엣지 (edge) 컴퓨팅
과제:클라우드 기반 화상 처리를 사용하여 대기 시간 및 네트워크 트래픽을 증가시킬 수 있습니다. 개인 정보 및 보안 위험을 끼칠 수도 있습니다..
해결책:
엣지 (edge) 컴퓨팅 기술을 활용하여 원본 소스에서 화상 데이터를 처리 가능한 정보로 처리합니다. FLIR은 다음을 제공하는 카메라를 지원할 수 있습니다::
•엄격한 환경 조건에서도 신뢰 할 수 있고 세부 정보가 담긴 화상 촬영 가능s
•손쉬운 카메라 동기화를 위한 IEEE1588 호환성n
•ARM 및 x64 플랫폼을 위한 SDK 완벽 지원s
FLIR 카메라를 갖춘 임베디드 시스템 상의 엣지 (edge) 컴퓨팅
엣지 (edge) 컴퓨팅에 대한 간략한 소개
엣지 (edge) 컴퓨팅 은 네트워크의 엣지 (edge), 즉 데이터 소스에서 데이터가 처리되는 네트워크 모델입니다. 엣지 (edge) 컴퓨팅을 사용하는 경우, 처리를 위해 화상 데이터를 중앙 서버 또는 클라우드 서비스로 보낼 필요가 없습니다. 예를 들어, 통행 수수료 수거에 사용되는 엣지 (edge) 컴퓨팅을 통해 시스템은 카메라 인근의 저전원 싱글 보드 컴퓨터에서 차량 번호판 인식을 수행할 수 있습니다. 도로 또는 차량의 전체 화상이 아닌 차량 번호판의 숫자만 전송할 수 있습니다. 오늘날, 가격이 적합하고 강력한 싱글 보드 컴퓨터를 사용해 이것이 가능해집니다. FLIR의 Spinnaker SDK는 X64 및 ARM 하드웨어와 많은 타사 비전 라이브러리를 지원하기 때문에 호환성에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 교차 플랫폼 지원으로 친숙한 데스크톱 환경에서 어플리케이션을 개발하여 이를 임베디드 시스템에 배치하는 것이 용이합니다.
엣지 (edge) 컴퓨팅의 특장점
엣지 (edge)에서 화상 데이터를 처리하면, 데이터 소스와 대상 사이의 스위치와 호스트 수를 줄임으로써 시스템 대기 시간과 지터(jitter)를 줄일 수 있습니다. 이동하는 각 네트워크 노드 데이터 패킷은 화상 획득 및 활동 간 지연을 증가시킵니다. 엣지 (edge) 컴퓨팅은 화상 데이터를 업로드하는 데 소요되는 시간 지연을 제거하여 시스템 대기 시간을 추가로 줄입니다. 시스템 보안을 강화하고 개인 정보 문제를 완화하기 위해 엣지 (edge) 노드는 추가 분석을 위해 클라우드에 전송된 데이터를 익명으로 할 수 있습니다.
그림 1.엣지 (edge) 컴퓨팅은 시스템 대기 시간을 줄이기 위해 소스에서 가까운 위치에서 화상 데이터를 처리합니다.
그림 2.클라우드 컴퓨팅의 경우, 화상 데이터의 신호 경로가 길어져 시스템 대기 시간이 증가합니다.
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대역폭 경감 |
소스에서 데이터를 처리함으로써 화상을 중앙 서버에 다시 전송할 필요가 없습니다. 실행 가능한 정보만 전송되기 때문에 훨씬 적은 대역폭이 필요합니다. |
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대기 시간 경감 |
가장자리에서 전송되는 데이터량을 감소시킴으로써 시스템을 가속화하고 캡처되는 화상 및 도착 정보 사이의 지연을 최소화합니다. |
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개인정보 보호 및 보안 강화 |
차량 번호판 및 얼굴 등의 민감한 정보는 클라우드에 전송되지 않습니다. |
엣지 (edge) 컴퓨팅 활용처
사물인터넷(IoT)에 의해 더욱더 많이 생성되고 있는 데이터를 처리하기 위해 분산형 엣지 (edge) 컴퓨팅 네트워크를 사용하는 것을 포그 컴퓨팅(Fog Computing)이라고도 합니다. 포그 컴퓨팅 모델에서 클라우드 컴퓨팅은 제거되지 않지만 시스템 역할을 변합니다. 엣지 (edge) 노드는 기계 통신에 대해 대기 시간이 낮은 기계에 사용되는 반면 클라우드는 넓은 지리적 영역 또는 긴 시간을 포괄하는 것과 관련해 보다 복잡한 데이터 분석에 사용됩니다.
