차량에 AI를 탑재하는 새로운 기준, AIE-VX28/18-IP: 최대 275 TOPS와 12채널 카메라 연결을 갖춘 산업용 Edge AI 시스템
차량용 AI 시스템에서 중요한 것은 연산 성능만이 아닙니다
산업용 차량과 이동형 장비가 점차 지능화되고 있습니다.
건설 현장의 굴착기는 주변 작업자와 장애물을 인식해야 하고, 스마트 농업용 트랙터는 작물의 상태와 주행 환경을 분석해야 합니다. 지능형 교통 시스템은 여러 카메라에서 들어오는 영상을 분석해 차량, 보행자, 교통 상황을 판단해야 합니다.
이러한 환경에서 AI는 단순한 데이터 분석 기능을 넘어, 현장에서 발생하는 정보를 빠르게 해석하고 장비의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
하지만 산업용 차량에 AI를 적용하는 것은 일반적인 컴퓨터에 AI 소프트웨어를 설치하는 것과는 전혀 다른 문제입니다.
차량은 움직입니다. 진동과 충격이 발생하고, 외부 온도와 습도도 지속적으로 변합니다. 전원은 차량 운행 상태에 따라 달라질 수 있으며, 여러 카메라와 센서에서 대량의 데이터가 동시에 유입됩니다.
이러한 환경에서 필요한 것은 단순히 높은 AI 연산 성능을 제공하는 컴퓨터가 아닙니다.
AI 성능과 센서 연결성, 차량 전원 관리, 산업용 환경 대응력을 함께 고려한 통합 컴퓨팅 플랫폼이 필요합니다.
AIE-VX28/18-IP는 이러한 요구를 바탕으로 설계된 차량 탑재형 고성능 Edge AI 시스템입니다.
NVIDIA Jetson AGX Orin을 기반으로 최대 275 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하며, 최대 8개의 GMSL2 카메라와 4개의 PoE 카메라 연결을 지원합니다. 여기에 IP66 등급의 방진·방수 구조, 팬리스 설계, 9–48 VDC 전원 입력, Ignition Power Control을 결합해 다양한 산업용 이동 장비에 적용할 수 있도록 구성했습니다.
01. NVIDIA Jetson AGX Orin, 다중 AI 워크로드를 위한 연산 플랫폼
차량용 AI 시스템에서 연산 성능은 중요한 선택 기준입니다. 그러나 여기서 말하는 연산 성능은 단순히 CPU가 얼마나 빠르게 동작하는지를 의미하지 않습니다.
실제 AI 기반 차량 시스템에서는 여러 작업이 동시에 수행됩니다.
카메라로 입력되는 영상을 수집하고, 객체 인식 모델을 실행하고, 주변 상황을 분석하며, 필요한 결과를 제어 시스템이나 상위 네트워크로 전달해야 합니다.
이 과정에서 영상 전처리, AI 추론, 메모리 접근, 데이터 전송 등이 동시에 발생합니다.
AIE-VX28/18-IP는 NVIDIA Jetson AGX Orin 플랫폼을 채택하여 이러한 복합적인 엣지 AI 워크로드에 대응합니다.
AIE-VX28-IP는 Jetson AGX Orin 64GB를 기반으로 최대 275 TOPS를 지원하고, AIE-VX18-IP는 32GB 플랫폼을 기반으로 최대 200 TOPS를 제공합니다.
TOPS는 초당 수행 가능한 연산 횟수를 나타내는 AI 성능 지표입니다. 하지만 수치가 높다고 해서 모든 AI 애플리케이션이 동일한 비율로 빨라지는 것은 아닙니다.
실제 처리 성능은 AI 모델의 구조, 연산 정밀도, 입력 영상의 해상도, 카메라 수, 메모리 사용량, 전력 설정 등에 영향을 받습니다.
따라서 시스템을 설계할 때는 최대 TOPS만 비교하기보다 어떤 AI 모델을 몇 개 동시에 실행할 것인지, 입력 데이터를 어떤 방식으로 처리할 것인지 함께 검토해야 합니다.
