엣지 AI 및 엣지 컴퓨팅: 실시간 인텔리전스 강화

인공 지능(AI)은 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 스마트 카메라에서 자율 주행 차량에 이르기까지 AI 모델은 이제 정보를 신속하게 처리하고 실시간 의사 결정을 돕기 위해 장치에 배포되고 있습니다. 

전통적으로 이러한 AI 모델의 대부분은 클라우드에서 실행됩니다. 즉, 장치는 데이터를 강력한 원격 서버로 보내 모델이 데이터를 처리하고 결과를 반환합니다. 그러나 클라우드에 의존하는 것이 항상 이상적인 것은 아니며, 특히 밀리초가 중요한 경우에는 더욱 그렇습니다. 데이터를 주고받는 데 지연이 발생하고 개인 정보 보호 문제가 발생하며 지속적인 연결이 필요할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 AI 및 엣지 컴퓨팅가 등장했습니다. 엣지 AI는 카메라 또는 센서와 같은 장치에서 직접 AI 모델을 실행하여 즉각적인 현장 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 한편, 엣지 컴퓨팅은 클라우드에 의존하기보다는 로컬 서버 또는 게이트웨이에서 데이터가 생성되는 위치에 가깝게 데이터를 처리하는 것을 목표로 합니다. 이러한 전환은 지연 시간을 줄이고 개인 정보 보호를 개선하며 지속적인 클라우드 액세스 없이도 AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.

엣지 AI는 대량의 시각적 데이터를 즉시 처리해야 하는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 특히 유용합니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 엣지에서 직접 수행하여 더 스마트한 장치, 로봇 공학 및 산업 IoT(사물 인터넷) AI 시스템을 강화할 수 있습니다.

이 가이드에서는 엣지 AI와 엣지 컴퓨팅이 실제로 무엇을 의미하는지 자세히 살펴보고 둘 사이의 주요 차이점을 살펴봅니다. 그런 다음 클라우드에 의존하지 않고 실시간 AI를 지원하는 방법을 살펴봅니다. 마지막으로 컴퓨터 비전에 대한 실질적인 애플리케이션을 살펴보고 엣지에서 AI를 배포하는 데 따른 장단점을 평가합니다.

엣지 AI 대 클라우드 AI: 차이점은 무엇입니까?

엣지 AI는 원격 서버 또는 클라우드 컴퓨팅에 의존하기보다는 카메라, 센서, 스마트폰 또는 임베디드 하드웨어와 같은 온디바이스 시스템에 직접 인공 지능 모델을 배포하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식을 사용하면 장치가 로컬에서 데이터를 처리하고 즉석에서 결정을 내릴 수 있습니다.

클라우드로 데이터를 계속 주고받는 대신, Edge AI 모델은 이미지 인식, 음성 처리, 예측 유지보수와 같은 작업을 실시간으로 처리할 수 있습니다. 이러한 기능은 소형 장치에서 강력한 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 엣지 컴퓨팅용 AI 칩의 발전으로 가능해졌습니다.

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컴퓨터 비전 분야에서 Edge AI는 AI 기반 카메라와 같은 장치가 객체를 감지하고, 얼굴을 인식하며, 환경을 즉시 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. YOLO11과 같은 모델은 데이터를 빠르게 처리하고 실시간 인사이트를 제공할 수 있으며, 이 모든 것이 엣지 장치에서 직접 실행됩니다.

AI 추론(학습된 AI 모델을 실행하여 예측 또는 인사이트를 생성하는 프로세스)을 엣지로 이동함으로써 시스템은 클라우드 의존성을 최소화하고, 엣지 장치에서 개인 정보 보호 중심의 AI를 개선하며, 속도와 데이터 보안이 중요한 애플리케이션에 대한 실시간 성능을 지원할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 Edge AI와 어떻게 다른가요?

