Neuromorphic AI Processor/IP
Target Applications
실시간 인지와 판단이 필요한 지능형 모빌리티
Neuromorphic AI Processor IP의 저전력·저지연 이벤트 기반 연산을 차량 및 이동체의 Edge AI에 적용
ADAS 및 자율주행 인지, 보행자·차량·장애물 감지, 충돌 위험 감지, 운전자/탑승자 모니터링, 이벤트 기반 카메라 처리, 스마트 모빌리티 및 배송 로봇
센서에서 발생하는 변화 중심의 데이터를 실시간 처리하여 지속적인 대용량 데이터 처리 부담을 줄이고 빠른 상황 인식을 지향
빠른 환경 변화에 대응하는 On-Device Intelligence
실시간 장애물 탐지·회피, 자율비행, Optical Flow 기반 이동 분석, 저고도 환경 인식, UAV Navigation, 군집 드론의 Edge Intelligence
프레임 전체를 반복 처리하기보다 변화가 발생한 이벤트를 중심으로 처리함으로써 빠른 반응과 저전력 On-Device AI에 적합한 구조를 지향
Sense → Think → Act를 Edge에서
로봇은 센서 정보를 지속적으로 받아 주변 환경을 인식하고 빠르게 행동해야 하기 때문에 Neuromorphic Processing의 잠재적 적용 분야입니다.
AMR/AGV, 서비스 로봇, 협동로봇, 물류 로봇, 휴머노이드 로봇, 로봇 비전, 실시간 장애물 감지, Motion/Trajectory Recognition
센서의 변화에 선택적으로 반응하는 Event-Driven Processing을 통해 로봇의 실시간 인지 및 반응을 Edge에서 수행하는 방향으로 활용
Always-On Vision with Efficient AI Processing
영상 및 이벤트 센서에서 발생하는 데이터를 Edge에서 효율적으로 처리
Object Detection, Object Tracking, Motion Detection, Gesture Recognition, 행동 분석, 이상상황 감지, Event Camera Processing, 산업용 Machine Vision
Event-Based Vision과 SNN Processing을 결합하여 빠르게 변화하는 영상 정보를 효율적으로 처리하는 AI Vision Architecture로 확장 가능
From Sensing to Intelligence
단순히 데이터를 수집하는 센서를 넘어 센서 가까이에서 AI 연산까지 수행하는 Sensor Intelligence 분야입니다.
Event-based Vision Sensor, Motion Sensor, Proximity Sensor, Industrial Sensor, Environmental Sensor, Multi-Sensor Edge Node, Always-On Sensor Processing
모든 센서 데이터를 클라우드나 중앙 프로세서로 보내기 전에 의미 있는 변화와 이벤트를 Edge에서 처리하는 방향으로 활용
Real-Time Intelligence for Industrial Edge
공장이나 산업설비에서 발생하는 데이터를 현장에서 분석하여 이상 상태를 빠르게 감지
설비 이상 감지, Predictive Maintenance, Machine Vision Inspection, 제조 공정 모니터링, 산업용 로봇 Vision, 안전 모니터링, Edge-based Quality Inspection
지속적으로 발생하는 센서 데이터에서 의미 있는 변화에 집중하는 Event-Driven Processing을 활용하여 Always-On Industrial AI로 확장 가능
Always-On Intelligence at the Edge
장시간 동작하면서 특정 이벤트가 발생할 때 빠르게 반응해야 하는 지능형 보안 시스템에 활용
Smart Camera, 침입 감지, 이상행동 감지, 사람·차량 감지, Smart Door/Access System, 교통 모니터링, Edge Video Analytics
모든 데이터를 지속적으로 고부하 처리하는 방식 대신 이벤트 중심의 AI Processing을 적용할 수 있어 Always-On Edge AI에 적합한 방향성을 갖습니다.
AI Intelligence under a Tight Power Budget
배터리 용량과 발열 제약이 큰 소형 기기에서 AI 기능을 구현하는 분야에 활용
AI Smart Glasses, AR/XR Devices, Wearable Vision, Gesture Recognition, Context Recognition, Always-On AI, Smart Personal Devices
ReRAM-CiM과 Event-Driven Processing의 장점을 활용하여 제한된 전력 환경에서 On-Device AI 연산을 구현하는 방향으로 확장할 수 있습니다.
Intelligence Where Data Is Generated
데이터를 Cloud로 전송하기 전에 현장에서 직접 AI 추론을 수행하는 광범위한 응용 영역에 활용
AIoT Device, Smart Home, Smart Building, Edge Gateway, Smart Infrastructure, Remote Monitoring, Distributed Sensor Node
Edge에서 AI 추론을 수행함으로써 Cloud 의존도를 줄이고 실시간 응답이 필요한 시스템으로 확장할 수 있습니다.
Distributed Intelligence for Constrained Environments
전력·통신·컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 독립적인 AI 판단이 필요한 응용 분야에 활용
무인기(UAV), 무인지상차량(UGV), 감시·정찰 시스템, 실시간 표적/객체 인식, 이동체 장애물 감지, 분산형 센서 시스템, Autonomous Mission System
Cloud 연결에 의존하지 않는 On-Device AI와 저전력·저지연 이벤트 처리는 제한된 환경에서 동작하는 Edge Intelligence의 잠재적 기반 기술이 될 수 있습니다.
