현장 실시간 AI 추론의 혁신, 엣지(Edge) AI란?

들어가며

산업 현장에서는 텍스트 외에도 이미지와 영상 데이터를 활용해 AI를 도입하는 경우가 많습니다. 이전 글에서 클라우드와 온프레미스의 선택 기준, 온프레미스로 구축 시 핵심 고려 사항, 대규모 서버형과 최적화된 워크스테이션형을 비교 분석하여 알려드렸습니다.

비전AI 플랫폼 선택 가이드: 온프레미스 vs. 클라우드

비전AI는 대규모 데이터와 높은 처리 성능을 요구하기 때문에 온프레미스와 클라우드 중 어떤 것을 선택할지 신중하게 접근해야 합니다. 이 글에서는 비전AI 도입시 고려사항부터 온프레미스와 클라우드 환경의 장단점을 비교하고, 플랫폼 선택 기준에 대한 가이드라인을 제시해 드립니다.

슈퍼브 블로그 : AI 및 MLOps, DataOps 에 대한 인사이트를 전합니다SUPERB AI

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.

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온프레미스 비전 AI 플랫폼 비교: 워크스테이션형 vs 서버형 솔루션

온프레미스로 비전 AI 시스템을 도입할 때 데이터의 특성(이미지, 비디오)과 처리 요건(실시간성, 정확도)에 따라 시스템 아키텍처가 크게 달라질 수 있습니다. 온프레미스 환경에서 비전 AI를 이용하기로 선택했다면 워크스테이션형과 서버형 중 조직에 적합한 기술 사양에 맞춰 도입해야 합니다. 워크스테이션형과 서버형의 차이점과 적합한 사용 사례를 살펴보겠습니다.

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비전 AI 기술이 산업 현장에 빠르게 확산되면서, 데이터와 AI 모델 실행 방식에도 중요한 변화가 일어나고 있습니다. 엣지 AI란 클라우드나 중앙 서버가 아닌 데이터가 생성되는 '현장의 장치'에서 AI 모델을 직접 실행하는 방식을 말합니다.

그랜드 뷰 리서치에 따르면 글로벌 엣지 AI 시장 규모는 2024년 207억 8천만 달러에서 2025년 249억 달러로 확대될 전망이며, 2030년까지 21.7%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이 주목받고 있는 이유는 실시간성, 보안성, 그리고 네트워크 효율성 때문입니다. 이러한 변화는 특히 제조, 물류, 유통, 보안 등 현장 중심의 산업에서 더욱 두드러집니다.

이번 글에서는 현장에서의 AI 모델 운영에 초점을 맞춘 엣지 컴퓨팅 트렌드와 함께, 다양한 현장 디바이스에 AI 모델을 효율적으로 배포하고 관리할 수 있는 솔루션인 '슈퍼브 엣지'를 소개합니다. 현장 작업자와 실시간 AI 추론이 필요한 기업들에게 실질적인 가치를 제공하는 방법을 알아보겠습니다.

엣지 AI란?

엣지 AI(Edge AI)는 ‘온디바이스 AI’라고도 하는데요. 전통적인 AI 시스템이 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리한다면, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 '엣지(가장자리)'에서 데이터를 수집, 처리, 분석합니다. 

클라우드 서버에 보낼 필요 없이 실시간으로 처리하기 때문에 대기나 지연이 없습니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 실시간 보안 관제 시스템, 자율 주행 자동차, 산업 자동화에서 주로 쓰입니다. 

데이터를 지역화함으로써 대기 시간을 줄이고 민감한 정보를 외부 서버에 저장하지 않는 것이 특징입니다. IoT 네트워크가 성장함에 따라 빠르고 안전한 비전 기반 시스템에 대한 필요성이 증가하는 추세인데요. 엣지 장치는 점점 더 많이 연결되고 있는 세상에서 쏟아지는 데이터를 처리하는 데 있어 필수적입니다. 엣지 AI는 특히 실시간 의사결정이 중요하거나, 네트워크 연결이 불안정한 환경, 데이터 프라이버시가 중요한 상황에서 큰 가치를 발휘합니다.

