기업 보안과 실시간 데이터 처리를 위한 온프레미스 비전AI 구축 가이드
비전AI를 온프레미스 환경으로 구축하면 민감한 데이터 제어력, 지연 시간 최소화, 보안 관제 및 제조 분야의 실시간 응답 필요 등에 있어 유리합니다. 이 글에서는 제조, 보안, 리테일 분야에서 온프레미스 비전AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고, 구축시 핵심 고려 사항을 알려드리겠습니다.
들어가며
비전AI 기술의 발전과 함께 기업들의 이미지 및 영상 처리 수요가 급증하고 있습니다. 지난 글에서 데이터 보안과 대규모 데이터의 실시간 처리가 필요한 기업들은 클라우드 기반 솔루션보다 온프레미스 환경이 유리하다고 말씀 드렸는데요.
SUPERB AI
포츈 비즈니스 인사이트의 컴퓨터 비전 시장 보고서에 따르면 비전 기술을 활용한 분야는 당분간 클라우드보다 온프레미스 방식이 지배적일 것으로 예상하고 있습니다. 민감한 데이터에 대한 제어력, 로컬 데이터로 지연 시간 최소화, 보안 관제 및 제조 분야의 실시간 응답 필요 등에 따라 온프레미스가 더 유리하다는 것이죠.
이번 글에서는 비전AI를 온프레미스로 구축할 때의 고려사항과 사례를 살펴보겠습니다.
왜 온프레미스 비전AI인가?
데이터 보안과 규제 준수
데이터 보안은 온프레미스 도입의 가장 핵심적인 이유입니다. 제조 공정 데이터나 기업 기밀 정보가 포함된 영상 데이터의 경우, 외부 서버로의 전송 자체가 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 공장 환경 자체에 통신이 불가능한 곳도 있습니다. 온프레미스 환경에서는 물리적, 논리적 보안을 직접 통제할 수 있어 데이터 유출 위험을 최소화할 수 있습니다.
또한 GDPR, CCPA 등 글로벌 데이터 보호 규제가 강화되면서, 데이터의 물리적 위치가 중요한 고려사항이 되었습니다. 온프레미스 환경은 이러한 규제 준수를 용이하게 합니다.
네트워크 성능과 안정성
실시간 처리가 필요한 비전AI 애플리케이션에서는 네트워크 지연이 치명적인 문제가 될 수 있습니다. 제조 라인의 품질 검사나 보안 감시 시스템에서는 밀리초 단위의 지연도 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 온프레미스 환경에서는 네트워크 지연을 최소화하고, 안정적인 성능을 보장할 수 있습니다.
비용 효율성과 예측 가능성
대규모 데이터를 처리하는 환경에서는 장기적으로 온프레미스가 비용 효율적일 수 있습니다. 초기 구축 비용은 높지만, 데이터 처리량이 증가할수록 클라우드 사용료 대비 우위를 가질 수 있습니다. 또한 고정 비용 중심의 구조로 인해 비용 예측이 용이하다는 장점이 있습니다.
커스터마이징과 통합
기업의 특수한 요구사항에 맞춘 커스터마이징이 필요한 경우, 온프레미스 환경이 더 큰 유연성을 제공합니다. 기존 시스템과의 통합이나 하드웨어 최적화 뿐만 아니라, 기업의 고유한 워크플로우에 맞춘 시스템 구성도 가능합니다.
주요 활용 사례
제조 분야
제조업에서는 품질 검사와 불량 탐지에 온프레미스로 구축한 비전AI가 광범위하게 활용되고 있습니다. 주목할 만한 응용 사례는 다음과 같습니다.
- 실시간 품질 검사: 생산라인에서 초당 30프레임 이상의 고속 촬영 데이터를 실시간으로 분석하여 품질을 평가합니다.
- 결함 분류: 스크래치, 오염, 색상 불균일 등 다양한 유형의 결함을 자동으로 분류하고 심각도를 평가합니다.
- 예지 정비 연계: 품질 검사 데이터를 분석하여 도장 설비의 이상 징후를 조기에 감지합니다.
나노미터 수준의 결함을 검출하기 위해 고해상도 이미지를 실시간으로 처리해야 하는 제조 환경에서도 온프레미스로 AI를 구축하는 곳이 늘고 있습니다.
보안 분야
실시간 영상 감시 시스템에서 온프레미스 비전AI는 핵심적인 역할을 수행합니다. 싱가포르의 창이 공항은 기내 수하물을 체크하는데 사용되는 엑스레이 기계의 이미지를 검사하고 해석하기 위한 AI 시스템을 창이 공항 제3터미널에 구축하고 시범 테스트를 수행 중입니다.
라이터, 무기류 등 기내 반입이 허용되지 않는 품목을 탐지하고, 보안 담당자는 시스템에 표시된 수하물만 수동으로 확인하고 검토하는 것으로 자동화 수준을 높입니다. 창이 공항 내에서 가장 인력집약적인 부분이 기내 수화물 보안 검색이라고 하는데요. AI 보안 시스템의 도입으로 통관 속도가 최대 50% 향상될 뿐만 아니라, 인력 자원을 최적화해 다른 업무에 재배치할 수 있을 것으로 전망하고 있습니다.
리테일 분야
유통업계에서도 온프레미스 비전AI의 활용이 확대되고 있습니다.
