엣지 AI란 무엇인가요?

본질적으로 엣지 AI(또는 “AI on the edge”)는 엣지 컴퓨팅과 인공지능(AI)을 결합하여 상호 연결된 엣지 장치에서 머신러닝(ML) 작업을 직접 수행합니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터를 장치 가까이에 저장할 수 있도록 하며, AI 기반 알고리즘은 인터넷 연결 여부와 관계없이 네트워크 엣지에서 처리를 가능하게 합니다. 이 기능은 밀리초 단위의 데이터 처리를 가능하게 하여 즉각적인 피드백을 제공합니다.

자율주행차, 웨어러블 장치, 보안 카메라, 스마트 홈 기기 및 첨단 로보틱스는 엣지 AI 기능을 활용하여 사용자에게 실시간 정보를 제공하는 대표적인 기술입니다. 에이전틱 AI 시스템 역시 데이터를 분석하기 위해 클라우드로 전송하지 않고도 즉각적으로 동작하고 대응하기 위해 엣지 AI에 의존합니다.

즉각적인 데이터 처리에 대한 수요 증가와 AI 및 머신러닝 알고리즘의 발전이 결합되면서 엣지 AI 도입이 기업 환경 전반에서 확산되고 있습니다.Grand View Research에 따르면 글로벌 엣지 AI 시장은 2025년에 249억 1,000만 달러 규모로 평가되었습니다. 이 시장은 2026년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 21.7%로 성장하여 2033년에는 $1,186억 9,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.¹

조직은 워크플로를 최적화하고 비즈니스 프로세스를 자동화하며 혁신을 촉진하기 위해 엣지 AI를 도입하고 있습니다. 동시에 엣지 AI는 낮은 지연 시간, 향상된 보안 및 비용 절감을 제공합니다.

엣지 AI는 신경망과 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델이 객체를 정확하게 인식, 분류 및 설명하도록 학습시킵니다. 이러한 학습 과정은 일반적으로 데이터 센터 또는 클라우드에서 이루어지며, 모델 학습에 필요한 대규모 데이터를 처리합니다.

배포 이후 엣지 AI 모델은 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선됩니다. 예를 들어 AI가 문제를 감지하면 데이터는 초기 AI 모델을 추가로 학습시키기 위해 클라우드로 전송되며, 이 모델은 궁극적으로 엣지에서 실행되는 AI 추론 엔진을 대체합니다.

소형 언어 모델(SLM)(대형 언어 모델(LLM)보다 더 작고 효율적인 모델)의 발전과 생성형 AI(gen AI) 활용 증가로 엣지 장치가 로컬에서 수행할 수 있는 기능이 확대되고 있습니다. 이러한 발전은 클라우드에 의존하지 않고 장치 내에서 더 많은 처리가 이루어지도록 합니다.

엣지 AI의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 엣지 장치/노드: 데이터를 수집하는 산업용 IoT 장비, IoT 센서 및 스마트 카메라입니다.

• 엣지 게이트웨이: 엣지 장치와 클라우드 또는 중앙 데이터 센터 사이에 위치하는 라우터, 서버 또는 기타 네트워크 장치입니다.

• 엣지 서버: 엣지에 위치한 특수 목적 컴퓨터 또는 클러스터로, 처리, 스토리지, 네트워킹, 보안 및 기타 컴퓨팅 리소스를 담당합니다.

• 엣지 프로세서 및 AI 가속기: 특수 목적 하드웨어에는 신경망 처리 장치(NPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)가 포함됩니다. 이러한 핵심 AI 인프라 구성 요소는 엣지에서의 AI 추론을 최적화하여 낮은 전력 소비로 높은 연산 성능을 제공합니다. AI 가속기는 병렬 처리 기능을 활용하여 한 번에 수십억 건의 연산을 수행할 수 있습니다. NVIDIA, IBM 및 기타 주요 기술 기업은 로컬 추론을 위해 설계된 엣지 AI 솔루션을 제공합니다.

• 머신러닝 모델: 데이터가 생성되는 지점에서 데이터를 기반으로 동작하며 엣지에서 실시간 의사결정을 가능하게 하는 모델입니다. 실제 사례로, AI 알고리즘(대개 클라우드에서 사전 학습됨)은 공장 현장에서의 이상을 감지하여 즉시 수리가 이루어질 수 있도록 돕습니다.

엣지 AI는 독립적으로 작동하지 않으며 분산 AI 및 클라우드 컴퓨팅과 함께 작동합니다. 이 세 가지의 관계를 이해하는 것은 배포 전략을 이해하는 데 중요합니다.

엣지 AI는 현장에서의 의사결정을 가능하게 하여 데이터를 중앙 위치로 지속적으로 전송하고 처리를 기다릴 필요를 없애고, 이를 통해 비즈니스 운영의 자동화를 간소화합니다.

