산업 현장 최적화를 위한 Hybrid Edge AI 아키텍처 및 모델 경량화 전략

Context

불안정한 Connectivity와 Sub-second 응답 시간 요구 및 데이터 주권 이슈로 인해 기존 Cloud-based AI 아키텍처 적용에 한계 발생. 특히 ARM Cortex 기반의 제한적인 Compute/Memory 자원으로 인한 모델 배포 병목 지점 확인.

Technical Solution

• 실시간 Inference 및 Anomaly Detection은 Edge node에서 처리하고 모델 Lifecycle 및 Fleet-wide Analytics는 Cloud에서 담당하는 Hybrid 아키텍처 설계
• FP32 모델을 INT8로 Quantization하고 Pruning 및 Knowledge Distillation을 적용하여 1-4GB RAM 환경의 하드웨어 제약 해결
• TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenVINO 등 하드웨어 타겟별 전용 컴파일러를 통한 실행 최적화
• Inference 데이터의 Confidence Score와 Distribution Shift를 추적하는 Telemetry-Update Loop 구축으로 모델 Drift 대응
• 5kHz 이상의 고주파수 샘플링 및 센서 간 Synchronization 확보를 통해 모델의 Cross-correlation 분석 정확도 제고
• Sovereign Infrastructure 기반의 호스팅을 통한 데이터 외부 유출 방지 및 공급망 보안 요구사항 충족