엣지 AI: 디바이스에서 모델 실행하기 – 글로벌 관점

인공지능(AI)은 전 세계 산업을 빠르게 변화시키고 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션이 시장을 지배해왔지만, 엣지 AI라는 새로운 패러다임이 부상하고 있습니다. 이 접근 방식은 AI 모델을 디바이스에 직접 배포하여 처리 능력을 데이터 소스에 더 가깝게 만듭니다. 이 블로그 포스트에서는 엣지 AI의 이점, 과제, 전 세계의 다양한 활용 사례 및 미래 동향을 살펴보며 포괄적인 개요를 제공합니다.

엣지 AI란 무엇인가?

온디바이스 AI 또는 임베디드 AI라고도 하는 엣지 AI는 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하는 대신 엣지 디바이스에서 로컬로 AI 알고리즘과 모델을 실행하는 것을 의미합니다. 엣지 디바이스는 스마트폰, 센서, 산업용 기계, 자율 주행 차량, 심지어 의료 기기를 포함한 광범위한 하드웨어를 포괄합니다. 핵심 특징은 이러한 디바이스가 클라우드와의 지속적인 통신 없이 독립적으로 AI 관련 작업을 수행한다는 것입니다.

스마트 시티 애플리케이션을 예로 들어 보겠습니다. 감시 카메라의 비디오 피드를 원격 서버로 보내 객체를 탐지하는 대신, 엣지 AI 시스템은 카메라 자체에서 직접 비디오를 처리하여 잠재적인 보안 위협을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이는 지연 시간과 대역폭 요구 사항을 크게 줄여줍니다.

엣지 AI의 이점

엣지 AI는 기존의 클라우드 기반 AI에 비해 수많은 이점을 제공하여 다양한 애플리케이션에서 점점 더 매력적인 옵션이 되고 있습니다:

• 지연 시간 감소: 데이터를 로컬에서 처리하면 데이터를 클라우드로 전송했다가 다시 받을 필요가 없어져 지연 시간이 크게 줄어듭니다. 이는 밀리초가 중요한 자율 주행, 로보틱스, 산업 자동화와 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다. 예를 들어, 독일에서 엣지 AI를 사용하는 자율 주행차는 네트워크 정체의 영향을 받을 수 있는 클라우드 연결에 의존하지 않고 아우토반의 예상치 못한 장애물에 즉시 반응할 수 있습니다.
• 데이터 프라이버시 및 보안 강화: 엣지 AI는 데이터가 로컬에서 처리되고 분석되도록 하여 전송 중이나 클라우드 저장 중에 민감한 데이터가 노출될 위험을 줄입니다. 이는 데이터 프라이버시 규정이 엄격한 의료 및 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다. 일본의 한 병원에서 의료 영상 분석에 엣지 AI를 사용하면 환자 데이터가 병원 네트워크 내에서 안전하게 유지되도록 할 수 있습니다.
• 신뢰성 향상: 엣지 AI 시스템은 인터넷 연결이 없을 때도 계속 작동할 수 있습니다. 이는 해양 석유 시추 시설이나 지하 광산과 같이 원격 위치나 네트워크 연결이 불안정한 환경의 애플리케이션에 매우 중요합니다. 안정적인 인터넷 연결이 어려울 수 있는 호주의 한 광산 작업을 생각해 보십시오. 엣지 AI 기반 센서는 중앙 서버에 지속적으로 연결되지 않아도 장비 상태를 지속적으로 모니터링하고 잠재적인 고장을 예측할 수 있습니다.
• 대역폭 비용 절감: 데이터를 로컬에서 처리함으로써 엣지 AI는 클라우드로 전송해야 하는 데이터 양을 줄여 대역폭 비용을 절감합니다. 이는 비디오 감시 및 환경 모니터링과 같이 대량의 데이터를 생성하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 엣지 AI가 장착된 드론을 사용하는 브라질의 한 농장은 작물 상태를 실시간으로 분석하여 대량의 항공 이미지를 클라우드로 전송할 필요성을 줄일 수 있습니다.
• 에너지 효율성 향상: 엣지 디바이스는 종종 저전력 소비를 위해 설계됩니다. 이러한 디바이스에서 AI 처리를 수행함으로써 엣지 AI는 강력한 서버와 광범위한 냉각 인프라가 필요한 클라우드 기반 AI에 비해 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 이는 웨어러블 센서 및 IoT 기기와 같은 배터리 구동 장치에 특히 중요합니다. 엣지 AI를 사용하여 빙상 두께를 모니터링하는 남극의 원격 센서 네트워크는 제한된 배터리 전력으로 장기간 작동할 수 있습니다.

