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개요WebNN API(Web Neural Network API)는 웹 브라우저 환경에서 머신러닝 추론(Inference)을 하드웨어 가속 기반으로 실행할 수 있도록 설계된 W3C 표준 인터페이스이다. 기존 JavaScript 기반 AI 연산은 CPU 중심 처리로 인해 성능 제약이 있었으나, WebNN은 GPU, NPU, DirectML, Core ML, Android NNAPI 등 플랫폼 네이티브 ML 가속기를 직접 활용할 수 있도록 추상화 계층을 제공한다.Edge AI와 온디바이스 AI(On-device AI) 수요가 증가함에 따라, 클라우드 호출 없이 브라우저 내에서 저지연·고성능 AI 추론을 수행하는 기술이 중요해지고 있다. WebNN API는 이러한 흐름 속에서 WebGPU, WebAssembly..

개요경량 딥러닝 기술(Lightweight Deep Learning)은 인공지능(AI) 모델의 크기, 계산량, 전력 소비를 최소화하여 모바일, IoT, 임베디드, 에지 디바이스 등 성능 제약이 있는 환경에서도 딥러닝을 실행할 수 있도록 최적화하는 기술입니다. AI의 클라우드 중심 구조에서 벗어나 디바이스 자체에서의 추론이 가능해짐으로써 지연 최소화, 네트워크 의존도 감소, 개인정보 보호 등 다양한 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기존의 대형 AI 모델을 크기, 속도, 연산 효율 면에서 최적화하여 저사양 환경에서도 동작하도록 경량화한 기술적용 환경모바일 앱, IoT 기기, CCTV, 드론, 웨어러블, 자동차 등목적AI의 온디바이스(On-Device) 실행을 가능하게 하여 실시간 처리와..

개요온디바이스 AI는 인공지능 모델이 클라우드가 아닌 로컬 디바이스 상에서 직접 실행되는 기술을 말한다. 스마트폰, IoT 기기, 웨어러블, 차량용 시스템 등 다양한 환경에서 데이터의 실시간 분석과 AI 추론이 가능하며, 응답 속도, 개인 정보 보호, 네트워크 의존성 감소 등의 장점을 제공한다. 최근 엣지 컴퓨팅과 AI 칩 기술의 발전에 힘입어 그 활용 범위가 급속히 확대되고 있다.1. 개념 및 정의온디바이스 AI는 데이터 수집, 처리, 추론을 디바이스 내에서 수행하는 구조로, AI 연산이 클라우드 서버가 아닌 **엣지(Edge)**나 단말에서 이루어진다.목적: 실시간성 확보, 개인 정보 보호 강화, 오프라인 환경 대응특징: 저전력, 경량화 모델, 빠른 응답 속도적용 환경: 스마트폰, 차량, IoT 센서..