엣지 AI로 보는 자율주행의 미래: 클라우드 한계를 극복하는 기술

 

 

오늘날 인공지능(AI)의 한 가지 특징은 계산량이 매우 많다는 점입니다.

 

특히, 대규모의 데이터를 처리하기 위해 고성능 서버 컴퓨터들을 네트워크로 연결하여 사용하는 클라우드 시스템이 많이 활용되고 있는데, 이러한 클라우드를 통해 연산을 수행하는 AI를 '클라우드 AI'라고 합니다.

 

클라우드 AI는 대규모 연산을 수행하는 데 뛰어난 성능을 보이며, 데이터를 중앙에서 집중적으로 처리해 최신 모델을 신속하게 업데이트할 수 있는 장점이 있습니다.

클라우드 AI의 한계

 

 클라우드 AI에는 몇 가지 한계가 있습니다. 예를 들어 자율주행 자동차와 같은 응용 분야에서는 클라우드 서버와 통신을 통해 연산을 수행할 경우 네트워크 지연(latency) 문제가 대표적 입니다.

 

특히 자율주행 상황에서는 실시간으로 도로 상황을 분석하고 즉각적인 대응을 해야 하기 때문에 몇 밀리초의 지연도 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

 

예를 들어, 차량이 도로에 갑작스럽게 나타난 장애물을 인식하고 긴급하게 제동해야 하는 경우, 클라우드 서버로 데이터를 보내고 응답을 기다리는 동안의 지연이 사고로 이어지거나, 자율주행 차량이 항상 안정적인 네트워크 연결을 유지하기 어렵기 때문에, 네트워크가 불안정한 지역에서는 클라우드에 의존하는 시스템이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

 

이로 인해 자율주행 시스템의 안전성이 크게 위협받을 수 있으며, 신뢰할 수 있는 자율주행을 위해서는 클라우드 의존도를 줄이는 방향으로 기술이 발전해야 합니다.

엣지 AI의 등장과 특징

이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 '엣지 AI'입니다. 엣지 AI는 데이터가 발생하는 디바이스 자체에서 직접 연산을 수행하는 방식을 의미합니다.

 

엣지 AI의 핵심적인 특징 중 하나는 뛰어난 응답성입니다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술에서 엣지 AI가 널리 사용되고 있습니다. 만약 얼굴 인식을 클라우드 기반으로 처리한다면, 네트워크 상태에 따라 인식이 지연되거나 실패할 수 있습니다.

 

이를 해결하기 위해, 엣지 AI는 핸드폰과 같은 디바이스 자체에서 얼굴을 인식하는 연산을 수행하도록 설계되었다 이해하시면 됩니다.

보안 문제: 클라우드 AI와 엣지 AI 비교

 

 클라우드 AI의 경우 데이터를 네트워크를 통해 전송하기 때문에 중간자 공격(Man-in-the-Middle Attack)과 같은 보안 위협에 노출될 수 있습니다.

 

중간자 공격은 통신하는 두 지점 사이에 공격자가 몰래 개입하여 데이터를 탈취하거나 변조하는 공격 방식으로 예를 들어, 클라우드 기반 자율주행 자동차 시스템의 경우, 차량과 서버 간에 통신이 가로채질 경우 경로 계획 정보가 변경되거나 차량에 오작동이 발생할 수 있는 심각한 위험이 있습니다. 또한, 금융 거래와 같은 클라우드 AI 응용에서 중간자 공격을 통해 개인 금융 정보가 유출되면 금전적인 피해로 이어질 가능성이 큽니다.

 

특히 금융정보나 의료정보와 같은 민감한 데이터의 경우,  일부 국가에서는 데이터의 해외 반출을 금지하고 있어 클라우드 AI를 사용하는 데 제한이 따릅니다.

 

반면, 엣지 AI는 사용자의 기기 내에서만 데이터를 처리하기 때문에 대규모 데이터 유출의 위험이 상대적으로 낮습니다. 물론, 개별 기기의 보안은 사용자가 책임져야 하기 때문에 여전히 보안 문제가 있을 수 있지만, 대규모 서버와 네트워크를 사용하는 것에 비해서는 더 안전할 수 있습니다.

비용 측면에서의 엣지 AI의 이점

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비용 측면에서도 엣지 AI는 이점이 있습니다. 클라우드 AI는 대규모 서버 인프라와 관리 비용이 필요하며, AWS와 같은 외부 클라우드 서비스를 사용하는 경우 비용이 추가될 수 있습니다.

 

반면 엣지 AI는 사용자의 디바이스 자체에서 연산을 수행하기 때문에 이러한 인프라 비용을 절감할 수 있습니다. 다만, 엣지 AI는 개별 기기의 성능에 의존하므로 모든 응용 분야에 적용하는 데 한계가 있습니다.