엣지 AI의 과제

수많은 이점에도 불구하고, 엣지 AI는 성공적인 배포를 위해 해결해야 할 몇 가지 과제도 제시합니다:

• 제한된 컴퓨팅 리소스: 엣지 디바이스는 일반적으로 클라우드 서버에 비해 처리 능력, 메모리 및 저장 공간이 제한적입니다. 이로 인해 리소스가 제한된 디바이스에서 효과적으로 실행될 수 있는 경량의 효율적인 AI 모델 개발이 필요합니다. 이는 구형이거나 성능이 낮은 하드웨어로 작업하는 신흥 경제국의 개발자들이 직면하는 공통적인 과제입니다.
• 모델 최적화 및 압축: 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하려면 크기와 계산 복잡성을 줄이기 위해 신중한 최적화와 압축이 필요합니다. 양자화, 프루닝, 지식 증류와 같은 기술이 이를 달성하기 위해 일반적으로 사용됩니다.
• 하드웨어 및 소프트웨어 호환성: 다양한 하드웨어 아키텍처와 운영 체제를 가진 엣지 디바이스의 이기종적 특성은 호환성과 상호 운용성을 보장하는 데 상당한 어려움을 제기합니다.
• 보안 취약점: 엣지 디바이스는 멀웨어나 물리적 조작과 같은 다양한 보안 위협에 취약할 수 있습니다. 민감한 데이터를 보호하고 무단 접근을 방지하기 위해서는 강력한 보안 조치가 필수적입니다.
• 무선(OTA) 업데이트: 성능과 보안을 유지하기 위해서는 엣지 디바이스의 AI 모델과 소프트웨어를 업데이트하는 효율적인 메커니즘이 중요합니다. OTA 업데이트는 중단 및 취약성을 방지하기 위해 신뢰할 수 있고 안전해야 합니다.
• 전력 제약: 많은 엣지 디바이스는 배터리로 구동됩니다. 복잡한 AI 모델을 실행하는 것은 전력 소모가 많을 수 있습니다. 따라서 알고리즘은 에너지 효율을 위해 최적화되어야 합니다.

산업 전반의 엣지 AI 적용 사례

엣지 AI는 광범위한 산업 분야에 도입되어 비즈니스와 일상 생활의 다양한 측면을 변화시키고 있습니다:

• 자율 주행 차량: 엣지 AI는 차량이 센서 데이터(예: 카메라, 라이다, 레이더)를 실시간으로 처리하고 즉각적인 결정을 내릴 수 있게 함으로써 자율 주행을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 객체 감지, 차선 유지, 경로 계획과 같은 작업이 포함됩니다. 예를 들어, Tesla는 자사의 오토파일럿 시스템에 온디바이스 AI를 활용하여 센서 배열의 데이터를 처리하여 도로를 주행하고 충돌을 피합니다. 유사한 애플리케이션이 독일, 중국, 미국의 자동차 제조업체에 의해 개발되고 있습니다.
• 산업 자동화: 엣지 AI는 제조 및 기타 산업 환경에서 효율성과 생산성을 향상시키는 데 사용됩니다. 예측 유지보수, 품질 관리, 로봇 제어를 가능하게 하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 운영 성능을 향상시킵니다. 한국의 한 공장은 엣지 AI를 사용하여 생산 라인을 모니터링하는 카메라의 비디오 피드를 분석하고, 실시간으로 결함을 식별하며, 추가 문제를 방지하기 위한 경고를 발생시킬 수 있습니다.
• 의료: 엣지 AI는 원격 환자 모니터링, 의료 영상 분석, 맞춤형 의료를 가능하게 하여 의료 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 더 저렴한 비용으로 더 나은 치료를 제공할 수 있습니다. 엣지 AI가 장착된 웨어러블 센서는 생체 신호를 모니터링하고 이상 징후를 감지하여, 잠재적인 건강 문제가 심각해지기 전에 의료 전문가에게 알릴 수 있습니다. 인도의 한 원격 의료 제공업체는 엣지 AI를 사용하여 모바일 기기를 통해 수집된 환자 데이터를 분석하고, 개인화된 건강 권장 사항 및 잠재적 건강 위험에 대한 조기 경고를 제공할 수 있습니다.
• 소매: 엣지 AI는 개인화된 추천, 재고 관리, 사기 탐지를 가능하게 하여 소매 경험을 변화시키고 있습니다. 이를 통해 소매업체는 고객 행동을 더 잘 이해하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 영국의 한 슈퍼마켓 체인은 엣지 AI를 사용하여 카메라의 비디오 피드를 분석하여 고객 동선을 추적하고 매장 레이아웃을 최적화하여 매출을 극대화하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
• 스마트 시티: 엣지 AI는 스마트하고 지속 가능한 도시를 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다. 지능형 교통 관리, 환경 모니터링, 공공 안전을 가능하게 합니다. 싱가포르의 한 도시는 엣지 AI를 사용하여 센서와 카메라의 데이터를 분석하여 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이며, 대기 질을 개선할 수 있습니다.
• 농업: 정밀 농업은 엣지 AI에 크게 의존합니다. AI가 장착된 센서와 드론은 작물 건강 상태를 모니터링하고, 관개를 최적화하며, 해충을 탐지하여 수확량을 늘리고 자원 소비를 줄일 수 있습니다. 아르헨티나의 농부들은 AI 기반 드론을 사용하여 작물 건강 상태를 평가하고 주의가 필요한 지역을 식별하여 비료와 살충제 사용을 최적화할 수 있습니다.
• 보안 및 감시: 온디바이스 AI는 실시간 객체 감지, 얼굴 인식, 이상 감지를 가능하게 하여 보안 시스템을 강화합니다. 이는 중요 인프라, 공공 장소, 사유 재산을 보호하는 데 매우 중요합니다. 엣지 AI는 공항과 기차역에서 의심스러운 활동을 감지하여 보안을 강화하고 잠재적인 위협을 예방하는 데 사용될 수 있습니다.
• 통신: 엣지 AI는 네트워크 성능을 최적화하고, 지연 시간을 줄이며, 모바일 사용자의 서비스 품질을 향상시키는 데 사용됩니다. 지능형 리소스 할당 및 예측 유지보수를 가능하게 하여 원활한 사용자 경험을 보장합니다. 아프리카의 통신 사업자들은 엣지 AI를 사용하여 실시간 수요에 따라 네트워크 대역폭 할당을 최적화하고, 인프라가 제한된 지역에서 모바일 인터넷 서비스의 성능을 향상시키고 있습니다.

엣지 AI를 가능하게 하는 핵심 기술

몇 가지 핵심 기술이 엣지 AI의 성장과 채택을 주도하고 있습니다:

• 특수 하드웨어: 신경 처리 장치(NPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 하드웨어 가속기의 개발은 엣지 디바이스에서 AI 모델을 효율적으로 실행하도록 설계되었습니다. NVIDIA, Intel, Qualcomm과 같은 회사들이 이러한 프로세서 개발의 선두에 있습니다.
• 경량 AI 모델: 양자화, 프루닝, 지식 증류와 같은 경량의 효율적인 AI 모델 개발 기술은 리소스가 제한된 디바이스에 AI를 배포하는 데 필수적입니다. TensorFlow Lite 및 PyTorch Mobile과 같은 프레임워크는 이러한 모델을 만들고 배포하도록 설계되었습니다.
• 엣지 컴퓨팅 플랫폼: 엣지 컴퓨팅 플랫폼은 엣지 디바이스에서 AI 애플리케이션을 관리하고 배포하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 디바이스 관리, 데이터 수집, 모델 배포와 같은 기능을 제공합니다. 예로는 AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge, Google Cloud IoT Edge가 있습니다.
• 5G 및 고급 연결성: 5G 및 기타 고급 연결 기술의 등장은 엣지 디바이스와 클라우드 간의 더 빠르고 안정적인 통신을 가능하게 하여 더 복잡한 AI 애플리케이션의 배포를 촉진하고 있습니다.
• TinyML: 극도로 리소스가 제한된 마이크로컨트롤러에 모델을 배포하는 데 중점을 둔 머신러닝의 하위 분야입니다.