다양한 위치와 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 과정에서는 데이터 중력, 이질성, 확장성 및 리소스 제약과 같은 과제가 발생합니다. 이러한 상황에서 분산 인공지능(DAI)(워크로드를 여러 장치 또는 프로세서에 분산하여 대규모 AI 작업을 수행하는 접근 방식)이 활용됩니다.

DAI는 지능형 데이터 수집을 통합하고 데이터 및 AI 라이프사이클을 자동화하며, 스포크를 조정 및 모니터링하고 데이터와 AI 파이프라인을 최적화함으로써 엣지 확장의 장애 요소를 극복하는 데 도움을 줍니다.

실제 환경에서는 엣지 AI와 분산 AI가 함께 작동하며, 엣지 AI는 로컬 장치에서 즉각적인 처리를 수행하고 DAI는 여러 위치에 걸쳐 AI 워크로드를 조정하고 확장합니다.

클라우드 컴퓨팅과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 머신러닝 모델을 학습하고 배포하는 데 일반적으로 사용됩니다.엣지 AI에서는 머신러닝 작업(예: 예측 분석, 음성 인식, 이상 탐지)이 사용자 가까운 위치에서 수행됩니다. 이러한 작업은 데이터 센터나 클라우드가 아니라 IoT 장치에서 처리됩니다.

엣지 AI는 자율주행차 기술과 같이 실시간 예측 및 데이터 처리가 필요한 경우에 더 적합한 선택입니다.안전한 주행과 위험 회피를 위해 이러한 차량은 신호등, 불규칙한 운전자 행동 및 차선 변경과 같은 요소를 신속하게 감지하고 대응할 수 있어야 합니다. 또한 보행자, 연석 및 다양한 변수도 고려해야 합니다.

차량 내에서 로컬 처리를 수행함으로써 엣지 AI는 데이터를 원격 서버로 전송할 때 발생할 수 있는 연결 문제의 위험을 줄입니다.

반면 클라우드 AI는 클라우드 서버에 AI 알고리즘과 모델을 배포하는 것을 의미합니다. 이 방식은 향상된 데이터 스토리지 및 처리 성능을 제공하여 보다 고도화된 AI 모델의 학습과 배포를 가능하게 합니다.

클라우드 AI와 엣지 AI를 함께 활용하면 서로를 보완하는 효과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 고객 선호도 관련 데이터는 분석을 위해 클라우드로 전송할 수 있으며, 즉각적인 고객 문의는 엣지의 데이터 소스에서 처리할 수 있습니다.

클라우드 AI와 엣지 AI의 차이에 대해 더 알아보려면 “엣지 AI와 클라우드 AI의 차이점은 무엇인가요?”를 참고하세요.

AI가 기업 비즈니스에서 점점 더 중요해짐에 따라 엣지 AI는 조직이 엔드투엔드 AI 인프라를 구축하고 확장하는 방식의 핵심 요소로 발전하고 있습니다. 2026 IBM 기업가치연구소(IBV) 연구에 따르면 79%의 경영진이 2030년까지 AI가 매출 성장을 크게 견인할 것으로 기대하고 있습니다.

엣지 AI의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 지연 시간 감소: 장치 내에서 완전한 처리를 수행함으로써 사용자는 원격 서버로 왕복할 필요 없이 더 빠른 응답을 받을 수 있습니다.

• 대역폭 감소: 엣지 AI는 데이터를 로컬에서 처리하여 인터넷을 통해 전송되는 데이터 양을 줄이고 대역폭을 확보합니다. 이로 인해 네트워크는 동시에 더 많은 데이터 트래픽을 처리할 수 있습니다.

• 실시간 분석: 사용자는 시스템 연결 및 통합 없이도 장치에서 실시간 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 이 기능을 통해 데이터가 생성되는 위치에서 데이터를 분석하여 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 보안: 엣지 AI는 데이터를 다른 네트워크로 전송하지 않기 때문에 사이버 공격에 노출될 가능성을 줄여 개인정보 보호를 강화합니다. 장치 내에서 정보를 로컬로 처리함으로써 엣지 AI는 민감한 데이터가 잘못 처리될 위험을 줄입니다. 또한 데이터 주권 규제를 받는 산업의 경우 엣지 AI 시스템은 지정된 관할 구역 내에서 민감한 정보를 로컬로 처리하고 저장함으로써 컴플라이언스를 유지하는 데 도움을 줍니다.

• 자동화 강화: 엣지 AI는 현장 데이터 분석을 자동화하여 지속적인 사람의 개입 필요성을 제거합니다. 이 기능은 산업 자동화 및 원격 모니터링과 같은 분야에서 핵심 요소로, 현대 제조 및 로보틱스를 지원합니다.

• 운영 복원력: 엣지 AI 환경에서는 장치가 데이터를 로컬에서 처리하므로 네트워크가 중단되거나 불안정해도 운영이 계속됩니다.