엣지 AI의 작동 원리

엣지 AI 시스템의 작동 원리는 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. AI 모델 장치 배포: 버티컬 현장에 맞는 AI 모델을 장치에 배포, 탑재합니다.
2. 데이터 수집: 센서, 카메라 등의 장치를 통해 현장에서 데이터를 수집합니다.
3. 현장 처리: 수집된 데이터는 엣지 디바이스에 내장된 AI 처리 장치에서 직접 처리됩니다. 이 과정에서 데이터 전처리, AI 모델 추론, 결과 해석 등이 이루어집니다.
4. 실시간 의사결정: 처리된 결과를 바탕으로 현장에서 즉각적인 의사결정이나 작업이 수행됩니다.
5. 선택적 데이터 전송: 필요한 경우에만 처리된 결과나 중요 데이터를 중앙 서버나 클라우드로 전송합니다. 이는 전체 데이터의 작은 부분에 불과해 네트워크 부하를 크게 줄입니다.
6. 모델 업데이트: 중앙 서버에서 개선된 AI 모델이 개발되면, 이를 엣지 디바이스로 배포하여 현장의 AI 성능을 지속적으로 향상시킵니다.

엣지 AI의 주요 이점

엣지 AI가 제공하는 핵심적인 이점은 다음과 같습니다.

1. 실시간 응답: 네트워크 지연 없이 즉각적인 의사결정이 가능합니다. 자율주행 차량이나 산업 로봇과 같이 밀리초 단위의 반응 속도가 중요한 응용 분야에 필수적입니다.
2. 네트워크 독립성: 인터넷 연결이 불안정하거나 불가능한 환경에서도 AI 기능을 안정적으로 제공합니다. 외딴 지역, 지하 공간, 해상 시설 등에서 특히 유용합니다.
3. 데이터 프라이버시 강화: 민감한 데이터가 현장을 떠나지 않고 처리되므로 개인정보 보호 규정 준수가 용이하고 데이터 노출 위험이 감소합니다.
4. 대역폭 비용 절감: 원본 데이터 대신 처리된 결과만 전송하므로 네트워크 대역폭 사용량과 관련 비용이 크게 줄어듭니다.
5. 확장성 개선: 중앙 서버에 의존하지 않고 각 디바이스가 독립적으로 작동하므로, 디바이스 수가 증가해도 전체 시스템 성능에 병목 현상이 발생하지 않습니다.

2025년 엣지 AI 발전 방향

1. 엣지-클라우드 하이브리드 모델 확산

엣지 디바이스에서 일차적인 데이터 처리와 AI 추론이 이루어지고, 모델 학습과 고도화는 클라우드에서 수행하는 방식이 늘고 있습니다. 엣지와 클라우드 통합이 가속화됨으로써 AI 워크로드가 엣지와 클라우드 사이를 이동하면서 각각의 장점을 최대한 활용하는 방식도 고려할만 합니다. 이러한 하이브리드 접근법은 실시간 처리의 이점을 취하면서도, 모델 개선을 위한 클라우드의 강력한 컴퓨팅 능력을 활용할 수 있게 합니다.

2. 엣지 AI 전용 하드웨어 확산

젠슨 황 엔비디아 CEO는 CES 2025에서 엣지 컴퓨터 프로세서 '젯슨(Jetson)'의 최신 5세대를 공개하며 '엣지 AI' 또는 '물리적 AI'가 대세가 될 것이라고 했습니다. TSMC도 4분기 실적발표에서 "엣지 AI로 인해 디바이스의 칩 용량이 5~10% 느는 추세"라고 발표했습니다.

반도체 설계 기업 ARM은 신규 엣지 AI 프로세서 'Cortex-A320'을 기반으로 한 AI 플랫폼을 발표하며, 엣지 AI 시대는 성능과 전력 효율을 극대화하는 것이 가장 중요한 과제라고 말했습니다. 산업용 로봇, 자율주행 차량, 스마트 카메라 등에 탑재되는 엣지 AI 프로세서의 수요가 가파르게 증가하는 중입니다. 

3. 엣지 AI 관리 플랫폼의 중요성 증가

수십, 수백 개의 엣지 디바이스가 분산 배치되는 환경에서는 효율적으로 관리할 수 있는 통합 플랫폼의 필요성이 커지고 있습니다. 플랫폼의 단일 인터페이스에서 원격 모델 업데이트, 디바이스 모니터링, 성능 분석, 문제 해결이 가능해지기 때문에 운영 효율성을 높이고 유지보수 비용을 절감합니다.

엣지 AI 솔루션 도입 시 고려 사항

1. 네트워크 환경 평가

엣지 AI는 네트워크 의존도를 줄이는 것이 목적이지만, 모델 업데이트와 관리를 위한 네트워크 연결은 여전히 중요합니다. 현장의 네트워크 상태를 사전에 평가하고, 간헐적 연결로도 관리와 모니터링이 가능한 솔루션을 선택해야 합니다.