Edge AI와 엣지 컴퓨팅은 이름은 비슷하지만 서로 다른 역할을 수행합니다. 엣지 컴퓨팅은 엣지 서버(데이터 처리를 위해 장치 근처에 배치된 소형 컴퓨팅 허브), 게이트웨이 또는 장치와 같이 데이터 생성 소스에서 데이터를 처리하거나 그 근처에서 처리하는 광범위한 개념입니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터를 로컬에서 처리하여 중앙 집중식 서버로 전송되는 데이터의 양을 줄이는 데 중점을 둡니다. 데이터 필터링 및 분석에서 기존 데이터 센터 외부에서 복잡한 애플리케이션 실행에 이르기까지 모든 것을 지원합니다.

반면에 Edge AI는 엣지 장치에서 실행되는 AI 모델을 구체적으로 지칭합니다. 간단히 말해서, Edge AI는 엣지에 지능을 제공합니다. 이러한 기술은 함께 속도와 효율성이 중요한 산업에 낮은 지연 시간의 AI 컴퓨팅을 제공합니다.

예를 들어, 산업용 카메라는 엣지 프로세싱을 사용하여 비디오를 스트리밍할 수 있지만, Edge AI를 사용하여 영상을 분석하고, 이상 징후를 감지하고, 경고를 트리거할 수 있습니다.

실시간 인텔리전스를 위한 Edge AI 및 엣지 컴퓨팅

Edge AI와 엣지 컴퓨팅의 결합은 여러 산업 분야에서 실시간 AI를 구현하는 데 핵심적입니다. 장치는 원격 서버에 의존하는 대신 데이터를 즉시 분석하고, 더 빠르게 의사 결정을 내리며, 연결성이 낮은 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있습니다.

이러한 기능은 자율 주행 자동차, 로봇 공학 및 감시 시스템과 같이 1초가 중요한 애플리케이션에 혁신을 가져다줍니다. Edge AI를 통해 시스템은 변화하는 조건에 즉시 대응하여 안전, 성능 및 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 작업의 경우 YOLO11과 같은 모델은 객체를 감지하고, 이미지를 분류하며, 움직임을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 로컬에서 실행함으로써 이러한 모델은 클라우드 통신 지연을 방지하고 필요한 시점에 정확하게 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

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또한 Edge AI는 개인 정보 보호 중심의 AI를 지원합니다. 비디오 피드 또는 생체 정보와 같은 민감한 데이터는 장치에 보관되어 노출 위험을 줄이고 개인 정보 보호 규정 준수를 지원할 수 있습니다.

또한 로컬 처리는 대역폭 사용량과 클라우드 통신을 줄여 전력 소비를 낮추므로 엣지 컴퓨팅을 위한 에너지 효율적인 AI 모델을 구현할 수 있습니다. 이는 IoT 장치에 매우 중요합니다.

Edge AI와 엣지 컴퓨팅은 함께 실제 요구 사항을 충족하는 낮은 지연 시간의 AI 처리가 가능한 AI 기반 IoT 장치를 위한 기반을 제공합니다.

엣지 AI 및 엣지 컴퓨팅의 실제 애플리케이션

Edge AI와 엣지 컴퓨팅은 엣지에서 AI를 구현하여 여러 산업 분야에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술이 실시간 의사 결정을 지원하는 가장 영향력 있는 컴퓨터 비전 사용 사례를 살펴보겠습니다.

• Edge AI를 사용한 스마트 감시: AI 기반 카메라는 환경을 모니터링하고 의심스러운 활동을 감지할 수 있습니다. 현장에서 영상을 분석함으로써 이러한 시스템은 클라우드 처리 의존도를 줄이고 응답 시간을 개선합니다.
  
  
• 자동차 및 자율 주행 자동차의 Edge AI: 차량은 Edge AI를 사용하여 카메라, 라이다 및 센서의 데이터를 즉시 처리할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 서버에 의존하지 않고도 장애물 감지, 차선 유지 및 보행자 인식과 같은 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.
  
  
• 로봇 공학 및 산업 자동화를 위한 임베디드 AI: 로봇 또는 센서와 같은 특수 하드웨어에 통합된 임베디드 AI 모델은 로봇이 이미지를 분석하고, 결함을 감지하고, 생산 라인의 변화에 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 로컬에서 실행하면 정밀도가 향상되고 역동적인 환경에서 더 빠른 조정이 가능합니다.
  
