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온디바이스 AI시대가 온다!

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온디바이스 AI(on-device AI)는 AI 모델과 알고리즘이 중앙 서버나 클라우드가 아닌 개별 디바이스에서 직접 실행되는 AI 기술을 의미합니다. 이는 데이터 전송과 처리를 디바이스 자체에서 수행하여 속도, 프라이버시, 보안, 그리고 비용 절감에 장점을 가집니다. 온디바이스 AI는 특히 에지 컴퓨팅의 중요한 구성 요소로서 다양한 분야에 적용되고 있으며, 각종 기술적 요구사항과 함께 시장의 빠른 성장을 이끌고 있습니다. 아래는 온디바이스 AI의 주요 개념, 기술, 응용, 시장 현황에 대한 심층 분석입니다.

온디바이스 AI의 개념:

온디바이스 AI는 클라우드에 의존하지 않고 디바이스 자체에서 인공지능 모델을 직접 실행하는 구조로, 스마트폰, 스마트 가전, 차량 내 시스템 등과 같은 개별 디바이스에서 작동합니다. 이 방식은 다음의 두 가지 주요 이점을 제공합니다:

낮은 지연 시간: 데이터가 클라우드로 전송될 필요가 없기 때문에 실시간에 가까운 응답 속도를 유지할 수 있습니다.

프라이버시와 보안: 데이터를 외부 서버로 보내지 않아 사용자 개인정보 보호에 더 유리하며, 해킹에 대한 취약성도 줄어듭니다.

이는 엣지 AI와 밀접하게 연관되어 있으며, 에지 디바이스의 처리 능력을 통해 중앙 서버의 부하를 줄이고, 에너지 효율성을 향상하려는 목표를 지니고 있습니다.


온디바이스 AI에 필요한 기술:

온디바이스 AI 구현에는 다음과 같은 주요 기술적 요소가 필수적입니다:

경량화된 모델 설계: 디바이스의 제한된 메모리와 연산 능력에 맞게 딥러닝 모델을 경량화하는 것이 중요합니다. 지식 증류(Knowledge Distillation), 양자화(Quantization), 프루닝(Pruning), 압축 알고리즘 등이 이러한 경량화를 위해 사용됩니다. 특히, 지식 증류는 작은 모델이 큰 모델의 지식을 학습하는 방식으로, 모델의 성능을 크게 떨어뜨리지 않으면서도 사이즈를 줄이는 데 효과적입니다.

신경망 가속기(Neural Processing Unit, NPU): 고도화된 AI 작업을 저전력으로 수행할 수 있도록 설계된 칩셋으로, 대표적인 예로 애플의 A시리즈와 M시리즈 칩, 구글의 텐서(Tensor) 칩, 그리고 퀄컴의 스냅드래곤 시리즈가 있습니다. 각 칩은 이미지 분석, 음성 인식 등 다양한 AI 작업을 고효율로 수행하도록 최적화되어 있습니다.

온디바이스 학습(On-device Learning): 연속적인 학습과 적응이 가능한 **연속 학습(Continual Learning)**과 같은 방법이 적용되며, 사용자의 행동을 기반으로 AI가 점차 개선되는 구조를 지향합니다. 이는 메모리 소모와 연산 부하를 줄여가며 실시간으로 환경에 적응할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.

보안 기술: 온디바이스 AI는 프라이버시와 보안 요구가 특히 높으므로, 데이터 암호화, 안전한 모델 업데이트 프로토콜 등과 같은 강력한 보안 메커니즘이 필수적입니다.


온디바이스 AI의 응용 분야:

온디바이스 AI는 다음과 같은 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다:

스마트폰과 IoT 기기: 얼굴 인식, 음성 인식, 카메라 필터 등 다양한 기능이 온디바이스 AI로 실시간으로 처리됩니다. 구글 어시스턴트나 애플의 Siri와 같은 AI 비서는 대부분의 작업을 디바이스에서 처리하여 사용자 경험을 개선합니다.

자율주행과 ADAS 시스템: 차량 내 AI는 자율주행 기술의 핵심으로, 실시간 환경 인식을 위한 객체 인식, 주행 보조 시스템 등의 요소에 필수적입니다. 테슬라와 같은 기업은 자율주행을 위한 에지 AI를 강조하며 이를 차량 내부에서 처리하고 있습니다.

헬스케어: 웨어러블 기기에서 사용자의 심박수, 혈압 등을 실시간으로 분석하고 이를 의료 상담에 활용하는 데 쓰입니다. 구글의 Fitbit이나 애플의 Apple Watch는 이러한 헬스 데이터를 사용자 디바이스 내에서 분석하여 실시간 피드백을 제공합니다.

산업 자동화 및 스마트 팩토리: 공장 내 장비에서 실시간으로 데이터를 분석하여 유지보수 및 품질 관리를 자동화합니다. AI가 장비의 작동 상태를 지속적으로 모니터링하여 고장 가능성을 예측합니다.


온디바이스 AI의 국내외 개발 현황:

해외기업: 글로벌 IT 기업들은 온디바이스 AI 연구를 선도하고 있습니다. 구글은 텐서 칩을 통해 스마트폰의 성능을 향상시키고 있으며, 애플은 지속적으로 iOS와 macOS에 온디바이스 AI 기능을 통합하고 있습니다. 또한, 퀄컴과 같은 칩셋 제조사는 AI 모델이 효율적으로 작동할 수 있는 에지용 하드웨어를 지속적으로 업그레이드하고 있습니다.

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국내기업: 삼성전자는 엑시노스(Exynos) 프로세서에 NPU를 탑재하고, 온디바이스 AI 기능을 스마트폰과 가전에 적용하고 있으며, SK텔레콤은 자사 AI 플랫폼을 통해 AI 기능을 더 많은 IoT 디바이스에 제공하고 있습니다. 또한, LG전자는 스마트 가전 제품에 온디바이스 AI 기능을 적용하여 사용자 편의를 높이고 있으며, 다양한 AI 기술 스타트업들도 에지 AI 연구와 상용화에 주력하고 있습니다.

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온디바이스 AI의 시장 규모와 전망:

온디바이스 AI 시장은 AI 기술 발전과 디바이스 성능 향상에 힘입어 급격히 성장 중입니다. 시장 조사기관들의 보고서에 따르면, 온디바이스 AI 시장은 연평균 20% 이상의 성장률을 기록하며 2025년까지 수백억 달러 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 IoT 및 자율주행, 헬스케어와 같은 산업에서의 수요가 꾸준히 증가하고 있기 때문입니다. 주요 성장은 특히 스마트홈, 웨어러블, 산업용 IoT 분야에서 이루어질 것으로 보이며, 에지 AI 칩의 발전이 이를 더욱 가속화할 것입니다.

각국 정부와 학계에서도 온디바이스 AI의 발전을 위해 여러 연구와 투자를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 유럽연합은 엣지 AI의 표준화와 보안 강화에 대한 연구를 지원하고 있으며, 미국에서도 에지 AI에 대한 연구와 기술 표준화를 위한 정책을 도입하고 있습니다.

이처럼 온디바이스 AI는 다양한 기술적 요구와 함께 빠르게 성장하는 시장으로, AI 모델의 경량화, 보안 강화, 실시간 처리를 위한 NPU의 발전 등이 지속적으로 요구될 것입니다.

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