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2025년 Edge AI를 위한 선택: NVIDIA Jetson Orin vs Raspberry Pi 5 딥러닝 성능 비교

2025년 Edge AI를 위한 현명한 선택: NVIDIA Jetson Orin vs Raspberry Pi 5 딥러닝 성능 심층 비교2025년, 인공지능(AI) 기술은 클라우드를 넘어 우리 생활 곳곳의 '엣지(Edge)' 디바이스로 빠르게 확산되고 있습니다. 스마트 팩토리의 비전 검사 시스템부터 자율주행 드론, 리테일 매장의 재고 관리 로봇에 이르기까지, 이제 AI는 네트워크 연결 없이 현장에서 즉각적으로 데이터를 처리하고 판단을 내리는 엣지 AI 형태로 진화하고 있습니다. 이러한 엣지 AI 시스템의 심장에는 강력한 연산 능력을 갖춘 소형 컴퓨터, 즉 SBC(Single Board Computer)가 자리 잡고 있습니다.현재 엣지 AI 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 관심을 받는 두 가지 선택지가 있습니..

'라벨링 지옥'에서 벗어나기: 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 비전 모델 실전 가이

인공지능(AI), 특히 컴퓨터 비전 분야에 종사하는 연구자나 개발자라면 누구나 '데이터 라벨링'이라는 거대한 산에 부딪힌 경험이 있을 것입니다. 모델을 학습시키기 위해 수만, 수십만 장의 이미지에 일일이 '고양이', '강아지', '자동차'와 같은 꼬리표를 붙이는 작업은 엄청난 시간과 비용을 요구합니다. 이는 종종 '라벨링 지옥'이라 불리며, 혁신적인 아이디어를 실현하는 데 가장 큰 걸림돌이 되기도 합니다.하지만 만약 데이터가 스스로를 가르칠 수 있다면 어떨까요? 인간의 개입 없이, 데이터 자체의 구조와 정보를 활용해 모델이 세상을 이해하는 법을 배울 수 있다면? 이 꿈같은 아이디어를 현실로 만든 것이 바로 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)입니다. 이 글에서는 라벨링의 한..

OpenCV와 C++로 배우는 실전 산업용 AI 비전 검사: MvTec AD 데이터셋 완전 정복 가이드

왜 MvTec AD 데이터셋인가?인더스트리 4.0 시대의 도래와 함께, 제조 공정의 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히, 제품의 품질을 보증하는 비전 검사(Vision Inspection) 시스템은 생산성과 신뢰성의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 기존의 룰-기반(Rule-based) 비전 검사는 정형화된 불량을 검출하는 데에는 효과적이었지만, 예측 불가능하고 미묘한 비정형적 결함을 찾아내는 데에는 명백한 한계를 보였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI, 특히 딥러닝과 머신러닝을 활용한 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술이 각광받고 있습니다.성공적인 AI 비전 검사 모델을 개발하기 위해서는 고품질의 데이터셋이 필수적입니다. 이런 배경에서 독일의 MVTec Softwa..

PyTorch 모델을 TensorRT로 10배 빠르게: 실제 변환부터 C++ 배포까지

최신 딥러닝 모델의 복잡성은 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 연구 단계에서는 Python과 PyTorch 같은 프레임워크를 사용하여 빠르고 유연하게 모델을 개발하는 것이 중요하지만, 이를 실제 서비스, 즉 프로덕션 환경에 배포하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 사용자의 요청에 실시간으로 응답해야 하는 서비스에서 모델의 추론 속도는 비즈니스의 성패를 좌우하는 핵심 요소가 됩니다. PyTorch로 학습한 모델을 그대로 배포할 경우, Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 문제와 프레임워크 자체의 오버헤드로 인해 GPU의 성능을 100% 활용하지 못하는 경우가 많습니다.이러한 문제를 해결하기 위한 가장 강력한 솔루션 중 하나가 바로 NVIDIA의 TensorRT입니다. TensorR..

2024년, 컴퓨터 비전 커뮤니티는 또 한 번의 혁신적인 발전을 맞이했습니다. 바로 YOLO(You Only Look Once) 시리즈의 최신작, YOLOv9이 등장했기 때문입니다. YOLOv7의 개발진이 다시 뭉쳐 내놓은 이 새로운 모델은 'Programmable Gradient Information (PGI)'와 'Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN)'이라는 혁신적인 개념을 도입하여 정확도와 효율성의 한계를 뛰어넘었다고 발표했습니다. 이로 인해 현재 산업 현장에서 가장 널리 사용되는 실시간 객체 탐지 모델인 YOLOv8과의 성능 비교에 전 세계의 관심이 집중되고 있습니다.본 포스트에서는 단순히 논문에 제시된 COCO 데이터셋 성능 비교를 ..

