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초록

한국어

최근 인공지능 기술과 인공지능을 처리할 수 있는 엣지AI단말의 발전으로, 다양한 영상 분석 서비스에 소프트웨어 정의 카메라(Software-defined Camera)가 활발히 활용되고 있다. 그러나 적용되는 소프트웨어 정의 카메라의 수 가 늘어날수록 소프트웨어 정의 카메라 자체 뿐만 아니라 핵심 구성요소인 엣지AI단말의 관리의 어려움과 비용 문제 가 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 엣지AI단말의 운영 효율성과 엣지AI단말에서 제공하는 서비스의 성능을 향 상시키기 위한 OTA(Over-the-AIr) 기반의 엣지AI단말 관리 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 AI학 습모델과 서비스 애플리케이션의 원격 업데이트 및 관리 기능을 제공함으로써 물리적인 접근 없이도 엣지AI단말을 효율적으로 관리할 수 있도록한다. 또한, 제안한 시스템은 엣지AI단말의 상태정보를 주기적으로 수집하여 실시간으 로 운영상태를 모니터링할 수 있으며, 앞서 언급한 기능들을 Web 기반의 사용자 친화적인 GUI를 통해 제공함으로 써 통합적으로 관리할 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 Nvidia Jetson Orin Nano 기반으로 엣지AI단말과 데스크 탑 기반으로 통합관제서버를 구현하였으며, 실증을 통해 설계한 기능들이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

영어

With the recent advancements in artificial intelligence(AI) technology and the development of edge AI devices capable of processing AI workloads, software-defined cameras(SDCs) have been widely utilized in various video analysis services. However, as the number of deployed SDCs continues to grow, the complexity and cost of managing not only the cameras themselves but also their core components-edge AI devices-have emerged as significant challenges. To address these issues, this paper proposes and implements an Over-the-AIr(OTA)-based edge AI device management system designed to improve the operational efficiency of edge AI devices and enhance the performance of the services they provide. The proposed system supports remote updates and management of AI models and service applications, enabling efficient mAIntenance without requiring physical access to the devices. Furthermore, it periodically collects device status information to support real-time monitoring of operational conditions and provides all management features through an integrated, user-friendly Web-based graphical user interface(GUI). The system was implemented using Nvidia Jetson Orin Nano-based edge AI devices and a desktop-based integrated control server. Functional verification through practical deployment confirmed the successful operation of all designed components.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 소프트웨어 정의 카메라
2.2 OTA 업데이트
3. 개발 시스템 디자인 고려사항
3.1 엣지AI단말의 설치 및 운영 환경
3.2 엣지AI단말 관리의 문제점
4. 전체 시스템 설계 및 구성
4.1 엣지AI단말
4.2 통합관제서버
5. 엣지AI단말 상태 관리 기능 개발
5.1 엣지AI단말
5.2 학습모델 관리 기능 개발
5.3 AI 서비스 애플리케이션 관리 기능 개발
6. 구현 결과
6.1 엣지AI단말
6.2 AI 서비스 및 학습 모델 관리 기능
6.3 엣지AI단말 상태 전송
6.4 대규모 엣지AI단말 수용을 위한 고려사항
6.5 향후 연구방향
7. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 김진홍 [ Jinhong Kim | 한국전자통신연구원 대경권연구본부 ]
• 최윤원 [ Yun Won Choi | 한국전자통신연구원 대경권연구본부 ]
• 백장운 [ Jang Woon Baek | 한국전자통신연구원 대경권연구본부 ]
• 이경운 [ Kyungwoon Lee | 경북대학교 전자공학부 ]
• 김동균 [ Dongkyun Kim | 경북대학교 컴퓨터학부 ]

참고문헌