64GB와 32GB 메모리의 차이가 중요한 이유
두 모델 모두 204.8GB/s의 LPDDR5 메모리 대역폭을 지원합니다.
이 대역폭은 CPU와 GPU 등 연산 자원이 메모리에 저장된 데이터에 접근하는 과정에서 중요한 역할을 합니다.
특히 멀티카메라 기반 AI 시스템에서는 이미지 버퍼, 영상 프레임, AI 모델 가중치, 중간 연산 결과 등이 메모리를 사용합니다.
64GB 메모리를 제공하는 AIE-VX28-IP는 상대적으로 큰 AI 모델이나 여러 분석 작업을 동시에 실행하는 환경에서 더 넓은 메모리 공간을 확보할 수 있습니다.
반면 AIE-VX18-IP는 필요한 AI 연산 규모와 메모리 요구량이 32GB 내에서 충족되는 시스템에 적합한 선택지가 될 수 있습니다.
핵심은 높은 사양의 모델을 일괄적으로 선택하는 것이 아니라, 실제 워크로드와 시스템 요구사항에 맞는 구성을 선정하는 것입니다.
02. 8개의 GMSL2와 4개의 PoE, 최대 12채널 카메라 연결의 의미
AIE-VX28/18-IP에서 특히 주목할 만한 부분은 카메라 연결 구조입니다.
이 제품은 최대 8개의 GMSL2 카메라와 4개의 PoE 카메라 연결을 지원합니다.
카메라 연결 수만 보면 단순히 많은 카메라를 연결할 수 있는 시스템처럼 보일 수 있습니다. 그러나 실제로 중요한 것은 서로 다른 특성을 가진 카메라 인터페이스를 하나의 플랫폼에서 활용할 수 있다는 점입니다.
GMSL2: 이동형 장비의 영상 전송을 위한 인터페이스
GMSL2는 고속 시리얼 링크 기술로, 차량 및 임베디드 비전 시스템에서 카메라 데이터를 전송하는 데 활용됩니다.
차량에서는 카메라가 컴퓨터 바로 옆에 설치되는 경우보다 차체의 앞, 뒤, 좌우 등 여러 위치에 분산 배치되는 경우가 많습니다.
이때 영상 전송 인터페이스는 케이블 구성, 전송 거리, 영상 지연, 장착 환경 등을 함께 고려해야 합니다.
AIE-VX28/18-IP는 Fakra-Z 커넥터 기반의 GMSL2 입력 8개를 지원해 차량 주변에 배치된 여러 카메라의 영상을 수집할 수 있도록 설계되었습니다.
예를 들어 건설기계의 전면과 후면, 좌우 측면에 카메라를 분산 설치하면 운전자가 직접 확인하기 어려운 주변 영역을 AI 시스템이 분석하도록 구성할 수 있습니다.
물론 8개 카메라를 연결한다고 해서 모든 사각지대가 자동으로 제거되는 것은 아닙니다. 실제 감지 범위는 카메라 위치, 화각, 렌즈, 영상 해상도, AI 모델 성능에 따라 달라집니다.
하지만 다중 카메라 입력을 하나의 컴퓨팅 플랫폼으로 통합할 수 있다는 점은 주변 인식 시스템을 설계할 때 의미 있는 장점입니다.
PoE: 카메라 설치와 배선 구성의 효율성
PoE는 Ethernet 케이블을 통해 데이터와 전원을 함께 전달하는 기술입니다.
AIE-VX28/18-IP는 M12 커넥터 기반의 4개 GbE PoE 포트를 제공하며, 포트당 15W, 총 60W의 전력 공급을 지원합니다.
일반적으로 IP 카메라를 설치하려면 네트워크 연결과 전원 공급 방식을 각각 고려해야 합니다.
PoE를 사용하면 호환되는 카메라에 하나의 Ethernet 연결을 통해 데이터와 전원을 공급할 수 있으므로 배선 구성을 단순화하는 데 도움이 됩니다.
특히 카메라가 여러 위치에 분산되는 이동형 장비에서는 케이블 수와 연결부 구성이 시스템 유지보수에 영향을 줄 수 있습니다.
