기술소개

사운드 AI 분석 기술을 엣지 기기에 통합해 장비 내부에서 모든 사운드 AI 연산을 처리해 효과적인 로컬 데이터 처리가 가능합니다. 엣지기기의 연산 성능에 맞는 부하가 적은 AI 분석 기능에 추천합니다.

각 엣지 기기에서 서버로 오디오 클립을 보내는 데 약 280 kbps 정도의 대역폭이 소비됩니다. 장치 수가 증가하면 대역폭 요구도 증가하지만, 엣지 디바이스 시스템은 대역폭 요구사항을 약 1 kpbs 수준으로 대폭 줄였습니다.

중앙 관리 서버로 소리를 전송하지 않고 로컬 엣지 분석서버의 분석 결과만 전송하기 때문에 개인정보보호 측면에서도 가장 안전한 방식입니다.

엣지 분석서버 대비 훨씬 강력한 연산 능력으로 큰 규모의 AI 모델을 활용해 더욱 다양하고 정확한 AI 분석 기능을 적용할 수 있습니다. 특히 대규모 시스템을 구축할 때 온프렘 방식이 가장 적합합니다.

온프렘 방식은 다른 방식과 다르게 소리 데이터를 인터넷으로 전송하지 않고 내부망 내에 있는 온프렘 서버로 전송합니다. 기본적으로 마이크를 통해 수집된 데이터는 내부망으로만 전송하기 때문에 외부로 데이터가 노출되지 않습니다.

상대적으로 짧은 네트워크 지연시간으로 효율적인 데이터 전송이 가능하며, 인터넷으로 소리 데이터를 전송할 때에도 네트워크 비용이 발생하지 않아 네트워크를 효율적이고 경제적으로 운용할 수 있습니다.