[칼럼 - 이규철] AI교과서(89) - 엣지 AI(Edge AI)

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▲이규철/한국공공정책신문 칼럼니스트 ⓒ한국공공정책신문

[한국공공정책신문=최진실 기자]

◇ 엣지 AI의 개념

엣지 AI(Edge AI)는 데이터 처리를 클라우드가 아닌 디바이스 자체에서 하는 기술을 말한다. 데이터 처리와 기계학습 모델을 네트워크의 단말기기(자동차나 IoT 디바이스), 즉 ‘엣지’에 직접 탑재함으로써 데이터 송수신 지연을 줄이고 실시간 데이터 처리를 가능하게 한다.

◇ 엣지 AI의 특징

① 저지연처리다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 클라우드로 왕복할 필요가 없으며 실시간 응답이 가능하다. ② 대역폭 절약이다. 클라우드로의 데이터 전송이 불필요하기 때문에 네트워크 대역폭을 크게 절약할 수 있다. ③ 높은 보안이다. 데이터가 장치 내에서 처리되기 때문에 민감한 정보가 외부로 누출될 위험을 줄일 수 있다.

*주) 일반적으로 저지연(Low latency)은 5초 지연으로 알려져 있으며, 라이브 스포츠나 라이브 뉴스 등에 도입되고 있다. 네트워크의 대역폭(BW, bandwidth)은 사실상 통신 속도의 상한을 의미한다. 대역폭이 넓으면 한 번에 보낼 수 있는 데이터의 양이 많아지기 때문에 같은 데이터 양이라도 주고받는 데 걸리는 시간이 짧아진다. 따라서 통신 속도가 빠르다고 할 수 있는 상태이다.

◇ 엣지 AI의 구조

엣지 AI는 센서나 카메라 등 디바이스(device)가 수집한 데이터를 로컬에서 처리하는 구조이다. 실시간 분석 및 의사결정이 가능해진다. ① 데이터 수집이다. 센서나 카메라 등의 디바이스가 데이터를 수집한다. ② 데이터 처리다. 장치 내의 AI 모델에 의해 데이터가 즉시 처리된다. ③ 결과 피드백이다. 처리 결과가 장치나 사용자에게 피드백되거나 다른 시스템으로 전송된다.

◇ 엣지 AI의 장점

① 실시간성이다. 즉각적인 데이터 처리가 가능하며 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션에 매우 적합하다. ② 보안이다. 데이터가 장치 내에서 처리되기 때문에 민감한 정보가 외부로 누출될 위험을 줄일 수 있다. ③ 비용 절감이다. 클라우드로의 데이터 송신이 필요 없게 되기 때문에, 통신 비용을 절감할 수 있다. ④ 오프라인 동작 : 인터넷 연결 없이도 엣지 장치가 독자적으로 계속 작동할 수 있다.

◇ 엣지 AI의 응용사례

엣지 AI는 많은 분야에서 응용되고 있다. 다음은 몇 가지 구체적인 예이다. ① 자율주행차다. 차량용 카메라와 센서로부터 데이터를 실시간으로 처리하여 안전한 운전을 지원한다. ② 스마트홈이다. 음성 어시스턴트나 감시 카메라가 엣지 AI를 활용하여 사용자의 행동을 이해하고 쾌적한 생활 환경을 제공한다. ③ 산업 IoT이다. 공장 내 기기가 엣지 AI를 이용하여 실시간으로 이상을 감지하고 생산 효율을 향상시킨다. ④ 의료ㆍ헬스 케어다. 웨어러블 디바이스가 건강 데이터(심박수나 혈압) 등을 실시간으로 감시ㆍ분석해, 건강 관리를 지원한다.

◇ 엣지 AI의 과제와 전망

통신 지연은 5G(제5세대 이동 통신 시스템) 도입으로 대폭 억제되고 있지만, 그래도 수 밀리초 단위의 지연은 완전히 해소되지는 않았다. 특히 팩토리 오토메이션(FA)이나 자율주행차 등 분야에서는 거의 실시간의 고속 응답이 요구된다. 그런 점에서 엣지 AI에는 많은 장점이 있지만, 여전히 몇 가지 과제가 존재한다.

그래도 엣지 AI의 장점은 명백하다. 디바이스 자체에서 데이터를 처리함으로써 저지연, 고효율, 보안 향상이 실현된다. 특히, AI가 학습하면서 추론과 해석을 실시하여, 실시간으로 반응하는 것이 요구되는 자율주행차나 산업 IoT, 의료, 스마트 홈과 같은 분야에서는 엣지 AI의 도입이 진행되고 있다. 이러한 응용 분야에서는 약간의 지연이 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 엣지 AI의 중요성은 점점 높아지고 있다.