AIOT: 인공지능과 사물인터넷의 통합이 시급하다

AIoT는 AI 및 IoT 산업에 막대한 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 지닌 판도를 바꾸는 융합입니다. AI는 통합, 신호 및 데이터 공유를 통해 IoT에 가치를 더합니다. AI는 통합, 신호, 데이터 교환을 통해 IoT의 가치를 높이고, IoT는 연결, 신호, 데이터 공유를 제공하여 AI의 가치를 높입니다. AIoT는 기업이 사물 인터넷에서 생성된 정보로부터 더 많은 가치를 창출하여 운영과 서비스를 개선하도록 돕습니다. 인공지능(AI)은 IoT 기기의 성능을 획기적으로 높일 수 있는 컴퓨팅 방식으로, 사람의 개입 없이 빅데이터를 분석, 학습, 의사결정에 활용할 수 있다.

AIoT의 핵심 원리

인공지능은 프로그램, 칩셋 등 AIoT 장치의 인프라 구성 요소에서 찾을 수 있습니다. IoT 네트워크는 이러한 모든 구성 요소를 함께 연결하는 데 사용됩니다. 그런 다음 API를 활용하여 모든 하드웨어, 소프트웨어 또는 플랫폼 구성 요소가 사용자 개입 없이 서로 상호 작용하고 통신할 수 있도록 합니다.

IoT 장치는 데이터를 수집한 후 인공 지능으로 분석하여 통찰력을 제공하고 즉석에서 효율성과 생산을 개선합니다. 데이터 학습은 인공지능이 통찰력을 추출하는 방법 중 하나입니다. 분석은 엣지에서도 수행될 수 있습니다. 즉, IoT 데이터를 최대한 빠르게 처리하여 대역폭 사용량을 최소화하고 잠재적인 데이터 분석 지연을 방지할 수 있습니다.

Internet of Things

Internet of Things는 모든 것이 인터넷을 통해 연결된다는 개념을 말합니다. 여기에는 인터넷을 통해 다른 장치와 통신하고 데이터를 교환할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 기타 기술을 갖춘 개체 및 장치의 네트워크가 포함됩니다. 스마트 잠금 장치, 카메라, 휴대폰, 의료 기기 및 기타 장치는 사물 인터넷의 일부일 뿐입니다. 현재 시장에는 약 300억 개의 IoT 장치가 있으며, 이 숫자는 2025년까지 약 750억 개로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 것들은 중요한 사회적 기능을 수행하며, 인공지능과 결합되면 계속해서 더 큰 역할을 하게 될 것입니다.

Artificial Intelligence

AIoT의 나머지 절반은 인공지능입니다. 인공지능은 이전에는 인간만이 할 수 있었던 작업을 컴퓨터를 사용하여 수행하는 것을 의미합니다. 이는 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류, 분석 및 예측하는 것을 의미합니다. 또한 정보에 반응하고, 새로운 데이터로부터 학습하고, 시간이 지남에 따라 개선하는 것도 포함됩니다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리는 가장 중요한 인공지능 기술이다. 챗봇, 얼굴 인식, 신원 인식, 자동 수정, 디지털 비서 및 검색 추천은 인간이 인공 지능을 어떻게 자주 사용하는지 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다.

AIOT 사용 방법

많은 산업 분야에서 인공 지능을 적용한 몇 가지 예가 있습니다. 많은 상업용 사무실 건물에서는 에너지 및 전기 요금을 절약하기 위해 센서 기술을 적용합니다. 이 센서는 누군가가 있는지를 알려주고 그에 따라 온도와 조명 수준을 조정할 수 있습니다. 비즈니스 세계에서는 센서와 스마트 카메라가 사무실 보안에 도움이 될 수 있습니다. 스마트 카메라는 실시간 데이터와 이미지를 기반으로 직원을 식별할 수 있어 승인된 직원만 건물에 출입할 수 있습니다. 소매 업계에서도 AIoT의 이점을 확인하고 있습니다. 스마트 보안 카메라는 도둑질을 방지하고 저지할 수 있습니다. 카메라는 사무실 건물처럼 얼굴을 인식하고 상습범을 추적할 수 있습니다.