GMSL2와 PoE를 함께 제공한다는 것은 차량 전용 카메라와 Ethernet 기반 IP 카메라를 애플리케이션 요구에 따라 조합할 수 있다는 의미입니다.
다만 실제 카메라 연결 가능 여부는 인터페이스뿐 아니라 지원 해상도, 프레임 속도, 드라이버, 전력 요구량, 전체 AI 처리 부하 등을 확인해야 합니다.
03. 10GbE 네트워크, 영상 데이터와 AI 분석 결과를 연결하는 통로
다수의 카메라를 통해 데이터를 수집하는 AI 시스템에서는 영상 입력뿐 아니라 데이터를 다른 장비로 전달하는 경로도 중요합니다.
AIE-VX28/18-IP는 4개의 GbE 포트 외에 별도의 10GbE 네트워크 인터페이스를 제공합니다.
10GbE는 명목상 10Gbps의 네트워크 속도를 제공하는 기술로, 고대역폭 데이터 전송이 필요한 환경에서 활용할 수 있습니다.
예를 들어 차량 내부 카메라로 수집한 데이터를 AI 시스템에서 분석하고, 분석 결과나 필요한 영상 스트림을 중앙 관제 시스템에 전달하는 구성을 생각해 볼 수 있습니다.
이때 카메라 연결과 상위 네트워크 연결을 구분하면 데이터 흐름을 보다 체계적으로 설계할 수 있습니다.
특히 10GbE 인터페이스는 고해상도 영상의 외부 전송, 데이터 로깅 시스템 연계, 엣지 서버와의 데이터 교환 등이 필요한 환경에서 검토할 가치가 있습니다.
그러나 10GbE 포트가 있다고 해서 실제 시스템이 항상 10Gbps의 응용 데이터 처리량을 보장하는 것은 아닙니다. 저장장치 속도, CPU 부하, 네트워크 프로토콜, 상위 장비 성능 등이 실제 처리량에 영향을 줍니다.
따라서 네트워크 구성에서는 연결 속도와 함께 데이터의 흐름, 필요한 대역폭, 저장 정책을 검토해야 합니다.
04. IP66과 팬리스 설계, 산업 환경에서 필요한 보호 구조
산업용 차량은 일반적인 사무실 환경과 다릅니다.
농업용 장비는 흙먼지와 수분에 노출될 수 있고, 건설장비는 지속적인 진동과 충격을 경험합니다. 실외 장비는 계절과 날씨에 따라 주변 온도가 크게 달라질 수 있습니다.
이러한 조건에서 AI 시스템을 운용하려면 내부 연산 성능뿐 아니라 외부 환경으로부터 시스템을 보호하는 구조가 필요합니다.
AIE-VX28/18-IP는 IP66 등급의 보호 구조와 팬리스 설계를 채택하고 있습니다.
IP66에서 첫 번째 숫자 6은 먼지 유입에 대한 높은 수준의 보호를 의미하며, 두 번째 숫자 6은 강한 물 분사에 대한 보호 성능을 나타냅니다.
이는 비나 먼지에 노출될 수 있는 산업 환경에서 시스템을 설계할 때 중요한 요소입니다.
다만 IP66이 수중 침수 환경에 대한 보호를 의미하지는 않습니다. 커넥터와 케이블 조립 상태, 장착 방향, 실제 세척 조건 등도 함께 검토해야 합니다.
팬리스 구조가 중요한 이유
팬리스 시스템은 내부 냉각팬을 사용하지 않고 기구물과 열전달 구조를 활용해 열을 관리하는 방식입니다.
팬은 공기 흐름을 만들어 냉각에 도움을 주지만, 움직이는 기계 부품이기 때문에 먼지 관리와 유지보수 측면에서 추가적인 고려가 필요합니다.
팬리스 구조는 이러한 기계적 회전 부품을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
특히 현장 장비처럼 접근이 어렵거나 주기적인 정비가 쉽지 않은 환경에서 검토할 가치가 있습니다.