• 확장성: 엣지 AI는 클라우드 기반 플랫폼과 AI 통합 하드웨어를 결합하여 조직이 AI 워크로드를 확장할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식은 네트워크를 중단하지 않고도 장치를 추가하고 운영을 확장하기 쉽게 합니다. 네트워크 일부에 장애가 발생하더라도 로컬 엣지 장치는 독립적으로 계속 작동할 수 있습니다.

• 비용 절감: 클라우드 기반 AI 서비스는 특히 지속적으로 높은 연산 성능이 필요한 워크로드의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 엣지 AI는 즉각적인 처리가 필요하지 않은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 저장소로 클라우드 리소스를 활용할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이러한 방식은 클라우드 컴퓨팅 자원과 네트워크의 부담을 줄입니다.

• 에너지 소비 감소: 센서나 카메라와 같은 장치에서 데이터를 로컬로 필터링하고 처리함으로써 엣지 AI는 모든 데이터를 클라우드로 전송하는 방식보다 에너지 효율적인 환경을 제공합니다.

엣지 AI의 일상적인 사례에는 스마트폰, 자율주행 차량의 실시간 교통 업데이트, 연결된 장치 및 스마트 가전이 포함됩니다. 다양한 산업에서는 비용 절감, IT 자동화 지원, 빠른 의사결정 및 운영 최적화를 위해 엣지 AI 애플리케이션과 엣지 AI 배포를 활용하고 있습니다.

이러한 사례는 산업별 활용 사례를 잘 보여줍니다.

의료 서비스 제공자는 엣지 AI와 첨단 장치를 활용하여 환자 개인정보를 보호하면서 응답 시간을 단축하는 더 스마트한 의료 시스템을 구축합니다.

로컬에 내장된 AI 모델을 활용하여 웨어러블 건강 모니터는 심박수, 혈압, 혈당 수치 및 호흡과 같은 지표를 평가합니다. 이러한 웨어러블 엣지 AI 장치는 환자의 낙상을 감지하고 보호자에게 알릴 수 있으며, 이 기능은 이미 시중의 스마트워치에 적용되어 있습니다.

엣지 AI 통합은 중요한 건강 정보를 즉시 교환할 수 있도록 지원합니다. 응급 의료 차량에 신속한 데이터 처리 기능을 탑재함으로써 구급대원은 건강 모니터링 장치에서 인사이트를 도출하고 의사와 협력하여 효과적인 환자 안정화 전략을 수립할 수 있습니다. 동시에 응급실 의료진은 환자의 구체적인 치료 요구에 대비할 수 있습니다.

제조업체는 엣지 AI 기술을 활용하여 제조 운영을 최적화하고 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 센서 데이터는 이상을 식별하고 장비 고장을 예측할 수 있으며, 이는 예측 유지보수로 불리며 운영 중단이 발생하기 전에 중요한 수리를 알립니다. 이 과정은 문제 해결 속도를 높이고 운영 중단 시간을 줄입니다.

엣지 AI는 품질 관리, 작업자 안전, 수율 최적화, 공급망 분석 및 생산 현장 최적화 등 제조의 다양한 영역에 적용됩니다.

오프라인 매장과 이커머스 모두에서 센서가 장착된 스마트 카트와 자동 결제 시스템과 같은 기술이 거래를 처리하고 상품을 즉시 인식합니다. 이러한 솔루션은 모두 엣지 AI 기술을 활용하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

가정용 시장에서는 초인종, 온도 조절기, 냉장고, 엔터테인먼트 시스템 및 제어형 전구와 같은 지능형 장치가 급증하고 있습니다. 이러한 스마트 홈은 엣지 AI를 활용하여 거주자의 삶의 질을 향상시키는 장치 에코시스템을 포함하고 있습니다.

거주자가 현관 앞 사람을 식별하거나 장치를 통해 집 온도를 제어해야 하는 경우에도 엣지 AI 기술은 현장에서 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 정보를 중앙 원격 서버로 전송할 필요를 없애고, 개인정보를 보호하며, 개인 데이터에 대한 무단 접근 위험을 줄입니다.

가정, 기업 및 스마트 시티 환경에서 보안 영상 분석에서는 속도가 매우 중요합니다. 많은 컴퓨터 비전 시스템은 데이터를 로컬에서 처리하는 대신 클라우드 기반 시스템으로 전송하여 지연 시간을 증가시키고 응답 속도를 저하시킵니다.

엣지 AI의 컴퓨터 비전 및 객체 탐지 기능은 스마트 보안 장치에서 의심스러운 활동을 식별하고 즉시 사용자에게 알림을 보내며 경보를 작동시켜 가정, 기업 및 공공 공간을 보다 안전하게 유지하는 데 기여합니다.