edge AI의 장점, 기초설명, 엣지 AI 특징 경량화

 

 

인공지능 기술이 일상생활 깊숙하게 들어온 요즘입니다. 여기저기 인공지능, AI dlfowjfo eksdhsms aksgdl Tmsmsep, eoqnqns LLM(대규모 언어모델, ex: Chat GPT)을 통해 일반인들은 인공지능의 개념의 일부를 접하게 됩니다. 그러면서 자연스럽게 이러저러 어려운 말들이 많아졌는데, 오늘은 그중 하나인 (어려운 단어는 아닌데, 잘 모를 수 있는) Edge AI에 대해 알아보도록 하겠습니다. 

 

 

 

엣지 AI (Edge AI) 란?

엣지 AI(Egde AI)는 데이터를 클라우드 서버가 아닌 엣지 디바이스(스마트폰, IOT기기, 센서, 드론, 카메라 등)에서 직접 처리하는 인공지능 기술을 말합니다. 엣지 디바이스는 데이터를 생성하는 곳(엣지)에서 직접 AI모델을 실행할 수 있는 컴퓨팅 성능을 갖추고 있습니다. 이는 데이터 처리 위치를 분산시켜 속도, 효율성, 보안 측면에서 여러 장점을 제공합니다. 아래에서 몇 가지 엣지AI의 주요 장점에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

 

경량화된 모델과 효율적 실행

엣지AI는 리소스가 제한된 환경에서도 실행할 수 있도록 모델이 최적화됩니다.

• 모델경량화: 양자화(Quantization), 프루닝((Pruning), 압축 등을 통해 모델 크기를 줄입니다.
• 하드웨어 가속: 디바이스의 GPUsk TPU 같은 하드웨어를 활용해 빠른 추론을 가능하게 합니다.

클라우드 기반 AI가 고사양 서버와 네트워크 의존성을 요구하는 반면, 엣지 AI는 저전력에서도 작동이 가능하므로 스마트폰, 웨어러블 기기같은 경량 디바이스에 적합합니다.

 

 

실시간 데이터 처리

데이터를 로컬에서 직접 처리하므로 지연시간(레이턴시;Latency)이 거의 없습니다. 

자율주행차, 의료기기, 로봇, 증강현실(AR) 등에서 실시간 의사결정이 필수적인 애플리케이션에 적합합니다.

클라우드로 데이터를 보내고 결과를 받을 때의 시간적 지연없이 즉각적인 반응이 가능합니다.

 

 

데이터 전송비용 절감

데이터를 엣지 디바이스에서 처리하기 때문에 클라우드로 대용량 데이터를 전송할 필요가 줄어듭니다.

네트워크로 사용량 감소로 통신비용이 절감됩니다.

클라우드 서버의 부담이 줄어들어 시스템 전체의 비용 효율성이 향상됩니다.

 

개인정보 보호 및 보안 강화

데이터가 로컬 디바이스에서 처리되기 때문에 전송 중 발생할 수 있는 해킹 위험이 감소합니다.

생체정보, 의료데이터 등 민감한 정보를 클라우드에 업로드하지 않고 디바이스 내부에서 처리하므로 개인정보 보호 규정을 준수하기 쉬워집니다. GDPR, HIPPA 등과 같은 데이터 규제를 ㅣ준수해야 하는 의료, 금융, 공공 분야에서 유용합니다.

 

 

오프라인에서도 작동 가능

엣지 AI는 인터넷 연결이 없어도 작동할 수 있어 인터넷 연결이 불안정한 지역에서도 활용이 가능합니다. (예: 원격지역의 IOT 센서, 드론, 농업기기 등)

클라우드 기반 시스템은 네트워크가 끊기면 작동할 수 없지만, 엣지AI는 독립적으로 작동할 수 있습니다.

 

확장성과 분산처리

중앙서버에 의존하지 않고 여러 엣지 디바이스가 각각 데이터를 처리하므로 확장성(Scalability)이 뛰어납니다. 분산 처리로 인해 네트워크 병목현상이 줄어들고, 디바이스 수가 늘어나더라도 안정적으로 작동할 수 있습니다.

 

 

엣지 AI의 활용 사례

엣지 디바이스 단의 경량화된 AI를 활용한 여러 분야에서 적용이 유용한 사례가 많습니다. 아래는 그 카테고리의 예시입니다.  

• 자율주행 및 스마트 차량: 실시간 객체 감지 및 경로 계획
• 스마트 공장: IoT 센서를 통한 실시간 설비 모니터링 및 유지보수
• 의료기기: 웨어러블 기기를 통한 심박수, 혈압 등의 실시간 분석
• 스마트홈: AI 기반 음성인식 및 사용자 행동예측
• 소매업: 스마트 계산대, 인공지능 기반 고객행동 분석

 

맺음말

지금까지 엣지AI에 대해 알아보았습니다. 엣지라는 어감이 생소할 수 있는데 제일 끝단?의 디바이스 느낌이라고 생각하면 될 것 같습니다. 무엇인가를 수집하는 IoT 장치에서 수집한 정보를 서버단으로 보내지 않고 바로 디바이스단에서 처리하고 메타데이터 정도를 저장하여 용량, 개인정보, 비용, 시간문제 등을 해결할 수 있는 장점이 있습니다. AI Agent 시대가 도래할 미래에 꼭 필요한 기술입니다. 이상 글을 마치겠습니다. 감사합니다.