다만 팬리스 시스템이라고 해서 열관리 검토가 필요 없는 것은 아닙니다. 장착 위치, 주변 공기 흐름, 태양광 노출, 외함 내부 열 축적 등의 조건은 실제 동작 온도에 영향을 줍니다.
MIL-STD-810H 기반 진동 및 충격 대응
공식 사양에서는 다음 시험 기준을 명시하고 있습니다.
진동: MIL-STD-810H Method 514.8, Category 4
충격: MIL-STD-810H Method 516.8, Procedure I
이는 진동과 충격이 발생하는 이동형 장비에 시스템을 적용할 때 참고할 수 있는 중요한 기술 정보입니다.
다만 최종 설치 장비의 진동 특성과 장착 구조는 제품 시험 조건과 다를 수 있으므로, 실제 적용 환경에 대한 추가 검증이 필요합니다.
동작 온도는 운용 조건까지 함께 확인해야 합니다
AIE-VX28/18-IP의 동작 온도는 부하 조건에 따라 다르게 제시됩니다.
30W TDP 모드에서 10GbE 전송 및 PoE 부하를 제외하고 0.5m/s의 공기 흐름을 확보하는 경우 -25°C~+70°C입니다.
전체 기능을 사용하는 경우에는 동일한 공기 흐름 조건에서 -25°C~+55°C가 명시되어 있습니다.
이는 매우 중요한 차이입니다.
실제 현장에서는 AI 연산, 네트워크 통신, PoE 카메라 전원 공급이 동시에 이루어질 수 있으므로, 가장 넓은 온도 범위만 보고 시스템을 선정해서는 안 됩니다.
시스템 설계자는 실제 최대 부하 조건과 장착 환경을 기준으로 열적 여유를 확인해야 합니다.
05. 9–48 VDC와 Ignition Power Control, 차량 전원 환경에 대응하는 설계
차량 내부의 전원 환경은 일반적인 데스크톱 컴퓨터와 다릅니다.
차량의 전원 상태는 시동, 운행, 정지 과정에서 달라질 수 있으며, 장비에 따라 전원 공급 조건도 다릅니다.
이러한 환경에서 컴퓨터가 단순히 전원을 공급받아 작동하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
AIE-VX28/18-IP는 9–48 VDC의 넓은 전원 입력 범위와 Ignition Power Control을 지원합니다.
넓은 전원 입력 범위는 서로 다른 차량 전원 시스템에 대한 설계 유연성을 제공합니다.
Ignition Power Control은 차량의 시동 신호와 시스템 전원 동작을 연계하는 데 활용할 수 있습니다.
예를 들어 차량 시동 상태에 따라 시스템을 활성화하거나 종료 절차를 수행하도록 구성할 수 있습니다.
이는 차량이 운행을 마쳤을 때 컴퓨터가 적절한 종료 절차를 수행하도록 설계하는 데 중요한 기능입니다.
다만 Ignition Power Control만으로 모든 전원 장애나 순간적인 전압 변동에 대한 보호가 보장되는 것은 아닙니다.
차량 전원 시스템에 적용할 때는 시동 신호 조건, 전압 변동, 전원 보호 회로, 종료 지연 설정, 데이터 저장 정책 등을 종합적으로 검토해야 합니다.
06. CAN FD와 절연 I/O, AI 분석 결과를 실제 장비 제어와 연결하다
AI 시스템이 영상을 분석하는 것과 실제 차량 시스템에 정보를 전달하는 것은 서로 다른 단계입니다.
예를 들어 AI가 굴착기 주변에 작업자가 접근했다고 판단했더라도, 그 결과가 경고 장치나 차량 제어 시스템으로 전달되지 않는다면 현장에서 활용하기 어렵습니다.
AIE-VX28/18-IP는 이러한 산업용 장비 연계를 고려해 다양한 제어 인터페이스를 제공합니다.
2개의 절연 CAN FD 인터페이스, RS232/422/485 시리얼 통신, 4개의 절연 디지털 입력과 4개의 절연 디지털 출력을 지원합니다.
CAN FD는 차량 및 산업용 장비에서 사용하는 통신 기술로, 기존 CAN에 비해 하나의 프레임에 더 많은 데이터를 담을 수 있도록 확장된 방식입니다.