가트너는 2024 서플라이 체인 심포지움에서 2027년까지 창고 운영 기업의 50%가 AI 기반 비전 시스템을 활용하여 기존 스캐닝 기반 계산 프로세스를 대체할 것이라고 밝혔습니다. AI 기반 비전 시스템은 산업용 3D 카메라, 컴퓨터 비전 소프트웨어, 고급 AI 패턴 인식 기술을 결합한 새로운 하이퍼 자동화 솔루션입니다.
리테일에서 매장 진열대의 상품 재고 상태를 실시간으로 파악하거나, 고객의 상품 접촉과 구매 전환율을 분석하는 AI 기술이 계산대까지 연결되려면 로컬에서 빠르게 처리하는 온프레미스 환경이 더 유리할 것으로 분석됩니다.
온프레미스 비전AI 구축 핵심 가이드
온프레미스 비전AI 시스템을 구축할 때는 기업이 속한 산업 분야 및 현장의 구체적인 요구사항과 운영 환경을 면밀히 고려해야 합니다. 이를 인프라 활용, 시스템 통합, 그리고 운영 효율성 측면에서 살펴보겠습니다.
MLOps 플랫폼의 필요성
AI 프로젝트를 시작하는 모든 기업은 AI 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전체 수명주기를 관리할 수 있는 통합 MLOps 플랫폼을 필요로 합니다. 기업 내 AI 연구 인력부터 현장 실무자까지 함께 AI를 활용하기 위해서는 MLOps 플랫폼이 섬세하게 설계되어야 하는데요. 연구자를 위한 커스텀 기능, 개발 도구 지원 등으로 AI를 고도화하는 것부터 현장의 비개발 인력도 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 인터페이스도 중요합니다. 라벨링, 데이터 선별 등을 자동화하는 기능은 작업 효율을 높이는 핵심 요소입니다.
모니터링과 유지보수
효율적인 온프레미스 운영을 위해서는 직관적이고 포괄적인 모니터링 도구가 필수적입니다. AI 모델의 성능 지표, 시스템 상태 등을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 유지보수 및 기존 관리/모니터링 시스템과의 연동도 중요합니다. 기존 시스템과 온프레미스 AI가 함께 시너지를 낼 수 있어야 하고, 지속적으로 고도화할 수 있어야 하기 때문입니다.
시스템 통합과 커스터마이징
온프레미스 비전 AI를 구축할 때 기존 시스템과의 긴밀한 통합이 가능한지 살펴봐야 합니다. 또한 이미지와 영상뿐만 아니라 텍스트, 음성, 3D 라이다/레이다 데이터 등 기업이 속한 산업군과 기업에서 주로 쓰이는 형태의 데이터를 제대로 처리할 수 있는지가 중요합니다. 여기에 여러 업무 프로세스를 자동화하는 커스텀 워크플로우를 구축할 수 있어야, 업무 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.
워크플로우 통합 관리 여부
대용량 데이터의 효율적인 관리는 성공적인 AI 운영의 기반입니다. 데이터 뿐만 아니라 투입 인력의 작업 내역 추적, 워크플로우 관리 등 체계적인 협업을 위한 기능도 필수적입니다. 이를 통해 AI 프로젝트의 ROI를 제대로 산출할 수 있고, 전사적인 AI 협업 체계가 지속적으로 고도화될 수 있습니다.
최적화된 AI 기능의 지속적인 개선
비전AI를 온프레미스에서 활용할 때, 변화하는 환경 및 비즈니스 요구사항에 맞춰 AI를 빠르게 반영할 수 있는지 살펴보셔야 합니다. 클라우드 환경에서는 별도의 하드웨어 설치 없이 최신 AI 모델이 지속적으로 제공되지만, 온프레미스 환경에서는 최신 모델을 제공하지 않는 솔루션도 많습니다.
문제는 한번 설치된 AI 모델이 기업 환경과 사업 모델, 제품군이 바뀌면서 더이상 기업 맞춤형 모델이 아니게 될 수 있다는 점입니다. 슈퍼브에이아이의 온프레미스 솔루션은 클라우드 플랫폼에서 지속적으로 개발하고 적용하는 고성능 AI와 최신 모델을 빠르게 가져올 수 있습니다. 필요에 따라 기업 환경에 최적화된 맞춤형 데이터 및 모델을 온프레미스 환경에서 반영할 수 있습니다.
파트너십과 지원체계
온프레미스 시스템의 안정적인 운영을 위해서는 신뢰할 수 있는 기술 파트너의 지원이 필수적입니다. 하드웨어 공급업체, 통신사, 시스템 통합 업체 등과의 긴밀한 협력 관계는 시스템의 안정성과 확장성을 보장하는 중요한 요소입니다.
이러한 고려사항들을 종합적으로 검토하고 준비할 때, 기업은 온프레미스 비전 AI 시스템을 통해 최대의 가치를 창출할 수 있습니다. 특히 보안성, 확장성, 사용 편의성을 균형있게 갖춘 솔루션을 선택하는 것이 성공적인 구축의 핵심이 될 것입니다.
데이터 준비부터 모델 트레이닝, 모델 배포, 업그레이드까지 단일 플랫폼에서 MLOps의 모든 단계를 관리할 수 있고, 업계 최고 수준의 AI를 활용해 자동화 및 효율화할 수 있으며, 안전하고 최적화된 대용량 데이터 관리를 통해 엔터프라이즈 보안 요구 사항을 충족하는 온프레미스 비전 AI 플랫폼은 슈퍼브에이아이가 유일합니다. 통합적인 온프레미스 AI 환경 구축을 원하신다면 지금 슈퍼브에이아이의 온프레미스 전문가와 상담하세요.