상세 설명

경량화 및 엣지 인공지능 연구는 제한된 연산 자원 환경에서 인공지능 모델을 구현하는 데 목적을 둡니다. 산업 현장에서는 대규모 서버 환경이 아닌 개별 장비나 단말에서 데이터 분석이 이루어지는 경우가 많아, 연산 효율을 고려한 인공지능 모델 설계가 요구됩니다. 본 연구는 온디바이스 인공지능과 머신러닝 기법을 기반으로, 모델 구조와 연산 특성을 분석합니다. 이를 통해 제한된 환경에서도 인공지능 기능을 수행할 수 있는 모델 구현 방식을 연구합니다. 또한 모델의 크기와 연산 복잡도가 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하여, 산업 환경에 적합한 인공지능 구현 방안을 정리합니다. 본 연구는 엣지 환경에서의 인공지능 적용 가능성을 분석하는 기초 연구로서 수행됩니다.

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