4차 산업혁명 시대, AI의 광범위한 적용이 가능해지면서 클라우드 서버에 의존하지 않고 디바이스에서 자체적으로 AI 기능 수행하는 온디바이스 AI가 주목받고 있습니다.
저지연, 보안 등의 장점을 가지고 있고, 다양한 IoT기기에서 활용될 온디바이스 AI 특징, 적용 사례 및 주요 기술을 알아보겠습니다.
온디바이스 AI 특징
기존 클라우드 AI기술은 기기에서 수집한 정보를 클라우드 서버로 전송하여 분석하고 그 결과를 다시 전송받는 방식으로 데이터 수집과 전송에 시간이 소요되었습니다.
또한 인터넷 사용이 안 되는 환경에서는 사용할 수 없다는 단점이 있었습니다.
하지만 온디바이스 AI (On-Device AI)는 기존 클라우드 기반 AI와 달리 기기 자체에서 AI연산을 할 수 있는 칩을 내장하여 통신 연결 없이 기기가 스스로 AI 연산과 학습을 수행이 가능하여 빠른 작업 및 높은 보완을 보장합니다.
1. 온디바이스 AI 장점
온디바이스 AI 장점은 지연 시간이 짧다는 것과 개인정보 보호, 안정성을 들 수 있습니다.
- 짧은 지연시간 : 온디바이스 AI는 기기 자체에 AI 연산 칩을 내장하고 있어 클라우드 서버를 거칠 필요 없어, 수집과 전송에 소요되는 시간이 매우 짧아져 ‘저지연’을 실현할 수 있습니다.
- 개인정보 보호 : 수집한 정보를 클라우드 서버에 전송할 이유가 없기 때문에 개인정보 유출 가능성이 없습니다.
- 안정성 : 기존 클라우드와 달리 인터넷이 없어서 자체 처리 능력이 있어 높은 안정성을 가지고 있습니다.
2. 온디바이스 AI 단점
온디바이스 AI 장점이 있으면 단점도 존재합니다.
그 점은 바로 기술력입니다.
기기 스스로 AI 연산을 하기 위해서는 기기에 고성능 하드웨어를 탑재를 하여야 합니다.
그렇기 위해서는 상당한 기술력이 반영이 되어야 합니다.
- 고성능 하드웨어 장착 필요
- 날씨, 속보, 뉴스 등 외부 데이터에 의존해야 하는 부분은 인터넷에 연결해야 합니다.
- AI 업데이트할 경우 인터넷에 연결
온디바이스 AI 적용 사례
현재 온디바이 AI의 기술을 적용한 사례는 다양하게 있습니다.
스마트 기업인 애플이나 삼성전자에서 많이 사용하고 있고, 사물인터넷(Iot) 기기의 데이터 처리 에도 사용하고 있습니다.
대표적인 적용 사례 3가지를 알아보도록 하겠습니다.
1. 모바일 기기 음성 인식 및 자연어 처리
온디바이 AI 기술은 ‘애플’, 삼성전자’의 스마트폰의 음성 인식 및 자연어 처리에 적용이 되었습니다.
이 기능은 음성 만으로 기기의 기능을 제어할 수 있어, 키보드를 사용할 필요성을 못 느낍니다.
2. 스마트 디바이스 이미지 인식 및 분석
CCTV(폐쇄 회로 텔레비전)의 영상을 분석하여 범죄 예방 및 스마트폰의 카메라를 사용하여 물체를 인식하는데 온디바이스 AI 기술이 활용됩니다.
이러한 기능은 스마트 디바이스 이미지 인식 및 분석 기능을 개선하는데 활용이 됩니다.
3. 사물인터넷(Iot) 기기 데이터 처리
온디바이스 AI는 우리가 사용하는 가전제품 사용 패턴을 분석하고, 산업용 기기의 상태를 검사하여 , 사용자의 편의성 및 안전성을 확보를 하고 있습니다.
이외에도 온디바이스 AI는 헬스 케어 및 자율 주행 자동차, 가전제품 개인 맞춤 서비스 등 많은 분야에서 활용이 되고 있습니다.
온디바이스 AI 주요 기술
온디바이스 AI는 기존 클라우드 기반 AI 달리 자체 연산이 가능한 이유는 신경망 가속기 및 컴파일러, 데이터 압축 등의 주요 기술이 있어 가능합니다.
그럼 주요 기술을 알아보도록 하겠습니다.
1. 신경망 가속기
일반적으로 신경망 연산을 프로세서에 비해 매우 비효율적입니다.
따라서 이를 가속하기 위해 특화된 하드웨어가 필요한데, 이 신경망 가속기가 그 역할을 수행합니다.
신경만 가속기는 그래픽 처리 장치(GPU) 기반으로 만들어지고, 최근에는 전용 신경망 가속기인 AI칩도 개발하고 있습니다.
신경망 가속기는 전용 하드웨어를 사용하여 일반 프로세서에 비해 100배 이상의 성능 향상을 제공하고 저전력으로 작동을 합니다.
온디바이스 AI는 기기 자체로 연산을 하기 때문에 전력 소모를 키울 수 없기 때문입니다.
2. 컴파일러
신경망 가속기를 활용하기 위해서는 신경망 모델을 기계어로 컴파일해야 하는데, 이 역할을 하는 장치가 컴파일러입니다.
컴파일러는 신경망 가속기의 성능을 최대한 발휘하기 위해 신경망 모델의 특성을 고려하여 효율적으로 컴파일하고, 온디바이스 AI 범용성을 높일 수 있게 다양한 신경망 모델을 지원하고 있습니다.
3. 데이터 압축
데이터 압축은 온디바이스 AI를 구현하기 위한 중요한 기술입니다. 데이터 압축은 신경망 모델의 정확도를 저하시키지 않고 데이터 크기를 줄여 정확도 보존을 유지 하고 신경망 모델의 압축 및 복원 과정이 효율적이어야 합니다.
마무리
온디바이스 AI는 기기 자체 내 AI 모델 칩을 탑재하여 클라우드 서버에 접속하지 않고 처리하는 기술입니다.
현재 단점으로는 기술력 부분만 있을 정도로 앞으로 사용 가능성이 무궁무진한 기술입니다.
이러한 기술이 보편화된다면 엄청난 발전을 가져올 것이라고 생각을 합니다.
앞으로 변화되는 사회를 겁먹지 말고, 이러한 기술을 받아들여야 합니다.
끝까지 읽어주셔서 감사합니다.