엣지 AI는 현대 기술의 지형을 재편하는 새로운 개념입니다. 디지털 디바이스가 더욱 정교해지면서 실시간 데이터 처리 및 의사 결정에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 엣지 AI는 데이터가 생성되는 곳, 즉 네트워크의 엣지에 인공지능 기능을 더 가까이 가져감으로써 이러한 요구를 해결합니다. 이러한 접근 방식은 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에 의존하는 기존 인공지능 시스템과는 대조적입니다. 자율주행차부터 스마트 홈 디바이스에 이르기까지 다양한 애플리케이션의 효율성과 응답성을 향상시키는 데 중추적인 역할을 하므로 최신 기술 트렌드에 관심이 있는 사람이라면 이를 이해하는 것이 중요합니다.

엣지 AI란 무엇인가요?

엣지 AI는 스마트폰, IoT 기기, 산업용 기계와 같은 디바이스에 직접 인공지능 알고리즘을 배포하는 것을 말합니다. 이러한 디바이스가 로컬에서 데이터를 처리하여 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 이 기능은 자율 주행, 예측 유지보수, 의료 모니터링과 같이 짧은 지연 시간과 높은 안정성이 요구되는 애플리케이션에 필수적인 기능입니다. 기본적으로 머신 러닝과 딥 러닝 모델을 네트워크 에지에 있는 디바이스에 통합하여 독립적으로 작동하고 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

배경

엣지 AI는 엣지 컴퓨팅과 인공 지능의 원리를 결합한 것입니다. 이 컴퓨팅은 데이터 처리를 데이터 소스에 더 가깝게 이동시키고, AI는 의사 결정에 필요한 인텔리전스를 제공합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 데이터를 신속하게 분석하고 조치를 취할 수 있는 시스템을 구축하여 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이는 연결이 제한적이거나 데이터 개인정보 보호가 우려되는 시나리오에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 원격 산업 현장에서는 이러한 시스템을 통해 장비를 실시간으로 모니터링하여 지속적인 인터넷 연결 없이도 다운타임을 방지할 수 있습니다.

출처 또는 역사

연도/기간	마일스톤	세부 정보
2000년대 초반	IoT의 등장	사물 인터넷(IoT) 개념이 구체화되기 시작하면서 대량의 데이터를 생성하는 연결된 디바이스가 증가하기 시작했습니다.
2010-2015	엣지 컴퓨팅의 발전	엣지 컴퓨팅은 데이터를 원본에 가깝게 처리하여 지연 시간과 대역폭 사용량을 줄이기 위해 도입되었습니다. 이를 통해 엣지 AI의 토대가 마련되었습니다.
2016	텐서플로우 라이트 소개	Google은 모바일 및 임베디드 디바이스용으로 설계된 AI 프레임워크의 경량 버전인 TensorFlow Lite를 출시했습니다. 이는 엣지 디바이스에서 AI를 구현하기 위한 중요한 진전입니다.
2017	인텔 모비디우스 VPU 출시	인텔은 저전력 소비로 엣지 디바이스에서 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 실행하도록 설계된 Movidius 비전 프로세싱 유닛(VPU)을 출시했습니다.
2018	엣지에서의 AI의 부상	Google, IBM, 인텔과 같은 기업들은 엣지 디바이스에서 실시간 데이터 처리 및 의사 결정의 이점을 강조하며 엣지 AI 솔루션을 적극적으로 홍보하기 시작했습니다.
2019	5G 출시 및 향상된 엣지 AI 기능	5G 기술의 도입으로 자율주행차, 스마트 시티와 같은 고급 에지 AI 애플리케이션에 필요한 고속, 저지연 통신이 가능해졌습니다.
2020-현재	다양한 산업 분야에서의 엣지 AI 확장	엣지 AI는 의료, 제조, 소매업과 같은 분야에서 광범위하게 채택되었습니다. 기업들은 예측 유지보수, 실시간 분석, 향상된 사용자 경험을 위해 엣지 기반 솔루션을 구현했습니다.
향후 전망	고급 기술과의 통합	하드웨어, AI 알고리즘, 통신 기술의 지속적인 발전은 엣지 AI의 기능을 더욱 향상시켜 미래의 자율 시스템과 스마트 인프라의 기능에 필수적인 요소가 될 것입니다.

주요 구성 요소

에지 디바이스 및 하드웨어폴리랑

플레이스홀더는 수정하지 않습니다.

AI 모델 및 소프트웨어폴리랑

플레이스홀더는 수정하지 않습니다.

