본문 바로가기 주메뉴 바로가기

Product

Product

ai brain MAIJ, NVIDIA Jetson Orin NX 엣지 AI 컴퓨터
자세히보기

ai brain MAIJ, NVIDIA Jetson Orin NX 엣지 AI 컴퓨터

카메라 선 하나만 꽂으면 바로 AI 추론을 시작합니다.PoE+ 포트가 GigE 카메라에 전원까지 공급하고, PyTorch가 설치된 상태로 출고됩니다. 손바닥만 한 본체를 설비 옆에 두고 영상 검출과 인식을 현장에서 바로 처리하세요.

ai brain MAIJ, NVIDIA Jetson Orin NX 엣지 AI 컴퓨터

Specification

컴퓨팅 모듈
NVIDIA Jetson Orin NX 16GB (100 TOPS) / 8GB (70 TOPS)
메모리
16GB / 8GB LPDDR5
저장장치
M.2 NVMe SSD, 기본 256GB (용량 선택 가능)
입출력
USB-C (OTG), HDMI, USB-A ×3, 기가비트 랜 (PoE+ 전원 공급), 기가비트 랜
PoE
PoE+ PSE 내장, GigE 카메라에 전원 직접 공급
전원
DC 12 V / 5 A
크기, 무게
121 × 85 × 38 mm, 400 g, DIN 레일 / 브라켓 장착 (별매)
소프트웨어
Ubuntu 22.04, JetPack 6.2, PyTorch 2.11 기본 설치

PoE 인젝터도, 카메라 어댑터도 필요 없습니다

MAIJ에는 전원을 내보내는 PoE+ 장치(PSE)가 들어 있습니다. GigE 카메라를 랜선 하나로 연결하면 전원과 영상이 같은 선으로 오갑니다.

일반 구성
장비 4개, 전원 콘센트 2개
GigE 카메라 PoE 인젝터
+ 전원 어댑터 추론용 PC
+ PC 전원
MAIJ 구성
장비 2개, 전원 콘센트 1개
GigE 카메라 랜선 1개로 전원과 영상 MAIJ
DC 12 V

전원    영상 데이터

배선이 줄어듭니다

카메라 쪽 전원 공사가 필요 없어 설비 개조 범위가 작아지고, 설치 후 관리할 장비도 줄어듭니다.

설비 옆에 바로 둡니다

121×85×38 mm 본체를 DIN 레일이나 브라켓에 고정할 수 있습니다. 제어반 안에도 들어갑니다.

열이 쌓이지 않습니다

블로워 팬과 알루미늄 방열핀이 고부하 연산 중에도 열을 빼내 장시간 운전에 맞췄습니다.

전원을 켜면
추론 환경이 준비되어 있습니다

운영체제와 AI 프레임워크를 설치한 상태로 출고합니다. 학습한 모델을 올려 바로 실행하세요.

운영체제
Ubuntu 22.04
NVIDIA SDK
JetPack 6.2
AI 프레임워크
PyTorch 2.11

요청하시면 YOLO를 적용한 Python 3 샘플 코드를 함께 드립니다.

MAIJ의 PoE+ 포트에 GigE 카메라를 노란 랜선 하나로 연결한 모습

GigE 카메라를 PoE+ 포트에 연결한 모습. 카메라 전원도 이 선으로 들어갑니다.

실제 카메라로 촬영한 데모

SWIR 카메라 + YOLO 객체 검출
AVAL DATA 1.4M NIR InGaAs GigE 카메라. 박스 위 글자는 검출 대상 이름, 숫자는 확률입니다.

머신비전 카메라 + YOLO 객체 검출
Basler 5MP 흑백 GigE PoE 카메라

CCTV 카메라 + YOLO 객체 검출
한화비전 2MP PoE IP 카메라, 카메라 자체 H.264 출력 영상 사용

CCTV 카메라 + SAM 영역 분할
실시간 영상에서 승용차 2대를 골라 분할하고 투명하게 지우는 데모

커넥터와 버튼

자주 쓰는 포트는 앞면에, 설치 후 건드릴 일이 적은 버튼은 뒷면에 모았습니다.

