개요:

본 세션에서는 일본 LINE AI Company에서 서비스 되고 있는 AI Cloud Camera의 개발 과정을 돌아보고, 이를 위해 사용한 기술과 경험, 그리고, 문제 해결 과정들을 공유하려고 합니다.

목차

1. CLOVA Vision 소개2. CLOVA Vision 개발 과정 되돌아 보기

• 프로젝트 목표
• 해결 과제
• Overall Architecture

3. IP 카메라 기반의 클라우드 카메라 디바이스 개발

• IP 카메라 vs. 클라우드 카메라 시스템 구성
• CLOVA Vision Client Module
• Command와 Context
• 서버와의 통신
• IP 카메라 설치하기
• CLOVA Vision 설치하기
• 중간자 공격 대응하기

4. Cloud Camera 연결 관리 및 제어

• Camera Control System 개요
• Camera Control System 구조
• Command 전송
• Command 푸쉬
• Context 수집
• 서버 확장성
• 서버 가용성
• 중단 최소화 배포 전략

5. Cloud Camera 영상 데이터 처리

• 개요
• 시스템 아키텍처
• Camera 영상을 Cloud에 연결하는 방법은?
• 입력 트래픽의 효율적인 분산처리 전략은?
• 영상 저장 & 스트리밍 방식
• 실시간 스트리밍 지연시간 줄이기
• 미디어 세션 유지 & 상태체크 방법
• 비정상 연결 해제 시 복구 과정

6. CLOVA Vision과 AI의 만남

• 개요
• Concepts
• 미디어 연결 지점 & 방법 & 유형
• 아키텍처 구성요소
• 확장 가능한 애플리케이션 설계
• 영상 & 추론 결과 스트리밍 방법은?
• 공석 감지 AI 서비스 : 소개 / 데모