싱 및 지능화 제공을 목표로 개발되고 있는 엣지 컴퓨팅 기술에 대하여 소개한다.
- 향후 폭발적으로 증가할 것으로 예상되는 산업 IoT 현장에서의 데이터 처리, 데이터 보안, 실시간 추론 및 예측 등의 기능을 수행하기 위하여 Google, Amazon, Microsoft 등과 같은 클라우드 컴퓨팅 기업 및 삼성전자, DELL, Cisco 등 장비 제조업체 같은 많은 글로벌 기업에서 관련 기술 및 제품 개발을 활발히 진행하고 있다. 본 논문에서는 이러한 산업 IoT 분야에서 데이터의 효율적인 프로세싱 및 지능화를 목표로 개발되고 있는 지능형 엣지 컴퓨팅 기술에 대하여 살펴보았다
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