AIoT는 자율주행차에 사용됩니다. AIoT는 차량 내부와 외부의 레이더 센서, GPS, 카메라를 결합해 주행 상황, 장애물, 다른 차량의 작동에 대한 정보를 얻는다. 그런 다음 AI 알고리즘은 센서에서 얻은 데이터를 사용하여 결정을 내릴 수 있습니다.

점점 더 많은 사람들이 도시로 모여들고 도시 지역에 거주하면서 스마트 시티는 점점 인기를 얻고 있습니다. 이로 인해 스마트시티는 점점 더 유행하고 있다. 점점 더 많은 사람들이 도시에 거주하게 되면서 교통이 큰 문제가 되었습니다. 실시간 데이터를 기반으로 한 교통 모니터링 및 알림은 혼잡을 줄이는 데 도움이 됩니다. 교통 흐름을 감지하기 위해 센서를 관문에 배치할 수 있습니다. 그러면 AI는 제공된 정보를 활용하여 교통 방향 전환, 속도 제한 변경, 신호등 변경 등 상황에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

AIOT의 이점

AIoT가 기업에 가져올 실질적인 이점은 적용 시나리오에 따라 달라질 수 있으며 기술 배포 설정에 따라 달라질 수도 있습니다. 그러나 조직을 위한 AIoT 배포의 몇 가지 광범위한 이점에 대해 논의할 수 있습니다.

자산과 직원에 대한 실시간 모니터링은 특히 장비 오류로 인해 비용이 많이 들거나 심지어 치명적일 수 있는 산업에서는 매우 중요합니다. 이를 통해 장비, 모듈, 인력을 포함한 모든 자산을 지속적으로 감독할 수 있을 뿐만 아니라 일이 계획대로 진행되지 않을 때 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

AIoT의 원활한 예측 유지 관리는 가장 큰 장점 중 하나입니다. 예를 들어, 스마트 공장의 기계는 스스로 수리해야 할 때를 인식하여 재해가 발생하기 전에 회수할 수 있습니다. 예상치 못한 기계 고장으로 인한 비용이 많이 드는 번거로움은 곧 과거의 일이 될 수 있습니다.

AIoT는 연결된 장치를 더 많이 추가하고 현재 프로세스를 최적화하여 IoT 생태계의 시스템 확장성을 향상시킵니다. 사용자는 관련 데이터만 수신하므로 데이터 수집 프로세스가 매우 정확해집니다.

기업은 예측 분석을 사용하여 잠재적인 위험을 예측하고 사전 조치를 통해 스스로를 보호합니다. 신속한 대응 절차를 사용하면 장비 고장, 사이버 공격, 작업장 사고 등 발생할 수 있는 사고가 발생하기 전에 이를 예방할 수 있습니다.

IoT의 인공 지능은 데이터에서 패턴을 식별하여 간과되었을 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예측 및 예방 분석을 사용하여 결함이 있는 기계나 문제점을 감지할 수 있으므로 효율성과 직원 만족도가 향상됩니다. 산업 자동화 시스템은 인공 지능으로 자동화되면 사후 대응이 아닌 사전 대응이 가능합니다.

소비자 행동의 변화하는 성격과 우수한 고객 서비스를 지속적으로 제공하는 것이 얼마나 어려운지 모두가 이해하지만 AIoT가 무엇을 할 수 있는지 아는 사람은 없습니다. AIoT는 분석가가 고객 요구 사항과 행동을 보다 완벽하게 이해할 수 있도록 추가 데이터 포인트를 제공함으로써 도움을 줍니다. AIoT의 잠재력은 엄청납니다. 무엇을 팔 것인지 결정하는 것부터 엄격한 시장 수요를 이해하지 못하는 것까지, 이와 같은 연구는 회사에 상당한 수익 성장으로 이어지는 유용한 통찰력을 제공합니다.

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