CAN FD 인터페이스를 통해 차량 네트워크에서 필요한 정보를 수신하거나, 별도로 설계된 제어 시스템과 연동하는 구성을 검토할 수 있습니다.
또한 디지털 I/O는 외부 신호를 입력받거나 경고등, 릴레이 등과 연동하는 시스템을 설계할 때 활용할 수 있습니다.
절연 인터페이스는 서로 다른 장비 사이의 전기적 간섭이나 접지 전위 차이를 고려해야 하는 산업 환경에서 의미가 있습니다.
다만 AI 인식 결과를 실제 조향, 제동, 구동 제어에 사용하는 경우에는 별도의 기능 안전 설계와 제어 시스템 검증이 필요합니다.
AI 컴퓨팅 시스템의 성능과 차량 제어 시스템의 안전성은 각각 독립적으로 검증해야 할 영역입니다.
07. RTK와 M.2 확장성, 위치 인식과 무선 통신을 위한 설계 여유
지능형 이동 장비에서는 주변 사물을 인식하는 능력뿐 아니라 장비 자신의 위치를 파악하는 능력도 중요합니다.
예를 들어 스마트 농업에서는 트랙터가 어느 구간을 이동하고 있는지, 이미 작업한 영역과 앞으로 작업할 영역이 어디인지 파악해야 합니다.
건설 현장에서도 장비의 위치와 작업 구역에 대한 정보가 운영 시스템에 활용될 수 있습니다.
AIE-VX28/18-IP는 M.2 B-Key를 통한 RTK 확장을 지원합니다.
RTK는 GNSS 위치 측정에서 보정 정보를 활용해 위치 정확도를 높이는 기술입니다.
적절한 수신기, 안테나, 보정 데이터 및 위성 수신 조건이 확보되면 센티미터급 위치 측정이 가능한 시스템 구성에 활용될 수 있습니다.
다만 RTK 지원 자체가 모든 환경에서 센티미터급 정확도를 보장하는 것은 아닙니다.
또한 이 제품은 M.2 B-Key, E-Key, M-Key 확장 인터페이스를 제공합니다.
이를 활용하면 호환되는 무선 통신 모듈, 저장장치 및 주변 장치를 시스템 요구에 맞춰 구성할 수 있습니다.
예를 들어 현장 데이터를 중앙 시스템으로 전달해야 하는 경우 무선 통신 기능을 검토할 수 있고, 영상이나 로그 데이터를 로컬에 저장해야 하는 경우 저장장치 확장을 고려할 수 있습니다.
이러한 확장성은 동일한 기본 AI 플랫폼을 활용하면서 애플리케이션별로 시스템 구성을 조정할 수 있다는 의미입니다.
08. 실제 산업 현장에서는 어떻게 활용할 수 있을까요?
적용 시나리오 1. 건설기계의 주변 인식 및 작업자 접근 감지
굴착기, 휠로더, 불도저와 같은 건설기계는 크기가 크고 작업 환경이 복잡해 운전자가 모든 주변 영역을 직접 확인하기 어렵습니다.
작업 구역에는 다른 장비와 작업자가 동시에 존재할 수 있으며, 먼지와 진동 등으로 인해 영상 장비의 운용 조건도 까다로워질 수 있습니다.
AIE-VX28/18-IP는 여러 GMSL2 카메라의 영상을 수집하고 AI 기반 객체 인식 모델을 실행하는 시스템에 활용할 수 있습니다.
예를 들어 차량 전후좌우에 카메라를 배치하고, AI 모델이 사람이나 장애물의 존재를 분석한 뒤 경고 시스템에 정보를 전달하는 구성을 검토할 수 있습니다.
IP66 보호 구조와 진동·충격 시험 기준은 이러한 차량 탑재 환경에 적합성을 검토할 때 중요한 요소입니다.
다만 작업자 안전과 관련된 기능은 카메라 사각지대, 객체 인식 오류, 응답 시간, 기능 안전 요구사항 등을 포함해 별도로 검증해야 합니다.
