온디바이스 AI · AIoT · IoT
클라우드 없이도, AI는 동작합니다.
ESP32·Matter·Edge AI·로컬 LLM. 망분리 환경, 저전력 디바이스, 데이터 주권이 필요한 모든 산업 현장에서 동일한 AI 가치를 제공합니다.
Edge · Sovereign · Always-on
01
데이터 주권
센서·제어 데이터가 디바이스를 떠나지 않습니다. 망분리·기밀 환경에서도 동일하게 동작합니다.
02
저지연 · 저전력
클라우드 왕복 없이 디바이스에서 즉시 추론. ESP32급 MCU에서도 동작하는 경량 모델 최적화.
03
메타프로토콜 통합
Matter · MQTT · BLE · Thread를 하나의 추상 레이어로. 디바이스마다 다른 통신 방식이 온톨로지 위에서 통합됩니다.
04
비용 90%↓
LLM API 호출 비용 사라짐. 한 번 배포 후 운영 비용은 전기료 수준.
4계층 스택
디바이스에서 데이터 파이프라인까지.
기술 스택
디바이스에서 데이터 파이프라인까지.
네 계층 모두 오픈소스 기반. 자체 운영 전환 자유.
01
디바이스
- ESP32 / ESP32-S3 — Wi-Fi · BLE 통합 MCU
- Matter 1.5 — Wi-Fi · Thread · Ethernet 통합 메타프로토콜
- Thread Border Router · Wi-Fi 메시
- MQTT · CoAP · BLE GATT 프로토콜 추상화
- 센서: 온·습도 · 조도 · 가속도 · 마이크
02
Edge AI
- TinyML · 경량 분류 모델 (정상/이상)
- TensorFlow Lite Micro · ONNX Runtime
- 센서 데이터 실시간 추론 + 액추에이터 제어
- 온톨로지 기반 의미 매핑 (센서·이벤트·조치)
03
Local LLM
- LM Studio · Ollama · vLLM 로컬 실행
- RAG · 사내 문서 기반 질의응답
- GraphRAG · 지식그래프 결합 추론
- Home Assistant · n8n 워크플로우 자동화
04
AIoT 데이터 파이프라인
- Kafka · 실시간 센서 이벤트 스트림
- InfluxDB · 시계열 데이터 저장
- Grafana · 운영 KPI 대시보드
- MQTT · REST · WebSocket 다중 프로토콜
적용 시나리오
현장에서 바로 쓸 수 있는 적용 사례.
Case 01
스마트팩토리 예지보전
진동·온도 센서 → Edge AI 이상 탐지 → 즉시 알림 + 부품 추천
Case 02
스마트홈 자동화
Matter 디바이스 + 로컬 LLM 자연어 제어 → 클라우드 의존 X
Case 03
현장 작업 보조 AI
오프라인 LLM + 사내 매뉴얼 RAG → 망분리 환경 작업자 질의응답
Case 04
에너지 모니터링
전력 센서 → InfluxDB → 이상 사용 탐지 + 자동 절약 시나리오
교육 연계
FDE Academy에서
직접 만들어 볼 수 있습니다.
ESP32 기반 온디바이스 AI 실전 구현부터 Matter 스마트홈 플랫폼까지, 11개 신규 과정으로 직접 손에 익힐 수 있습니다.