엣지 AI

엣지 AI 스마트폰, IoT (Internet of Things) 장치, 센서, 카메라 및 임베디드 시스템과 같은 현지화된 컴퓨팅 장치인 엣지 장치에 인공 지능 (AI) 알고리즘 및 모델을 배포하는 것을 말합니다.이러한 장치는 처리를 위해 중앙 집중식 클라우드 서버로 데이터를 전송할 필요 없이 로컬에서 AI 작업을 수행합니다.이를 통해 데이터가 인터넷을 통해 전송되지 않고 기기에서 직접 처리되거나 로컬 네트워크 내에서 처리되므로 실시간 의사 결정이 가능하고 지연 시간이 단축되며 개인 정보 보호가 향상됩니다.

엣지 AI의 주요 특징

1. 로컬 데이터 처리:
   • Edge AI는 기기 자체에서 로컬로 데이터를 처리하므로 분석을 위해 대량의 데이터를 클라우드나 중앙 서버로 전송할 필요가 없습니다.
2. 낮은 레이턴시:
   • 데이터는 기기 또는 주변 네트워크 내에서 처리되기 때문에 장거리 데이터 전송으로 인한 지연이 줄어들어 실시간 의사 결정으로 이어집니다.
3. 대역폭 효율성:
   • Edge AI는 지속적인 데이터 전송의 필요성을 줄여 대역폭을 절약하고 네트워크 인프라의 부하를 줄입니다.
4. 향상된 개인 정보 보호 및 보안:
   • Edge AI는 민감한 데이터를 장치의 로컬에 보관함으로써 보안 침해에 취약할 수 있는 외부 서버로의 데이터 전송을 최소화하므로 개인 정보 보호 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
5. 자율성:
   • Edge AI를 사용하면 지속적인 인터넷 연결에 의존하지 않고도 장치가 자율적으로 작동할 수 있습니다.이는 네트워크 액세스가 간헐적이거나 사용할 수 없는 환경에서 특히 유용합니다.
6. 에너지 효율성:
   • 엣지 AI는 에너지 집약적일 수 있는 대규모 클라우드 기반 컴퓨팅의 필요성을 줄일 수 있습니다.저전력 엣지 디바이스를 처리에 활용하면 전체 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다.

엣지 AI의 애플리케이션

1. 스마트 시티:
   • 교통 관리 시스템 및 감시 카메라와 같은 스마트 시티의 AI 기반 시스템은 데이터를 로컬에서 처리하여 클라우드 기반 시스템에 의존하지 않고도 신속하게 실시간으로 결정을 내릴 수 있습니다.예를 들어 교통 카메라는 사고나 교통 체증을 즉시 식별하고 이에 대응할 수 있습니다.
2. 자율 주행 차량:
   • 자율주행차에서 엣지 AI는 센서 데이터 (카메라, 라이더, 레이더 등) 를 실시간으로 처리하여 클라우드 처리를 기다리지 않고도 내비게이션, 장애물 회피, 교통 신호 인식과 같은 중요한 결정을 내리는 데 사용됩니다.
3. 헬스케어:
   • 엣지 AI는 스마트워치 또는 의료 센서와 같은 웨어러블 의료 기기에 활용되어 환자의 생체 신호를 모니터링하고 데이터를 로컬에서 분석합니다.이를 통해 민감한 건강 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 실시간 건강 모니터링 및 경보가 가능합니다.
4. 제조 및 산업 (인더스트리 4.0):
   • 산업 애플리케이션에서 Edge AI는 예측 유지보수를 위해 기계와 센서를 모니터링할 수 있습니다.장비 상태를 실시간으로 분석하여 고장을 예측하거나 운영을 최적화하여 생산 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.
5. 소매업:
   • 소매 환경에서는 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 POS 시스템 및 스마트 선반에서 엣지 AI를 사용하여 재고 수준, 고객 선호도 및 제품 수요를 추적할 수 있습니다.
6. 농업:
   • 엣지 AI는 트랙터나 드론의 센서와 카메라가 토양 상태, 작물 성장 및 해충을 분석하는 정밀 농업에 적용될 수 있습니다.실시간 처리를 통해 중앙 집중식 시스템에 의존하지 않고도 농작물 관리 결정을 최적화할 수 있습니다.
7. 스마트 홈:
   • 스마트 온도 조절기, 음성 어시스턴트, 보안 시스템과 같은 장치는 엣지 AI를 사용하여 현지에서 지능적인 결정을 내립니다.예를 들어, 스마트 보안 카메라는 비디오 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 비디오 피드를 분석하여 침입자를 탐지할 수 있습니다.
8. IoT 디바이스:
   • AI가 내장된 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 분석을 위해 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 디바이스에서 직접 처리하여 이상 탐지, 환경 모니터링 및 자동화와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

엣지 AI vs. 클라우드 AI

• 엣지 AI 데이터를 장치에서 로컬로 처리하여 대기 시간을 최소화하고 개인 정보 보호를 강화하지만 장치의 계산 능력에 의해 제한될 수 있습니다.
• 클라우드 AI 강력한 클라우드 인프라를 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 지원하지만 지연 시간이 길어지고 대역폭 사용량이 늘어나고 개인 정보 보호 문제가 발생하는 경우가 많습니다.