Edge AI, 클라우드 AI의 대안?

현재 대부분의 사람들은 AI를 직/간접적으로 사용하며 살아갑니다. 그리고 공통적으로 느린 속도에 대해 불평이 있기도 합니다.
물론 연산 과정이 오래걸리는 문제 또한 있지만, 네트워크로 연산 결과를 가져오는 비용도 만만치 않을 겁니다.
그래서 최근에 화두에 오른 기술이 Edge AI 입니다. 

Edge AI란 데이터가 생성된 현장에서 직접 인공지능(AI) 연산을 수행하는 기술입니다. 기존에 클라우드에서 처리하던 AI 작업을 기기 자체에서 처리하는 것이 핵심입니다. 예로 들어, 스마트폰이나 공장 센서가 데이터를 클라우드에 전송하지 않고, 자체적으로 분석하고 결정하는 방식입니다.

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왜 필요한가요?

Edge AI가 주목받는 이유는 크게 세가지입니다.

첫째, 데이터 처리의 지연문제 때문입니다. 자율주행차나 의료기기처럼 밀리세컨즈(ms) 단위의 반응 속도가 중요한 상황에서 클라우드 왕복 지연은 치명적입니다. Edge AI는 이러한 지연 문제를 해결하여 실시간 처리가 가능합니다. 

둘째, 프라이버시 문제 해결입니다. 영상 데이터나 의료 정보가 외부 서버로 전송되지 않아 데이터 보호가 강화됩니다.

셋째, 네트워크 비용 절감입니다. Edge AI는 원본 데이터를 전부 전송하는 대신 분석 결과만 전송해 데이터 사용량을 크게 줄입니다.

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Cloud AI vs Edge AI

Cloud AI 는 클라우드 서버에서 데이터를 모아 처리하고 분석하는 방식입니다. 우리가 모두 경험해서 알다시피 처리 성능은 놀라운 수준이지만, 지연 문제나 프라이버시 문제가 있습니다.

반면 Edge AI는 데이터를 생성한 단말기에서 곧바로 분석하기 때문에 실시간 대응이 가능합니다. 다만, 기기의 성능과 전력에 한계가 있어 복잡한 작업을 처리하는 데 한계가 있습니다. 

구분	Cloud AI	Edge AI
처리 장소	클라우드 서버	단말기(스마트폰, 센서)
장점	높은 처리 능력, 큰 데이터 처리	낮은 지연, 프라이버시 보호
단점	지연 발생, 프라이버시 우려	처리 성능 및 전력 제약

적용 사례

Edge AI의 대표적인 적용 사례는 다음과 같습니다.

• 스마트폰: 삼성 갤럭시 S24의 '온-디바이스 AI' 기능으로, 인터넷 연결 없이도 사진 편집이나 언어 번역 같은 작업이 가능합니다.
• 스마트 공장: 지멘스의 산업용 Edge AI 시스템으로 기계 설비를 실시간으로 모니터링해 고장 예방이 가능합니다.
• 의료 기기: 메드트로닉의 인슐린 펌프는 환자의 혈당 데이터를 자체적으로 분석해 인슐린을 자동 투여합니다. 

이러한 사례를 통해 Edge AI가 실생활에 빠르게 확산되고 있음을 알 수 있습니다.

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그럼에도 아직 부족한 점

Edge AI가 가진 장점에도 불구하고 아직 해결해야 할 과제들이 있습니다.

첫째, 하드웨어 제약입니다. 특히 배터리 성능과 발열 문제로 인해 Edge AI의 성능을 무한히 높일 수 없습니다.

둘째, 규제 문제입니다. 의료기기나 드론 같은 분야는 엄격한 규제로 인해 빠르게 적용하기 어렵습니다. 

셋째, 경제성 문제입니다. 예를 들어 아마존의 무인점포 기술인 'Just Walk Out'은 소규모 매장에선 성공했지만, 큰 매장에선 설치 비용 때문에 철수하기도 했습니다. 

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마무리

Edge AI는 지연 없이 실시간 처리, 프라이버시 보호, 네트워크 절감이라는 큰 장점들은 제공하지만, 아직 기술적-경제적-규제적 문제들을 해결해 가야 합니다. 앞으로 'Edge AI', '프라이버시 보호', '실시간 처리' 라는 세 가지 키워드를 중심으로 다양한 산업에서 점점 더 널리 활용 될 것입니다. 미래의 AI 기술은 클라우드와 엣지가 공존하는 형태로 발전할 것으로 보입니다.
그렇다면 우리는 Cloud AI 의 훌륭한 처리 방식과 Edge AI 의 빠른 처리에 이점을 통해 더 생산성있는 일들을 이루어갈 수 있지 않을까요?

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