Optimizing Edge AI: From FP32 to INT8 with TensorFlow Lite Quantization
Deploying machine learning models to the cloud is easy, but it comes with a heavy price: latency, bandwidth costs, and privacy risks. When you move …
Raspberry PiでのFlutter Embedded環境構築と最適化
組 込みシステム（Embedded Systems）におけるGUI開発は、長らくQtやGTK、あるいはHTML5ベースのソリューション（Electron等）の間でトレードオフを強いられてきました。ネイティブコードはパフォーマンスに優れますが学習コストが高く、Web技術は生産性が高い反面、リソース…
組み込みシステム設計における制約とリアルタイム性の確保
汎 用的なパーソナルコンピュータ（PC）やサーバーサイドのアーキテクチャと比較して、組み込みシステム（Embedded Systems）は設計思想が根本的に異なります。PCがリソースの豊富さを前提に「汎用性とスループット」を最大化するように設計されているのに対し、組み込みシステムは厳格な「リソース制約（Resource Constraints）」と「決定論的動作（Determinism）」、そ…
데이터 기반 차량 관제(FMS) 아키텍처: 실시간 파이프라인과 확장성
수천 대의 차량이 쏟아내는 초당 수만 건의 GPS 좌표와 텔레매틱스 데이터는 단순한 RDBMS의 UPDATE 쿼리로는 감당할 수 없습니다. 물류 대란과 유가 변동이라는 거시적 문제를 해결하기 위해 엔지니어가 직면하는 미시적 현실은 쓰기 증폭(Write Amplif…