본 문서는 실행되는 컴퓨팅 플랫폼에서 사용 가능한 리소스를 고려하여, 다양한 임베디드 장치에서 실행이 가능하도록 하는 새로운 하드웨어 인식 신경망 구조 탐색 (Hardware-aware Neural Architecture Search, HW NAS) 접근 방식을 제안합니다. 제시된 HW NAS는 일반적으로 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 또는 웨어러블 로보틱스에 사용되는 저사양 마이크로컨트롤러 유닛 (Microcontroller Units, MCUs)을 대상으로 하는 초소형 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNNs)을 생성하여 새로운 활용 사례를 제시합니다. 게이트웨이는 외부 서버를 사용하지 않고 획득한 데이터에 맞춰 CNN의 구조를 맞춤화하여 실행할 수 있으며, 이를 통해 프라이버시를 보장할 수 있습니다. 제안된 기술은 표준 TinyML 벤치마크인 Visual Wake Word 데이터셋의 인간 인식 작업에서 여러 임베디드 장치를 대상으로 최첨단 (State-of-the-art) 결과를 달성했습니다.