인공지능(AI), 특히 딥러닝 기술은 이미지 인식, 자율 주행, 의료 진단 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 대부분의 고성능 딥러닝 모델은 '블랙박스(Black Box)'처럼 작동합니다. 즉, 모델이 특정 예측을 내놓았을 때, '왜' 그런 결정을 내렸는지 그 이유나 과정을 이해하기가 매우 어렵습니다. 이러한 불투명성은 모델의 신뢰도를 떨어뜨리고, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 원인을 파악하기 어렵게 만듭니다. 특히, 사람의 생명이나 안전과 직결되는 의료, 금융, 자율주행과 같은 분야에서는 모델의 결정 과정을 이해하고 신뢰하는 것이 무엇보다 중요합니다. 바로 이 지점에서 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)의 필요성이 대두됩니다.X..

끊임없이 진화하는 스마트 팩토리와 불량 검출의 한계4차 산업혁명의 핵심인 스마트 팩토리는 제조 공정의 효율성과 생산성을 극대화하고 있습니다. 인공지능(AI) 기반의 비전 검사 시스템은 기존의 육안 검사를 대체하며, 높은 정밀도와 속도로 제품의 불량을 판별해내고 있습니다. 하지만 전통적인 AI 비전 검사 시스템은 한계점을 가지고 있습니다. 수만, 수십만 장의 방대한 양품 및 불량품 이미지를 학습해야만 높은 정확도를 보장할 수 있다는 점입니다. 특히, 새롭게 발생하거나 발생 빈도가 매우 낮은 유형의 불량에 대해서는 데이터 부족으로 인해 학습이 어렵고, 이는 결국 검출 실패로 이어져 막대한 손실을 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 기술로 Few-Shot Learning(퓨샷 러닝)과 ..

2012년 AlexNet의 등장 이후, 컨볼루션 신경망(CNN)은 지난 10년간 컴퓨터 비전 분야의 부흥을 이끈 독보적인 아키텍처였습니다. 이미지 분류, 객체 탐지, 세분화 등 다양한 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주며 산업 현장의 혁신을 주도해왔습니다. 하지만 자연어 처리(NLP) 분야를 평정한 트랜스포머(Transformer)가 이미지 인식의 영역에 발을 들여놓으며, '비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)'라는 이름으로 CNN의 아성에 도전하고 있습니다. 이로 인해 많은 개발자와 연구자들 사이에서 "과연 CNN의 시대는 끝났는가?"라는 질문이 제기되고 있습니다. 이 글에서는 ViT의 실제 성능과 산업 현장에서의 잠재력, 그리고 명확한 한계를 심층적으로 분석하며 이 ..

현대 제조업의 핵심인 반도체와 인쇄 회로 기판(PCB) 생산 공정은 나노미터 단위의 정밀도를 요구합니다. 미세한 결함 하나가 제품 전체의 성능 저하와 신뢰도 문제로 이어질 수 있기 때문에, 자동화된 광학 검사(AOI) 시스템과 딥러닝 기반의 불량 검출 기술 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 딥러닝 모델이 높은 정확도를 달성하기 위해서는 방대한 양의 '학습 데이터'가 필수적입니다. 특히, 다양한 유형의 불량 이미지를 충분히 확보하는 것은 현실적으로 매우 어려운 과제입니다. 수율이 높은 공정일수록 불량 데이터는 극히 드물게 발생하기 때문입니다. 바로 이 '데이터 부족(Data Scarcity)' 문제가 딥러닝 모델의 성능을 저해하는 가장 큰 걸림돌이 됩니다.이러한 난제를 해결하기 위한 강력한 대안..

거대해진 AI 모델, 배포의 장벽을 넘어서최근 인공지능(AI) 기술은 눈부신 발전을 거듭하며 우리 삶의 다양한 영역에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. GPT-3와 같은 거대 언어 모델(LLM)부터 실시간 객체 탐지, 자율 주행에 이르기까지 AI 모델의 성능은 비약적으로 향상되었습니다. 하지만 이러한 성능 향상은 모델의 복잡성과 크기 증가라는 또 다른 과제를 안겨주었습니다. 수십억 개의 파라미터를 가진 모델을 실제 서비스에 배포하고 운영하는 것은 상당한 컴퓨팅 자원을 요구하며, 특히 실시간 추론이 필수적인 응용 분야에서는 지연 시간(Latency)이 큰 걸림돌이 됩니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 AI 모델 최적화 및 경량화입니다. 학습된 모델의 성능은 최대한 유지하면서 크기를 줄이고, 추..