적용 시나리오 2. 스마트 농업과 자율 작업 보조 시스템
농업용 트랙터와 작업 차량은 넓은 야외 공간에서 장시간 운용되는 경우가 많습니다.
이러한 장비에서는 주행 경로, 작물 상태, 작업 구역, 주변 장애물 등 다양한 정보를 함께 활용할 수 있습니다.
AIE-VX28/18-IP는 멀티카메라 영상 분석과 RTK 기반 위치 측정을 결합하는 스마트 농업용 컴퓨팅 시스템에 적용을 검토할 수 있습니다.
예를 들어 영상 기반으로 작물이나 주변 환경을 분석하고, 위치 정보를 활용해 작업 데이터와 공간 정보를 연계하는 구성이 가능합니다.
이때 9–48 VDC 전원 입력과 Ignition Power Control은 차량 전원 환경과 연계한 시스템 설계를 지원합니다.
단, 실제 자율 주행이나 정밀 작업 제어를 구현하려면 AI 컴퓨터 외에도 적절한 센서, 위치 보정 시스템, 경로 계획 소프트웨어, 차량 제어기 및 안전 장치가 필요합니다.
적용 시나리오 3. 지능형 교통 및 이동형 영상 분석 시스템
교통 환경에서는 차량, 보행자, 도로 시설물 등 다양한 요소를 인식해야 할 수 있습니다.
이러한 데이터를 모두 중앙 서버로 전송한 후 분석하는 방식은 네트워크 연결 상태와 전송 대역폭에 영향을 받을 수 있습니다.
엣지 AI 방식은 카메라가 설치된 차량이나 현장 장비에서 영상을 분석하도록 구성할 수 있다는 장점이 있습니다.
AIE-VX28/18-IP는 멀티카메라 연결과 AI 추론 기능을 바탕으로 이동형 영상 분석, 교통 상황 인식, 이벤트 감지 시스템 등에 활용할 수 있습니다.
10GbE 네트워크는 필요한 영상과 분석 결과를 상위 시스템으로 전달하는 구조를 설계할 때 활용할 수 있습니다.
다만 실제 실시간 처리 성능은 카메라의 영상 사양과 AI 워크로드에 따라 검증해야 합니다.
09. 시스템 통합 관점에서 확인해야 할 핵심 요소
산업용 AI 시스템을 개발할 때는 제품 사양표에 표시된 성능뿐 아니라 실제 시스템을 구성하는 과정도 중요합니다.
첫 번째는 카메라 호환성입니다.
GMSL2를 사용하는 경우 카메라 센서, SerDes 구성, 드라이버, 연결 케이블, 영상 처리 파이프라인의 호환성을 검토해야 합니다.
두 번째는 소프트웨어 환경입니다.
AIE-VX28/18-IP는 Linux를 지원합니다. 실제 AI 애플리케이션 개발에서는 사용하려는 JetPack, CUDA, TensorRT 및 관련 라이브러리가 해당 시스템 소프트웨어 구성과 호환되는지 확인하는 것이 중요합니다.
세 번째는 네트워크와 저장장치의 처리량입니다.
영상 데이터를 지속적으로 저장하거나 외부로 전송해야 한다면 단순히 네트워크 포트 속도만으로 시스템 성능을 결정할 수 없습니다.
카메라 입력 대역폭, 영상 압축 방식, 저장장치의 지속 쓰기 성능, 애플리케이션 처리량을 함께 고려해야 합니다.
네 번째는 전력과 열관리입니다.
최대 AI 연산 부하와 PoE 카메라 전원 공급이 동시에 발생하는 경우, 전체 소비전력과 주변 온도를 고려한 시스템 검증이 필요합니다.
마지막으로 실제 차량 장착 조건을 확인해야 합니다.
M12 커넥터의 케이블 구성, 장착 브래킷, 진동 전달 경로, 보호 접지, 차량 전원 보호 설계 등은 장기 운용 관점에서 중요한 검토 항목입니다.
10. AIE-VX28-IP와 AIE-VX18-IP, 어떤 모델을 선택해야 할까요?
두 모델의 가장 큰 차이는 AI 연산 성능과 메모리 용량입니다.