글로벌 엣지 AI 시장 동향

글로벌 엣지 AI 시장은 지연 시간이 짧고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 몇 가지 주요 동향이 시장을 형성하고 있습니다:

• 투자 증가: 벤처 캐피털 회사와 기존 기술 기업들이 엣지 AI 스타트업과 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이는 혁신을 촉진하고 새로운 엣지 AI 솔루션 개발을 가속화하고 있습니다.
• 산업 전반의 채택 증가: 엣지 AI는 자동차 및 제조에서 의료 및 소매에 이르기까지 광범위한 산업에 걸쳐 채택되고 있습니다. 이는 특정 산업 요구에 맞는 특화된 엣지 AI 솔루션에 대한 수요를 견인하고 있습니다.
• 오픈 소스 도구 개발: 오픈 소스 도구 및 프레임워크의 개발로 개발자들이 엣지 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축하고 배포할 수 있게 되었습니다. 이는 진입 장벽을 낮추고 엣지 AI의 채택을 가속화하고 있습니다.
• 보안 및 개인 정보 보호에 대한 집중: 엣지 AI가 더욱 보편화됨에 따라 보안 및 개인 정보 보호에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기업들은 민감한 데이터를 보호하고 엣지 디바이스에 대한 무단 접근을 방지하기 위해 강력한 보안 조치를 개발하고 있습니다.
• 클라우드 플랫폼과의 통합: 엣지 AI는 클라우드 플랫폼과 점점 더 통합되어 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 강점을 모두 활용하는 하이브리드 AI 솔루션을 만들고 있습니다. 이를 통해 기업은 엣지 디바이스에서 데이터를 로컬로 처리하면서 모델 훈련 및 데이터 분석과 같은 작업에는 클라우드를 활용할 수 있습니다.

엣지 AI의 미래

엣지 AI는 인공지능의 미래에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 기술이 발전하고 비용이 감소함에 따라 엣지 AI는 더욱 접근하기 쉽고 널리 보급될 것입니다. 주목해야 할 몇 가지 주요 동향은 다음과 같습니다:

• 더 강력해진 엣지 디바이스: 엣지 디바이스는 계속해서 더욱 강력해져 더 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있게 될 것입니다.
• AI 모델 최적화: AI 모델 최적화 기술의 발전으로 리소스가 제한된 디바이스에 점점 더 정교한 AI 모델을 배포할 수 있게 될 것입니다.
• 향상된 보안: 엣지 디바이스에 대한 보안 조치는 계속해서 개선되어 민감한 데이터를 보호하고 무단 접근을 방지할 것입니다.
• 더 넓은 채택: 엣지 AI는 더 많은 산업과 애플리케이션에 채택되어 비즈니스와 일상 생활의 다양한 측면을 변화시킬 것입니다.
• 인간-AI 협업: 엣지 AI는 보다 원활한 인간-AI 협업을 촉진하여 인간이 더 나은 결정을 내리고 작업을 더 효과적으로 자동화할 수 있도록 지원할 것입니다. 두바이의 한 건설 노동자가 엣지 AI로 구동되는 증강 현실 안경을 사용하여 복잡한 작업에 대한 실시간 지침과 안내를 받는 것을 상상해 보십시오.

결론

엣지 AI는 인공지능의 지형에서 중요한 변화를 나타내며, 처리 능력을 데이터 소스에 더 가깝게 가져오고 다양한 새로운 애플리케이션을 가능하게 합니다. 과제를 해결하고 기회를 활용함으로써 조직은 엣지 AI를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 효율성을 개선하며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 기술이 성숙하고 생태계가 확장됨에 따라 엣지 AI는 전 세계 산업에 혁명을 일으켜 모든 사람이 AI를 더 접근하기 쉽고 효율적이며 안전하게 만들 것입니다.

개발자, 비즈니스 리더, 또는 단순히 기술의 미래에 관심이 있는 사람이든 간에, 엣지 AI를 이해하는 것은 빠르게 진화하는 인공지능의 세계를 탐색하는 데 필수적입니다. 이 흥미로운 분야의 최신 개발 동향을 계속 탐색하고 정보를 얻으십시오.