개요

실시간 시스템에서 AI를 통합하는 대표적인 사례로는 자율주행 차량, 산업 자동화, 금융 거래 시스템 등이 있다. 이러한 시스템은 실시간 성능 요구사항을 충족하면서도 복잡한 의사결정을 수행해야 한다. 이 장에서는 Xenomai와 같은 실시간 시스템에서 기계 학습 및 AI를 어떻게 통합할 수 있는지에 대해 실재 사례를 통해 살펴보겠다.

자율주행 차량

자율주행 차량은 AI 기반 실시간 시스템의 대표적인 예이다. 이 시스템은 탐지, 인식, 예측 및 계획 등의 다양한 기능을 실시간으로 수행해야 한다.

탐지 및 인식

라이다(LiDAR), 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 통해 환경을 탐지한다. 탐지된 정보는 객체 인식 알고리즘에 의해 처리된다.

import cv2
import numpy as np

model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel')

image = cv2.imread('test_image.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]

blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (224, 224)), 1.0, (224, 224), (104.0, 117.0, 123.0))
model.setInput(blob)
output = model.forward()

idx = np.argsort(output[0])[::-1][0]
label = idx
confidence = output[0][idx]

print(f"Label: {label}, Confidence: {confidence}")

경로 계획

실시간 경로 계획은 자율주행 차량의 핵심 기능 중 하나이다. A* 알고리즘, Dijkstra 알고리즘 등이 실시간 시스템과 잘 연동된다.

import heapq

def heuristic(a, b):
    return ((a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2) ** 0.5

def a_star(start, goal, graph):
    queue = []
    heapq.heappush(queue, (0, start))
    came_from = {}
    cost_so_far = {}
    came_from[start] = None
    cost_so_far[start] = 0

    while queue:
        _, current = heapq.heappop(queue)

        if current == goal:
            break

        for next in graph.neighbors(current):
            new_cost = cost_so_far[current] + graph.cost(current, next)
            if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
                cost_so_far[next] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(goal, next)
                heapq.heappush(queue, (priority, next))
                came_from[next] = current

    return came_from, cost_so_far

산업 자동화

AI 기반의 실시간 산업 자동화 시스템은 제조 공장 등에서 품질 관리, 예측 유지 보수 등을 수행한다.

예측 유지 보수

기계의 센서 데이터를 기반으로 한 예측 유지 보수는 고장 발생을 미리 예측하고 방지한다.

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

df = pd.read_csv('sensor_data.csv')
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

실시간 제어 시스템 통합

Xenomai와 같은 실시간 운영체제(RTOS)를 사용하면 예측 유지 보수와 같은 AI 기반 기능이 포함된 시스템을 실시간으로 관리할 수 있다. 이를 위해 실시간 스케줄링 및 타이밍 요구 사항을 충족하는 것이 중요하다.

// RT_task.c
#include <alchemy/task.h>

RT_TASK my_task;

// 태스크 수행 함수
void task_func(void *arg) {
    while (1) {
        // 실시간 데이터 수집
        get_sensor_data();

        // AI 예측 실행
        int prediction = run_prediction_model();

        if (prediction == MAINTENANCE_REQUIRED) {
            // 유지 보수 루틴 실행
            perform_maintenance();
        }

        // 주기적 실행을 위한 sleep
        rt_task_sleep(1000000000); // 1초
    }
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    // Xenomai 초기화
    rt_task_create(&my_task, "MyTask", 0, 50, 0);
    rt_task_start(&my_task, &task_func, NULL);

    // 기본 태스크 반응을 유지
    pause();
    return 0;
}

금융 거래 시스템

금융 거래 시스템에서 AI는 초고속 및 고빈도 거래(HFT, High-Frequency Trading) 알고리즘에 사용된다.

시장 예측 및 거래 실행

AI 모델을 사용해 시장 추세를 예측하고 이를 기반으로 거래를 실시간으로 실행한다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

data = pd.read_csv('market_data.csv')
features = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
target = data['price']

model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(features, target)

def predict_market(features):
    prediction = model.predict([features])
    return prediction

def execute_trade(prediction):
    if prediction > current_price:
        buy_stock()
    else:
        sell_stock()

실시간 데이터 수집

실시간 데이터 수집은 거래의 성공에 필수적이다. 데이터 수집이 지연되면 전체 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다.

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    features = extract_features(data)
    prediction = predict_market(features)
    execute_trade(prediction)

def on_error(ws, error):
    print(error)

def on_close(ws):
    print("Connection closed")

def on_open(ws):
    print("Connection opened")

if __name__ == "__main__":
    websocket.enableTrace(True)
    ws = websocket.WebSocketApp("ws://realtime.data/feed",
                                on_open=on_open,
                                on_message=on_message,
                                on_error=on_error,
                                on_close=on_close)
    ws.run_forever()

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이 장에서는 AI 기반 실시간 시스템의 다양한 사례를 살펴보았다. 자율주행 차량, 산업 자동화, 금융 거래 시스템 등 여러 분야에서 실시간 성능 요구 사항과 AI를 통합하는 방법을 논의하였다. 이러한 시스템은 복잡한 문제를 실시간으로 해결하며, 지속적인 연구와 발전이 필요한 분야이다.