앞면  오렌지색은 전원 관련 포트

MAIJ 앞면 패널. 왼쪽부터 USB-C, HDMI, USB-A, USB-A 2개, PoE+ 랜 포트, 일반 랜 포트, 전원 버튼 A B C D E F G
A  USB-C (OTG)
OS 설치(플래싱)와 주변기기 연결
B  HDMI
모니터 출력
C  USB-A
키보드, 마우스
D  USB-A ×2
외장 저장장치, USB 카메라
E  기가비트 랜 (PoE+ 전원 공급)
GigE 카메라에 전원과 데이터를 함께 연결
F  기가비트 랜
사내 네트워크, 상위 서버 연결
G  전원 입력, 전원 버튼
DC 12 V / 5 A 어댑터 연결

뒷면

MAIJ 뒷면 패널. 오른쪽에 PoE, Reset, Maskrom 버튼 A B C
A  PoE 스위치
카메라 쪽 전원 공급을 켜고 끕니다
B  Reset
시스템을 다시 시작합니다
C  Maskrom
OS 복구·업데이트 모드 진입용. 평소에는 누르지 마세요

상세 사양

두 모델은 연산 모듈만 다르고, 케이스와 포트, 크기, 장착 방식은 같습니다.

항목MAIJ-8GO1MAIJ-16GO1
컴퓨팅 모듈NVIDIA Jetson Orin NX 8GBNVIDIA Jetson Orin NX 16GB
AI 성능 (INT8, Sparse)70 TOPS100 TOPS
GPUCUDA 코어 1024개, Tensor 코어 32개 @ 765 MHzCUDA 코어 1024개, Tensor 코어 32개 @ 918 MHz
CPU6코어 Arm Cortex-A78AE @ 2.0 GHz8코어 Arm Cortex-A78AE @ 2.0 GHz
딥러닝 가속기 (DLA)NVDLA 1개 @ 610 MHz (20 TOPS)NVDLA 2개 @ 614 MHz (각 20 TOPS)
메모리8GB LPDDR516GB LPDDR5
전원 모드10 W / 15 W / 20 W10 W / 15 W / 25 W
캐리어보드MICON MK-1000 (자체 설계)
저장장치M.2 NVMe SSD, 기본 256GB (용량 선택 가능)
입출력USB-C (OTG) ×1, HDMI ×1, USB-A ×3, 기가비트 랜 (PoE+ 전원 공급) ×1, 기가비트 랜 ×1
확장 I/OGPIO 확장 커넥터 (커버 분리형). I²C, UART, GPIO, SPI, CSI 카메라 인터페이스
냉각블로워 팬 (50×50×12 mm) + 알루미늄 방열핀
전원 입력DC 12 V / 5 A
크기, 무게121 (W) × 85 (D) × 38 (H) mm, 400 g
장착DIN 레일 클립 또는 브라켓 (별매)
동작 환경-20 ~ 50 ℃, 습도 10 ~ 90 % (결로 없음)
인증KC
기본 소프트웨어Ubuntu 22.04, JetPack 6.2, PyTorch 2.11. YOLO 적용 Python 3 샘플 코드 제공 (요청 시)

외형 치수와 장착 방식

본체 그대로 두거나, 별매 브라켓 또는 DIN 레일 클립을 바닥에 달아 고정합니다. (단위 mm)

기본형  121 × 85 × 38 mm

기본형 외형도. 가로 121, 세로 85, 높이 38 mm

브라켓 장착형  전체 폭 156.6 mm, 브라켓 두께 2.5 mm

브라켓 장착형 외형도. 전체 폭 156.6 mm, 고정 구멍 간격 149.2 mm, 브라켓 두께 2.5 mm

DIN 레일 장착형  본체 바닥에 DIN 레일 클립 부착

DIN 레일 장착형 외형도. 본체 121 x 85 x 38 mm에 DIN 레일 클립 부착

주문 정보

모델을 고른 뒤 SSD 용량과 별매품을 함께 알려 주세요.

선택 항목MAIJ-8GO1MAIJ-16GO1
컴퓨팅 모듈Jetson Orin NX 8GB (70 TOPS)Jetson Orin NX 16GB (100 TOPS)
SSD 용량기본 256GB, 다른 용량 선택 가능
전원 어댑터 (별매)포함 또는 미포함. 케이블 길이 3 m
장착 부품 (별매)DIN 레일 클립 또는 일반 브라켓
기본 소프트웨어Ubuntu 22.04, JetPack 6.2, PyTorch 2.11

카메라와 렌즈는 포함되어 있지 않습니다. 필요한 경우 함께 문의해 주세요.

견적과 기술 문의

사용할 카메라와 검출 대상을 알려 주시면 맞는 구성을 제안해 드립니다.

이메일  sales@miconcorp.com    전화  02-508-5345

마이콘 주식회사가 한국에서 설계하고 생산합니다. NVIDIA, Jetson은 NVIDIA Corporation의 상표입니다.

목록보기