지능형 사물인터넷(AIoT)을 도입하여 엣지에서 클라우드에 이르는 다양한 IoT 데이터와 이니셔티브를 통해 새로운 가치를 창출하세요.

아니요, 스트리밍 AI가 모든 산업군에 적용되는 것은 아니지만, 실시간 데이터나 이벤트, 또는 역동적인 환경을 다루는 분야에서는 상당한 가치를 제공합니다. 스트리밍 AI의 유용성은 해당 산업군에 지속적인 데이터 흐름이 있는지, 실시간의 의사결정이 필요한지, 초 단위의 인사이트로 이득을 얻을 수 있는 운영 프로세스가 존재하는지 여부에 따라 달라집니다.

• 뱅킹 및 금융: 사기 탐지, 실시간 거래 분석, 컴플라이언스 모니터링
• 제조: 예측 유지보수, 공정 제어, 품질 보증
• 리테일 및 이커머스: 동적 가격 책정, 고객 행동 추적, 실시간 재고 업데이트
• 통신: 네트워크 최적화, 장애 탐지, 고객 서비스 라우팅
• 운송 및 물류: 화물 차량 추적, 경로 최적화, 교통량 예측
• 헬스케어: 환자 모니터링, 의료 기기 이상 탐지, 응급 대응
• 에너지 및 유틸리티: 스마트 그리드 관리, 부하 예측, 고장 탐지
• 공공 부문 및 국방: 국경 모니터링, 사이버 위협 탐지, 응급 서비스 파견

컴퓨터 비전은 기계가 시각 데이터를 해석하여 그에 따라 행동할 수 있게 해 줍니다. 다양한 산업 분야의 10가지 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

1. 품질 관리: 제조 현장에서의 결함 자동 탐지
2. 보안: 얼굴 인식 및 침입 탐지
3. 헬스케어: 진단을 위한 의료 영상 분석
4. 리테일: 재고 현황 모니터링 및 고객 행동 분석
5. 자율주행 차량: 사물 및 차선 감지
6. 농업: 작물 및 가축 모니터링
7. 물류: 패키지 추적 및 파손 감지
8. 스마트 시티: 교통 모니터링 및 폐기물 관리
9. 작업장 안전: 보호구(PPE) 착용 준수 및 위험 감지
10. 문서 처리: 광학 문자 인식(OCR)

엣지 AI는 AI 모델을 엣지 기기에서 직접 구동하는 데 초점을 맞춘 특수한 유형의 엣지 컴퓨팅입니다. 엣지 컴퓨팅은 지연 시간과 대역폭 소모를 줄이기 위해 특정 유형의 데이터 처리를 데이터 소스 근처에서 수행한다는 포괄적인 개념을 말합니다.

네, SAS Event Stream Processing은 스트리밍 데이터 플랫폼의 일종이지만, 실시간 분석 엔진이라고 하는 것이 더 정확한 설명입니다. 이는 초고속 데이터 스트림을 수집, 처리 및 분석하여 숨은 패턴이나 이상 징후를 감지하고 지연 없는 의사결정을 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

SAS의 IoT 분석은 자율적이고 목표 중심적인 시스템의 구현에 필수적인 기본 기능을 제공함으로써 에이전틱 AI의 기능을 뒷받침합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 실시간 데이터 수집을 통한 주변 환경 감지
• 분석 및 모델을 적용한 추론
• 엣지 배포 및 프로세스 제어를 통한 실행
• 지속적인 학습과 피드백 루프를 통한 적응

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 넓은 범주입니다. LLM은 텍스트에 특화된 생성형 AI의 한 종류이며, RAG는 정확도 향상을 위해 처리 시 외부의 실시간 지식을 추가하여 LLM의 성능을 높이는 아키텍처를 말합니다.

네, SAS는 디지털 트윈을 구동하기 위한 데이터와 분석 기술 그리고 머신러닝 인프라를 제공함으로써 디지털 트윈의 제작과 활용을 지원합니다. SAS는 3D 모델링 플랫폼을 제공하지는 않지만, 고객의 물리적 자산을 시뮬레이션하고 최적화하는 데 필요한 실시간 데이터 수집, 스트리밍 분석, 예측 모델링을 제공해 드립니다.

• 제조: 다양한 운영 조건에서 장비의 마모도와 성능을 시뮬레이션
• 유틸리티: 에너지 사용량과 그리드 작동을 모델링하여 부하 분산을 최적화
• 운송: 차량 상태를 모니터링하고 운행 경로 또는 유지보수의 영향을 시뮬레이션
• 스마트 시티: 교통 시스템이나 수자원 인프라를 미러링하여 시나리오 계획을 수립