AIE-VX28-IP는 최대 275 TOPS와 64GB LPDDR5 메모리를 제공합니다.
다중 AI 모델을 실행하거나 상대적으로 높은 메모리 용량을 필요로 하는 영상 분석 애플리케이션에서 우선 검토할 수 있습니다.
AIE-VX18-IP는 최대 200 TOPS와 32GB LPDDR5 메모리를 제공합니다.
AI 모델의 처리량과 메모리 요구량이 해당 사양 안에서 충족된다면 합리적인 시스템 구성 대안이 될 수 있습니다.
두 제품 모두 동일한 카메라 연결 인터페이스와 주요 산업용 I/O를 제공하므로, 카메라 연결 수만으로 상위 모델을 선택할 필요는 없습니다.
대신 다음과 같은 사항을 검토하는 것이 좋습니다.
동시에 실행할 AI 모델 수와 크기는 어느 정도인가?
각 카메라의 해상도와 프레임 속도는 어떻게 되는가?
영상 전처리와 후처리에 필요한 연산량은 얼마인가?
로컬 저장과 상위 네트워크 전송이 동시에 필요한가?
시스템의 실제 최대 부하와 주변 온도 조건은 무엇인가?
이러한 요구사항을 먼저 정리하면 제품 사양을 실제 적용 환경과 연결해 더욱 적절한 모델을 선정할 수 있습니다.
11. 결론: 이동형 산업 장비에 필요한 것은 통합된 AI 컴퓨팅 설계입니다
산업용 차량의 지능화는 단순히 AI 프로세서를 추가하는 것만으로 이루어지지 않습니다.
다양한 카메라와 센서에서 데이터를 수집하고, 현장에서 AI 추론을 수행하며, 차량 제어 시스템과 필요한 정보를 교환해야 합니다.
동시에 먼지, 수분, 진동, 충격, 온도 변화와 같은 환경적 조건도 고려해야 합니다.
AIE-VX28/18-IP는 NVIDIA Jetson AGX Orin의 고성능 AI 연산 플랫폼을 중심으로 GMSL2, PoE, 10GbE, CAN FD, RTK 확장성, IP66 보호 구조, 차량 전원 관리 기능을 결합한 시스템입니다.
이 제품의 중요한 가치는 각각의 사양을 개별적으로 제공한다는 점이 아니라, 산업용 이동 장비에서 요구되는 여러 기능을 하나의 컴퓨팅 플랫폼 안에서 함께 활용할 수 있도록 설계되었다는 데 있습니다.
건설기계의 주변 인식, 스마트 농업의 작업 보조, 지능형 교통 시스템의 영상 분석 등 다양한 애플리케이션에서 시스템 통합을 위한 기반으로 검토할 가치가 있습니다.
포트웰코리아㈜는 산업용 AI 컴퓨팅 플랫폼의 선정부터 카메라 인터페이스, 네트워크, 전원 및 시스템 통합 요구사항까지 고객의 실제 개발 환경을 중심으로 적합성을 검토할 수 있도록 지원합니다.
차량용 Edge AI 시스템을 계획하고 있다면, 필요한 AI 연산 성능뿐 아니라 센서 구성, 장착 환경, 차량 전원 조건을 함께 검토하는 것이 중요합니다.
요약: AIE-VX28/18-IP의 5가지 핵심
고성능 AI 연산 — NVIDIA Jetson AGX Orin 기반 최대 275 TOPS 또는 200 TOPS 지원.
다중 카메라 연결 — 8개 GMSL2와 4개 PoE를 활용한 최대 12채널 카메라 연결 구조.
산업용 네트워크 및 제어 연결성 — 10GbE, CAN FD, 시리얼 통신, 절연 DI/DO 지원.
차량 탑재 환경 대응력 — IP66, 팬리스 구조, MIL-STD-810H 시험 기준, 9–48 VDC 및 Ignition Power Control.
시스템 확장성 — M.2 확장과 RTK 지원을 통한 위치 인식, 무선 통신 및 저장장치 구성 유연성.
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