2. 엣지 하드웨어 선정

AI 모델의 복잡성과 요구되는 추론 속도를 고려하여 적합한 엣지 하드웨어를 선정해야 합니다. 저사양 하드웨어는 초기 비용을 절감할 수 있지만, 복잡한 AI 모델을 실행하기 어렵고 향후 확장성이 제한될 수 있습니다.

3. 데이터 보안 전략

엣지 디바이스에 저장되는 데이터에 대한 보안 전략을 수립해야 합니다. 엣지 AI는 원본 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않는 장점이 있지만, 분산된 디바이스 자체가 보안 취약점이 될 수 있으므로 엣지 디바이스 단에서의 암호화와 접근 제어가 중요합니다.

4. 확장성 고려

비즈니스 성장에 따라 엣지 디바이스 수가 증가할 경우를 대비한 확장성 계획이 필요합니다. 수백, 수천 대의 디바이스를 효율적으로 관리할 수 있는 플랫폼 역량을 평가해야 합니다.

슈퍼브 엣지: 엣지 AI 통합 관리 솔루션

현장에 배포된 다수의 엣지 디바이스를 효율적으로 관리하는 것은 엣지 AI 도입의 핵심 과제입니다. 슈퍼브 엣지는 이러한 과제를 해결하기 위해 설계된 통합 관리 솔루션입니다.

주요 기능 및 특징

1. 통합 디바이스 및 모델 관리

슈퍼브 엣지는 다수의 엣지 디바이스와 AI 모델을 허브에서 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 관리자는 실시간으로 각 디바이스의 상태를 모니터링하고, 원격으로 모델을 배포하며, 디바이스나 모델을 빠르게 검색할 수 있습니다.

이러한 통합 관리 기능은 특히 여러 현장에 분산된 다수의 엣지 디바이스를 운영할 때 관리 효율성을 크게 향상시킵니다. 디바이스 추가와 AI 모델 배포가 간소화되어 신규 현장 설치와 확장이 용이합니다.

2. 모델 설정 조정

현장 상황에 맞게 AI 모델의 설정을 조정할 수 있는 기능은 슈퍼브 엣지의 핵심 강점입니다. 원격에서 클래스별 인식 모델 추론 설정을 미세 조정하거나, 필요에 따라 다른 버전의 모델로 즉시 전환할 수 있습니다.

이러한 유연성은 환경 변화가 잦은 현장에서 오탐지나 미탐지 문제에 신속하게 대응할 수 있게 합니다. 예를 들어, 조명 조건 변화로 특정 객체의 인식률이 저하될 경우, 해당 클래스의 인식 기준값을 원격으로 조정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

3. 지속적 성능 개선 체계

슈퍼브 엣지는 현장에서 취약한 성능을 보이는 데이터를 자동으로 식별하고 수집하여 슈퍼브 플랫폼으로 전송하는 기능을 제공합니다. 네트워크 환경에 따라 데이터 업로드 설정을 조정할 수 있으며, 이를 통해 모델의 지속적인 성능 개선이 가능합니다.

플랫폼으로 전송된 취약 데이터는 모델 재학습에 활용되어 개선된 모델이 다시 현장의 엣지 디바이스에 배포되는 선순환 구조를 형성합니다. 이는 초기 모델 배포 후에도 현장 특성에 맞게 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기능입니다.

결론: 엣지 AI의 미래와 슈퍼브 엣지의 역할

엣지 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 현장의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 실시간 처리 능력, 네트워크 독립성, 데이터 보안 강화라는 이점은 제조, 물류, 소매 등 다양한 산업에서 실질적인 비즈니스 가치로 이어지고 있습니다.

슈퍼브 엣지는 이러한 엣지 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 설계된 통합 관리 솔루션입니다. 다수의 엣지 디바이스를 효율적으로 관리하고, 현장 상황에 맞게 AI 모델을 실시간으로 최적화하며, 지속적인 성능 개선 체계를 구축할 수 있게 지원합니다.

2025년과 그 이후를 준비하는 기업이라면, 엣지 AI 전략을 수립하고 이를 효과적으로 실행할 수 있는 관리 플랫폼 도입을 적극적으로 검토해야 할 시점입니다. 슈퍼브 엣지는 현장 작업자가 실시간 AI 추론이 필요한 기업들이 엣지 AI의 가치를 극대화할 수 있는 든든한 파트너가 될 것입니다.

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