문제없어 문제없어

AI를 활용해 운전습관 파악, 위험한 운전습관을 알려준다.

위험하게 운전하면 보험료 상승 시킬수 있다.

국내 한 스타트업에서 영상인식AI 를 활용하여 운전습관 분석 및 사고발생 확률 예측 모델을 제시했다. 

머신러닝에서 특출난 효과를 보이는 분야중 하나가 영상처리 분야 인데 

영상처리 기술을 이용해서 운전습관을 분석하는 기술이 개발 된것이다. 

이는 단순히 영상을 통해 운전습관을 분석하는것 뿐만이 아니고, 위험 경고를해서 사고를 예방할수 있고

또, 위험한 운전습관을 가진 운전자에게 보험료를 더 청구할수도 있는등 다양한 파급효과가 있을수 있다. 

점차 운전보조시스템(ADAS)가 보편화 되가고 있는 상황에 이러한 기술이 합쳐진다면 더욱더 안전한 도로가 되지 않을까

원본은 링크로 대체 합니다. 

궁금한점

데이터 처리는 Client 단에서 처리 되는지? 그렇다면 영상처리를 위한 processor 는 어느정도여야 하는지?

Server 단에서 처리 된다면 Cloud 기반으로 처리가 가능한지?

Traffic에 따른 대비는 어떤식으로 되어야 하는지?

###### 본문

운전습관 분석해 교통사고 막는 인공지능 < 테크 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

점차 머신러닝의 사용도가 높아지면서 더 많은 어플리케이션에 머신러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다

그 핵심에는 Microprocessor 에서 머신러닝을 가능하게 해주는 TinyML 이 있다. 

기존에 머신러닝이라 하면 떠오르는 외장그래픽카드, 발열, 팬소리 등등 이 있었는데

이는 그에 따른 모든 문제를 해결하는 듯 보인다.

현재는 대표적으로 아래 플랫폼 에서 가능하다고 한다. 

1. 아두이노

2. NVIDIA Jetson Nano Development Kit

3. Coral

4. Tensorflow Lite for Microcontroller

5. Raspberry Pi

6. Google AIY Projects

궁금한점은?

 - 기존의 머신러닝과 TinyML 간의 호환성은 어느정도인가?

 - 기존의 머신러닝 대비 dataset 의 용량 차이는 얼마나 나는가?

글의 문 내용은 링크로 대체 한다. 

######## 출처

[기고] 자원이 제한적인 환경에서 구동하는 머신러닝, TinyML < 칼럼/기고 < 인사이트 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)