엣지 AI가 어떻게 소스에서 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 하여 의료, 제조, 스마트 홈과 같은 산업을 혁신하는지 살펴보세요.
개인용 컴퓨터, IoT 기기 또는 특수 엣지 서버와 같은 디바이스에서 직접 데이터를 처리하고 분석하는 엣지 AI 기술은 로컬에서 작업을 처리하여 데이터 저장 및 처리를 더 빠르고 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 지연 시간 및 대역폭 제한과 같은 클라우드 시스템의 일반적인 문제를 피할 수 있어 더 빠르고 안정적인 성능을 제공합니다. 예를 들어, 자율 주행 차량에서는 장애물을 감지하거나 교통 신호에 즉각적으로 대응하는 등 실시간 의사 결정을 내리기 위해 로컬 처리가 필수적입니다. 엣지 AI는 차량에서 직접 데이터를 처리함으로써 멀리 떨어진 클라우드 서버에 의존할 경우 너무 느려질 수 있는 초 단위의 응답을 가능하게 합니다.
엣지 AI는 점점 더 인기를 얻고 있으며, 2034년까지 전 세계 시장 규모는 1,430억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 다양한 산업에서 엣지 AI를 사용하여 워크플로를 개선하고, 작업을 자동화하고, 혁신을 촉진하는 동시에 지연 시간, 보안 및 비용과 같은 문제를 해결하고 있습니다.
이 글에서는 엣지 AI가 의료 및 제조와 같은 분야에서 어떻게 변화를 일으키고 있는지, 그리고 이를 실행할 때 유의해야 할 몇 가지 사항을 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
엣지 AI는 엣지 컴퓨팅과 인공 지능(AI)을 결합한 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성된 곳에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 실시간 분석, 안정성 향상, 비용 절감을 가능하게 하는 기술 프레임워크입니다. AI 구성 요소는 머신 러닝 알고리즘을 엣지로 직접 가져와 디바이스가 로컬에서 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 처리 지연을 초래할 수 있는 중앙 집중식 클라우드나 데이터 센터의 필요성을 줄여줍니다. 클라우드는 더 복잡한 데이터 저장, 대규모 분석 및 AI 모델 업데이트에 여전히 사용될 수 있으며, 엣지 AI가 제공하는 더 빠르고 로컬화된 처리를 보완합니다.
엣지 AI 시스템의 작동 방식을 살펴보세요:
엣지 AI와 클라우드 AI는 각각 고유한 장점과 장단점이 있는 두 가지 접근 방식의 AI 구현 방식입니다. 이미 엣지 AI에 대해 설명했듯이, 데이터는 로컬 디바이스에서 직접 처리되므로 지연 시간이 짧고 개인정보 보호가 강화되며 인터넷 연결에 대한 의존도를 최소화할 수 있습니다.
엣지 AI와 달리 클라우드 AI는 데이터 처리를 위해 원격 서버를 사용하므로 확장성과 유연성이 뛰어납니다. 하지만 인터넷을 통해 데이터를 전송해야 하기 때문에 지연 시간이 길어지고 대역폭 사용량이 증가하는 대가를 치러야 하는 경우가 많습니다. 또한 클라우드 AI는 민감한 데이터를 외부 서버에 전송하고 저장해야 하므로 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다.
또 다른 주요 차이점은 클라우드 AI와 관련된 비용과 네트워크 부담입니다. 특히 비디오나 오디오와 같은 대용량 데이터를 처리할 때 강력한 원격 서버에서 처리하는 것은 비용이 많이 들 수 있으며, 네트워크를 통해 이러한 데이터를 스트리밍하면 부담이 더 커집니다.
엣지 AI는 디바이스에서 직접 데이터를 처리하여 클라우드 관련 비용을 절감하고 네트워크 부하를 완화하며 민감한 정보를 현장에서 안전하게 유지함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 원시 데이터를 전송하는 대신 일반적으로 최종 결과(또는 추론)만 전송하므로 보다 효율적이고 개인정보 보호에 중점을 둔 솔루션을 제공합니다.
컴퓨터 비전 애플리케이션은 주로 이미지와 동영상 등 방대한 양의 비정형 데이터(미리 정의된 형식이 없는 데이터)를 분석하는 경우가 많습니다. 실시간 모니터링이 필요한 상황에서는 이 모든 데이터를 원격 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 것이 비효율적일 수 있습니다. 이 문제에 대한 훌륭한 해결책은 엣지 디바이스에서 컴퓨터 비전 모델을 실행하는 것입니다.
같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 은 클라우드에서 학습되는 경우가 많지만 엣지에 배포하여 현장에서 직접 실시간 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. YOLO11 는 즉각적인 응답이 필요한 작업을 위해 특별히 설계되어 보안 시스템, 품질 관리 시스템, 스마트 홈 디바이스와 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다. 이러한 애플리케이션은 카메라, 센서 등에서 시각적 정보가 수집되는 바로 그 위치에서 로컬로 데이터를 처리할 때 더욱 효율적으로 작동합니다.
