ATtiny85/ESP32-C3 환경의 Zero-Dependency AI Inference 구현

Context

기존 온도계 시스템의 비선형적 Steinhart-Hart 방정식 보정을 위해 3차 다항식(Third-degree polynomial) 모델을 사용함. 초저사양 Microcontroller(MCU) 환경에서 외부 라이브러리나 런타임 없이 AI 추론을 구현해야 하는 제약 사항 존재.

Technical Solution

• 학습은 Desktop에서 수행하고 추론 로직은 C 헤더 파일로 정적 수출하는 Hasaki 프레임워크 설계
• 별도의 Runtime이나 SDK 없이 C99 툴체인만으로 컴파일 가능한 Standalone C Header 구조 채택
• Weight 값을 배열로 정의하고 predict() 함수로 단순 연산을 수행하는 Minimalist Inference 엔진 구현
• 메모리 제약 해결을 위해 Float, INT8, INT4 정밀도 선택이 가능한 Static Quantization 적용
• Fully-connected Feedforward Network 구조를 통해 연산 복잡도를 낮추고 MCU 리소스 최적화