엣지 (edge) 컴퓨팅 시스템을 설계 할 때 신중히 내려야 할 결정 중 하나는 추가 분석이나 장기 저장을 위해 어떤 데이터를 클라우드에 전달 할 것인가에 대한 판단입니다. 최대 수 초의 시간이 필요한 정보는 가장자리에서 처리 및 실행해야 하는 반면 보다 긴 시간이 소요되는 데이터 분석은 해당 시스템에 대한 대기 시간 페널티 없이 클라우드로 전송할 수 있습니다.
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활용 |
장점 |
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지능형 교통 시스템 (ITS) |
대역폭 소비를 낮추고 시스템 보안을 향상시키며 개인 보호 위험을 최소화합니다 |
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산업용 자동화 |
보다 높은 처리량을 구현하기 위해 짧은 대기 시간 및 낮은 지터 현상 |
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자율주행 차량 조향 |
시스템 대기 시간을 최소화하여, 고속 주행 차량의 신속한 의사 결정을 가능케 하고 항상 활성화 상태의 데이터 연결에 대한 의존도 제거 |
FLIR 머신 비전 카메라를 통한 엣지 (edge) 컴퓨팅 지원
FLIR 카메라는 엣지 (edge)에 대한 비전 어플리케이션의 개발을 간소화합니다. 최신 CMOS 센서와 컬러 보정/노출을 산출하는 고급 자동 제어 알고리즘을 탑재한 FLIR 카메라는 엄격한 조명 조건 속에서도 정밀한 화상을 안정적으로 촬영해 냅니다. 아울러, FLIR Blackfly S 카메라는 Sony Pregius 센서를 갖추고 있습니다. 높은 Quantum efficiency 및 낮은 Read Noise로 인해 이러한 센서는 저조도에서 명백한 저 노이즈 화상을 캡처할 수 있습니다. 넓은 동적 범위는 디테일이 밝고 어두운 고대비 광경 영역에서 캡처되도록 보장합니다.
FLIR 카메라는 컬러 보간, 샤프닝 및 감마 보정을 비롯한 강력한 온보드 화상 처리를 갖추고 있어 호스트 측 처리 요건을 줄입니다. IEEE 1588 Precision Time Protocol 지원 기능을 활용하면, 사용자는 GigE Blackfly S를 다른 IEEE 1588 지원 장치와 공통의 시간 축으로 쉽게 동기화 할 수 있습니다.
Spinnaker SDK 호환
Spinnaker SDK로 구동되는 FLIR 카메라의 경우, x64 및 ARM 기반 시스템을 지원하기 때문에 다양한 기성품 하드웨어 제품과 함께 활용 할 수 있습니다. 또한, 교차 플랫폼 지원 기능을 기반으로 x64 Windows 및 Linux에서 일관된 사용자 환경을 제공합니다.
| ARM64 | X64 | |
| Windows 7/8/10 | 아니오 | 예 |
| Ubuntu 14.01/16.04 | 예 | 예 |
| LinuxGUI | 아니오 | 예 |
유용한 추가 자료
FLIR 카메라의 EMVA 1288 화상 성능을 비교하기를 희망하는 경우, 온라인 센서 비교 도구 및 카메라 선택 페이지를 방문해 주시기 바랍니다.
Quantum efficiency, 동작 범위 등 EMVA 1288 화상 성능 관련 용어의 정의는 EMVA 1288 개요를 참조하시기 바랍니다.