이제 엣지 AI가 무엇인지 살펴보았으니 실제 적용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
신속한 진단과 우수한 환자 치료는 모든 의료 시설의 최우선 과제이며, 엣지 AI는 이러한 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 의료 서비스 제공업체는 엣지 AI와 스마트 디바이스의 사용을 통해 혁신적인 변화를 경험하고 있습니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 더 빠르고 안전하며 반응성이 뛰어난 의료 시스템을 구축할 수 있습니다.
예를 들어 엣지 AI로 구동되는 웨어러블 디바이스는 심박수, 혈압, 혈당 수치, 호흡과 같은 생체 신호를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 심지어 갑작스러운 낙상을 감지하여 보호자에게 즉시 알릴 수도 있습니다. 구급차에서는 엣지 AI가 현장에서 환자 모니터의 데이터를 분석할 수 있습니다. 분석에서 수집된 인사이트를 의사와 공유하여 환자가 병원에 도착하기 전에 치료법을 준비할 수 있도록 도울 수 있습니다.
엣지 AI는 의료진의 물체 감지 등의 애플리케이션을 위해 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델을 배포하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. YOLO11와 같은 컴퓨터 비전 모델을 의료진의 물체 감지와 같은 애플리케이션에 배포하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이 특정 애플리케이션은 병실 내에서 의료진의 위치와 움직임을 실시간으로 파악하여 안전 프로토콜 준수 여부를 모니터링하고 상황 인식을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
물체 감지는 수술 중 직원이 올바른 위치에 있는지 확인하고 장비 주변의 안전한 위치 유지와 같은 위생 및 안전 지침을 준수하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. Edge AI를 사용하면 수술실에서 클라우드에 지속적으로 연결할 필요 없이 귀중한 인사이트를 제공하여 개인 정보를 보호하고 의료 팀에 즉각적인 피드백을 제공할 수 있습니다.
전 세계 제조업체는 엣지 AI 기술을 사용하여 더 빠르고 효율적이며 생산적인 운영을 실현하고 있습니다. 엣지 AI는 센서와 IoT 디바이스의 실시간 데이터를 사용하여 예측 유지보수를 가능하게 함으로써 공장에서 장비 고장의 조기 징후를 감지하고 주요 문제가 발생하기 전에 고장을 예측할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 다운타임을 줄이고 장비 수명을 연장하며 원활한 운영을 유지하는 데 도움이 됩니다.
또한 엣지 AI는 비전 AI를 사용하여 배송을 위해 포장되기 전에 제품 결함을 찾아냄으로써 품질 관리를 개선합니다. 엣지 AI는 현장에서 직접 이미지와 동영상을 분석하여 결함을 신속하게 식별함으로써 고품질의 제품만 고객에게 전달할 수 있습니다. 즉각적인 피드백을 통해 제조업체는 문제를 즉시 해결하여 낭비를 줄이고 제품 표준을 개선하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
누군가 다가오면 자동으로 울리는 스마트 초인종부터 방이 비면 꺼지는 조명까지, 스마트 홈은 엣지 AI를 사용하여 거주자의 삶의 질을 향상시키는 장치들로 가득 차 있습니다. 거주자가 스마트폰을 통해 문 앞에 누가 있는지 확인하거나 집 온도를 조절하고자 할 때, 엣지 기술은 원격 서버에 의존하지 않고 현장에서 바로 데이터를 처리하여 이를 가능하게 합니다. 엣지 AI를 사용하면 거주자의 개인정보를 보호하고 개인 데이터에 대한 무단 액세스 위험을 낮출 수 있습니다.
홈 오토메이션과 관련하여 즉각적인 피드백이 필요한 애플리케이션의 경우 엣지 AI를 통한 로컬 처리가 매우 중요합니다. 이러한 애플리케이션에는 보안 시스템, 조명 시스템, 환경 제어 등이 포함됩니다. 엣지에서 데이터를 처리함으로써 스마트 홈은 인터넷 연결 없이도 독립적으로 작동할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전과 통합된 엣지 AI는 가정 내 접근성을 개선할 수 있습니다. 사람의 자세 추정과 같은 기술을 사용하여 손동작 감지 시스템을 만들어 조명이나 TV와 같은 집 안의 다른 시스템을 제어할 수 있습니다.
엣지 AI 시스템이 제공하는 이점에도 불구하고, 엣지 AI 시스템은 여전히 진화하고 있으며 특정 과제와 한계에 직면해 있습니다. 다음은 엣지 AI 솔루션을 비즈니스나 가정에 통합하기로 결정하기 전에 고려해야 할 몇 가지 제한 사항입니다.
엣지 AI는 데이터가 생성된 곳에서 직접 데이터를 처리함으로써 업계가 더 빠르게 작업하고 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 운영 속도를 높이고, 데이터 보안을 강화하며, 인터넷 비용을 절감합니다.
의료, 제조, 스마트 홈과 같은 다양한 분야에서 엣지 AI는 효율성을 높이고 지속적인 클라우드 액세스에 의존하지 않고도 신속한 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 잠재적인 보안 위험과 복잡한 작업에 대한 제한된 용량 등 몇 가지 제한 사항이 있지만, 실시간으로 작업을 관리할 수 있는 Edge AI의 기능은 미래를 위한 유용한 도구가 될 것입니다.
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