엣지 AI의 개발과 유지보수의 어려움

엣지 AI의 개발과 유지보수는 또 다른 과제입니다. 클라우드 AI는 중앙에서 통일된 하드웨어와 소프트웨어 환경을 관리할 수 있지만, 엣지 AI는 다양한 기기 환경에 맞춰야 합니다.

 

기기별 스펙이나 운영체제 버전이 다르기 때문에, 엣지 AI를 적용할 때 고려해야 할 변수가 매우 많습니다. 이러한 이유로 현재 엣지 AI는 상대적으로 단순한 작업이나 제한된 환경에서 주로 사용되고 있습니다.

엣지 AI의 주요 개발 방식

엣지 AI는 크게 세 가지 방식으로 개발되고 있습니다.

 

첫 번째는 '양자화(Quantization)' 기법으로, 모델의 연산량을 줄여 기기에서 효율적으로 동작하도록 하는 방식입니다. 양자화는 모델의 가중치와 활성화 값을 정밀도가 낮은 데이터 타입으로 변환함으로써 메모리 사용량과 연산량을 크게 줄입니다. 예를 들어, 32비트 부동소수점(FP32) 대신 8비트 정수(INT8)로 변환하면, 연산 속도를 높이고 디바이스에서의 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 실제로 Google의 TensorFlow Lite에서는 이 양자화 기법을 사용해 모바일 기기에서도 원활하게 AI 모델을 실행할 수 있도록 하고 있습니다.

 

두 번째는 '가지치기(Pruning)' 기법으로, 불필요한 뉴런이나 파라미터를 제거하여 모델을 경량화하는 방식입니다. 가지치기를 통해 모델의 크기와 복잡도를 줄일 수 있으며, 이는 모델을 엣지 디바이스와 같은 제한된 환경에서 더 효율적으로 동작하도록 합니다. 예를 들어, 가지치기 기법을 사용하면 CNN(Convolutional Neural Network)에서 중요도가 낮은 필터를 제거하여 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 개선할 수 있습니다. 실제로 ResNet과 같은 대형 모델에 가지치기를 적용하여, 성능 손실을 최소화하면서도 크기를 줄이는 사례가 많이 있습니다.

 

세 번째는 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 기법으로, 더 복잡한 모델(교사 모델)로부터 핵심적인 지식을 추출하여 작은 모델(학생 모델)이 동일한 성능을 발휘하도록 하는 방법입니다. 지식 증류는 교사 모델이 예측한 확률 분포를 학생 모델이 학습하도록 하여, 학생 모델이 교사 모델의 지식을 효과적으로 이어받도록 합니다. 예를 들어, Google의 BERT 모델에서 지식 증류를 사용하여 경량화된 버전인 DistilBERT를 개발하였습니다. DistilBERT는 원래 BERT 모델의 크기와 연산 요구량을 절반으로 줄이면서도 유사한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 이를 통해 작은 디바이스에서도 고성능의 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

엣지 AI 전용 하드웨어: NPU의 역할

 

또한, 디바이스의 성능을 극대화하기 위해 엣지 AI 전용 하드웨어인 NPU(Neural Processing Unit)와 같은 전용 칩셋도 개발되고 있습니다.

 

NPU는 신경망 연산을 가속화하기 위해 설계된 전용 하드웨어로, 기존 CPU나 GPU보다 훨씬 효율적으로 AI 작업을 처리할 수 있습니다.

 

대표적으로 Huawei의 Kirin 970 칩셋은 최초로 NPU를 탑재한 모바일 프로세서로, 이미지 인식과 같은 작업에서 GPU 대비 최대 25배 높은 성능과 50배의 에너지 효율을 제공한다고 알려져 있습니다. 이러한 NPU는 AI 연산을 병렬로 처리함으로써 짧은 시간 내에 더 많은 데이터를 처리할 수 있숩니다.

연합 학습을 통한 엣지 AI의 발전

마지막으로, 엣지 AI는 '연합 학습(Federated Learning)'이라는 새로운 학습 방법론을 통해 발전하고 있습니다.

 

연합 학습은 중앙 서버에 데이터를 전송하지 않고, 개별 디바이스에서 모델을 학습하고 이를 통합하는 방식입니다. 예를 들어, Google의 Gboard 키보드 앱은 사용자의 입력 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 각 사용자 디바이스에서 연합 학습을 통해 개선된 단어 예측 모델을 구축합니다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 보호하면서도 분산된 학습을 수행할 수 있습니다.

 

이러한 방식은 엣지 AI뿐만아니라 , 예를 들어 의료 분야에서는 병원 간 환자 데이터를 공유하지 않고도 협력적인 모델 학습이 가능해, 개인정보 보호를 유지하면서도 질 높은 진단 모델을 개발할 수 있습니다.