  
• 제조 분야의 Edge AI: 스마트 팩토리는 Edge AI를 사용하여 제품을 검사하고, 장비를 모니터링하고, 품질 관리를 개선할 수 있습니다. 현장에서 시각적 데이터를 처리함으로써 이러한 시스템은 결함을 방지하고 가동 중지 시간을 줄입니다.
  
  
• 스마트 시티 및 교통 관리에 Edge AI: 실시간 교통 분석에서 보행자 감지에 이르기까지 Edge AI는 처리를 로컬로 유지하여 스마트 시티를 위한 도시 계획과 더 안전한 거리를 지원합니다.
  
  
• 의료 및 의료 기기: 휴대용 이미징 장치는 Edge AI를 사용하여 스캔을 즉시 분석할 수 있습니다. 이 접근 방식은 민감한 건강 데이터를 장치에서 안전하게 유지하면서 진단 속도를 향상시킵니다.
  
  

농업 및 환경 모니터링: 에지 AI 기반 드론 및 IoT 센서를 통해 작물 상태를 평가하고, 환경 조건을 모니터링하며, 리소스를 실시간으로 최적화할 수 있습니다.

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이러한 예시에서 볼 수 있듯이, 에지 장치에 배포된 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간 AI 인사이트를 제공하고 시스템이 필요한 시점에 정확하게 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

에지 AI 및 에지 컴퓨팅의 장단점

에지 AI 및 에지 컴퓨팅은 상당한 이점을 제공하지만, 에지에서의 AI 배포에 대한 강점과 한계를 모두 고려하는 것이 중요합니다.

긍정적인 측면:

• 더 빠른 의사 결정: 에지 AI는 데이터를 로컬에서 처리하여 지연 시간을 최소화하고, 자율 주행 차량 및 산업 자동화와 같은 중요한 애플리케이션에서 즉각적인 응답을 가능하게 합니다.
  
  
• 향상된 개인 정보 보호 및 데이터 보안: 에지 AI는 데이터를 장치에 보관하여 노출 위험을 줄이고, 개인 정보 보호 중심의 처리가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
  
  
• 낮은 대역폭 요구 사항: 에지 AI는 클라우드로의 데이터 전송을 최소화하여 운영 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
  

• 에너지 효율성: 모델을 로컬에서 실행하면 특히 IoT 환경의 저전력 에지 장치에서 에너지 효율적인 AI 운영을 지원합니다.

그러나 몇 가지 과제가 남아 있습니다.

• 하드웨어 제한: 에지 장치는 종종 처리 능력과 저장 공간이 제한되어 실행할 수 있는 AI 모델의 복잡성을 제한할 수 있습니다.
  
  
• 모델 최적화 문제: AI 모델은 에지에서 성능과 리소스 사용량의 균형을 맞추기 위해 신중하게 최적화해야 합니다.
  
  
• 유지 관리 및 업데이트: 분산된 에지 장치에서 업데이트를 관리하는 것은 특히 대규모 배포에서 어려울 수 있습니다.
  
  
• 높은 초기 비용: 에지 인프라 및 특수 하드웨어를 설정하려면 상당한 초기 투자가 필요할 수 있지만, 시간이 지남에 따라 클라우드 비용을 줄일 수 있습니다.
  

전반적으로 에지 AI 및 에지 컴퓨팅은 더 빠르고 안전하며 효율적으로 작동하는 AI 기반 장치를 구현하려는 산업에 강력한 솔루션을 제공합니다.

주요 내용

에지 AI 및 에지 컴퓨팅은 산업에서 실시간 인텔리전스에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 데이터를 로컬에서 처리함으로써 특히 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 가능하게 합니다.

산업용 IoT AI에서 에지 AI를 사용한 스마트 감시에 이르기까지, 로컬 컴퓨팅과 YOLO11과 같은 지능형 모델의 조합은 속도, 개인 정보 보호 및 안정성에 의존하는 애플리케이션을 강화할 수 있습니다.

에지 AI가 계속 발전함에 따라 산업은 쉽게 확장되고 운영 효율성을 개선하며 에지에서의 AI 미래를 위한 토대를 마련하는 저지연 AI 컴퓨팅에 액세스할 수 있게 되었습니다.

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