데이터 처리 및 통신폴리랑

플레이스홀더는 수정하지 않습니다.

보안 및 개인정보폴리랑

플레이스홀더는 수정하지 않습니다.

엣지 AI는 어떻게 작동하나요?

사전 학습된 인공 지능 모델을 디바이스에 내장하여 데이터를 처리하고 독립적으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 광범위한 데이터 세트에 대해 학습된 이러한 모델은 리소스가 제한된 디바이스에서 효율적으로 실행되도록 최적화되어 있습니다. 일단 배포되면 모델은 수신되는 데이터를 로컬에서 분석하여 실행 가능한 인사이트 또는 대응을 생성합니다. 예를 들어, 스마트 홈 시스템에서 엣지 AI 지원 카메라는 클라우드 처리에 의존하지 않고도 비정상적인 활동을 감지하고 경고를 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있는 시스템의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

장단점

장점	단점
짧은 지연 시간: 로컬 데이터 처리로 실시간 응답이 가능하여 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.	제한된 컴퓨팅 리소스: 엣지 디바이스는 처리 능력과 메모리가 제한되어 있어 실행할 수 있는 AI 모델의 복잡성이 제한되는 경우가 많습니다.
대역폭 사용량 감소: Edge AI는 로컬에서 데이터를 처리함으로써 대용량의 데이터를 클라우드로 전송할 필요성을 줄여 대역폭과 비용을 절감합니다.	확장성 과제: 수많은 엣지 디바이스에서 AI 모델을 관리하고 배포하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.
개인정보 보호 강화: 민감한 데이터는 로컬에서 처리할 수 있어 전송 중 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.	보안 위험: 엣지 디바이스는 물리적 변조나 사이버 공격에 취약하여 잠재적으로 AI 시스템을 손상시킬 수 있습니다.
신뢰성: 엣지 AI 시스템은 클라우드 연결과 독립적으로 작동하므로 원격 또는 네트워크 제약이 있는 환경에서 더욱 안정적으로 작동합니다.

엣지 AI를 활용하는 기업

Google

주요 제품: TensorFlow Lite, Edge TPU.
애플리케이션: 음성 명령 및 홈 오토메이션, 의료용 영상 기기의 헬스케어 진단을 위한 Google Nest와 같은 스마트 기기.

인텔

주요 제품: Movidius 미리어드 VPU, OpenVINO 툴킷.
애플리케이션: 예측 유지보수를 위한 산업 자동화, 얼굴 인식 및 물체 감지를 위한 스마트 카메라.

IBM

주요 제품: IBM 엣지 애플리케이션 매니저, 왓슨 IoT 플랫폼.
애플리케이션: 개인화된 경험을 위한 리테일 솔루션, 장비 모니터링 및 예측 유지보수를 위한 제조업.

NVIDIA

주요 제품: Jetson 플랫폼, DeepStream SDK.
애플리케이션: 실시간 센서 데이터 처리, 의료 영상 및 진단을 위한 자율 주행 차량.

Microsoft

주요 제품 Azure IoT Edge, Azure Percept.
애플리케이션: 재고 관리 및 자동 체크아웃을 위한 소매 및 물류, 에너지 관리 및 보안을 위한 스마트 빌딩.

엣지 AI의 애플리케이션

자동차 산업

이 인공 지능은 자율주행 차량에 매우 중요합니다. 센서와 카메라의 실시간 데이터 처리를 통해 차량이 클라우드 연결에 의존하지 않고도 순식간에 의사 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 안전성을 향상시킵니다.

헬스케어

이 인공 지능이 탑재된 웨어러블 디바이스는 생체 신호를 모니터링하고 실시간으로 이상을 감지하여 의료 전문가에게 즉각적인 경고를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 적시에 개입하고 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

제조

산업 환경에서는 예측 유지보수에 사용됩니다. 실시간으로 기계를 모니터링하여 잠재적인 고장을 사전에 감지하고 다운타임을 최소화합니다.

리테일

스마트 리테일 솔루션은 이 인공 지능을 사용하여 고객 행동과 선호도를 실시간으로 분석합니다. 이를 통해 개인화된 프로모션을 제공하고 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.

스마트 시티

이 AI 제품은 데이터를 로컬에서 처리하고 변화에 빠르게 대응하여 교통 관리 및 에너지 최적화와 같은 스마트 시티 애플리케이션의 효율성을 향상시킵니다.

엣지 AI: 실시간 기술 혁신을 위한 게임 체인저