Category: Internet of Things

기계 학습(Machine Learning) 활용이 일반화 되면서 IoT 디바이스에서도 기계학습을 활용하려는 요구가 증가하고 있습니다. 기계학습 알고리즘을 IoT 디바이스의 동작에 활용하기 위하여 기계학습 서버 API를 이용하면, 1) 디바이스는 항상 네트워크에 접속이 가능하여야 하고, 2) 디바이스의 숫자가 증가하면 서버의 처리 용량이 동일하게 증가되어야 하며, 3) 추론을 위한 API 호출 비용 부담으로 인해서, IoT 디바이스에서 기계학습을 활용할 때 제한 […]

산업에서 사용되는 고성능 장비뿐만 아니라 실생활에서 사용되는 디바이스들의 기능이나 공정이 복잡해질수록 더 다양한 입출력 모듈을 가지고 있습니다. 쿠키 반죽을 만드는 믹서를 예로 들자면, 센서를 이용하여 결과물에 영향을 미치는 모터의 속도나 반죽의 온도와 같은 시계열 데이터를 실시간으로 측정할 수 있고, 머신러닝을 접목하여 반죽에 이물질이 들어가지는 않는지, 색깔이 이상하지는 않은지 빠르게 이상 감지하거나, 실시간으로 비디오 스트리밍 데이터를 […]

배경 사물 인터넷(IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 MQTT 프로토콜을 사용해서 클라우드와 통신을 하고 있습니다. 이러한 MQTT 프로토콜을 이용한 통신 방식에는 다음과 같은 한계가 있습니다. 비동기 통신 방식 : MQTT 프로토콜은 비동기식 방식이며, 많은 고객사의 사물 인터넷(IoT) 디바이스들은 HTTPS와 같은 동기 방식 통신만을 지원하고 있습니다. 최대 Payload 크기 : MQTT 프로토콜의 최대 Payload 크기는 128KB 입니다. 그 […]