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김기남 책임 (시니어 임베디드 솔루션 엔지니어)
마이크로칩
Microchip의 엣지 AI 솔루션을 활용한 엣지 인공지능 구현하기
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Biography
김기남 책임은 Microchip Technology의 시니어 임베디드 솔루션 엔지니어로 현재 Microchip의 32 비트 마이크로프로세서 제품을 담당하고 있으며, PIC® 8/16/32비트 마이크로컨트롤러와 Linux®, 실시간 OS 및 그래픽 솔루션 등 32비트 마이크로프로세서 제품을 위한 다양한 기술을 지원합니다.
Microchip 입사 이전에 김기남 책임은 LG Electronics에서 BSP 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며 Linux 커널의 디바이스 드라이버 개발, 커널 마이그레이션 및 Android 스마트폰용 디버깅을 지원하였습니다. 또한 저전력 소비, 유무선 충전 및 배터리 퓨얼 관리 등의 Linux 전력 관리 경험도 보유하고 있습니다.
김기남 책임은 한양대학교에서 전자 및 컴퓨터 통신공학 석사학위를 받았습니다.
발표 주제
엣지 AI는 클라우드 네트워크에 연결하지 않고 소스인 엣지 디바이스에서 지능형 데이터를 직접 처리하여 임베디드 시스템에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 변화는 실시간 의사 결정, 지연 시간 단축, 네트워크 사용량 감소, 개인 정보 보호를 지원합니다. 그러나 리소스가 제한된 하드웨어에 AI/ML 모델을 통합하는 데 익숙하지 않은 개발자들에게는 엣지 환경에서 AI를 구현하는 일은 여전히 어려운 과제입니다.
이 세션에서는 현재 시장 동향, 일반적인 설계 과제, Microchip의 에코시스템을 활용한 실용적인 솔루션을 살펴보며 엣지 AI구현에 대한 이해를 높여보겠습니다. Microchip은 최적화된 개발 환경인 MPLAB® X IDE와 코드 자동 생성 툴인 Harmony Framework를 제공합니다. 또한 ML모델을 서버에서 학습시켜 엣지 디바이스로 손쉽게 배포할 수 있는 MPLAB® ML Dev Suite도 함께 소개합니다. Microchip의 MCU, MPU 및 FPGA 제품군을 통해 엣지에서 AI를 구현하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 관련 주요 제품으로는 AI 프로세싱을 위한 AVR® DA 8-bit MCU, SAMD21A 32-bit MCU, SAMA5D2 및 SAMA7G54 32-bit MPU와 저전력 AI 가속을 위한 PolarFire® SoC FPGA 등이 있습니다.
또한, 실제 설계 예제와 고객 사용 사례를 통해, Microchip이 강력한 툴, 라이브러리, 그리고 파트너로 구성된 에코시스템을 활용하여 개발자들이 엣지 AI 애플리케이션을 성공적으로 구현하는 데 어떻게 도움을 주는지 설명할 것입니다. 엣지 AI를 처음 접하는 분이든, 기존 역량을 확장하려는 분이든, 이 세션을 통해 자신 있게 새로운 여정을 시작할 수 있는 유용한 지식을 얻을 수 있을 것입니다.
