에지 AI는 에지 컴퓨팅과 AI를 결합하여 물리적 장치(전화, IoT 등)에서 로컬로 데이터를 처리함으로써 지연 시간과 대역폭 사용을 줄이는 동시에 개인정보 보호를 강화합니다. 에지 AI라는 명칭은 네트워크의 "에지"에서 발생한다는 데서 비롯되었으며, AI가 데이터가 생성되는 곳에서 바로 작동합니다.
중앙 집중식 단일 서버와 외부 데이터 센터의 시대는 지나갔습니다. 현대의 컴퓨팅은 자유롭고, 이동이 원활하며, 유동적입니다. 이것이 바로 에지 컴퓨팅의 개념에 구현되어 있습니다. 에지 컴퓨팅은 분산형 접근 방식으로, 멀리 있는 네트워크와의 지속적인 통신에 의존하기보다는 계산과 데이터 저장소를 필요한 위치에 더 가깝게 이동시킵니다. 모바일 컴퓨팅의 부상과 스마트 장치의 확산은 에지 컴퓨팅의 촉매제 역할을 하여 로컬 장치에서 데이터를 처리함으로써 응답 시간을 단축하고 지연 시간을 줄일 수 있게 되었습니다.
분산화는 네트워크 대역폭의 부담을 줄여줄 뿐 아니라 디지털 서비스의 효율성과 응답성을 향상시켜 다양한 응용 분야에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 해줍니다. 에지 컴퓨팅을 통해 향상된 역량 중 하나는 AI의 개선 가능성입니다.
에지 AI는 에지 장치에서 작동하는 AI 모델에서 진정한 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능하도록 전환하는 과정에서 자연스럽게 발생했습니다.
에지 AI는 인공 지능과 머신 러닝의 관점에서 데이터가 처리되고 의사 결정을 내리는 방식이 크게 진화했음을 의미합니다. 이 기술은 에지 컴퓨팅의 국지화된 처리 능력과 AI의 고급 분석 능력을 결합하여 장치에서 직접 실시간 데이터 처리 및 의사 결정을 지원합니다. 에지 AI와 관련된 운영 단계의 세부 항목은 다음과 같습니다.
1. 데이터 생성 및 수집
첫 번째 단계는 IoT 장치 또는 모바일 컴퓨터에서 데이터를 캡처하는 것입니다. 이러한 장치에는 대개 에지 컴퓨팅 역량이 내장되어 있어 로컬에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
2. 로컬 데이터 처리
데이터가 수집되면 에지 컴퓨팅 인프라를 사용하여 장치에서 직접 처리됩니다. 이 과정에서 분석을 위해 데이터를 준비하면서 예비 데이터 정리, 필터링 또는 압축이 필요할 수 있습니다.
3. 머신 러닝 모델 추론
에지 AI를 사용하면 머신 러닝 모델의 추론 단계도 장치에서 직접 수행됩니다. 이러한 모델은 클라우드 기반 또는 중앙 집중식 환경에서 대규모 데이터 세트로 이미 훈련되었습니다. 훈련된 모델은 에지 장치에 배치되어 외부 서버에 문의할 필요 없이 실시간 데이터를 기반으로 예측하거나 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
4. 조치 및 피드백
AI 모델의 추론에 따라 장치는 운영 매개변수 조정, 경보 전송, 자율적 문제 해결 등 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이 단계에는 피드백 메커니즘이 포함되는 경우가 많은데, 이러한 메커니즘은 수행한 조치의 결과를 모니터링하고 이를 바탕으로 향후 의사 결정을 개선하는 데 사용됩니다.
5. 모델 개선을 위한 제휴 학습
이 접근 방식에는 로컬 데이터 샘플을 보유한 여러 분산 장치에서 샘플 교환 없이 머신 러닝 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다. 모델 업데이트만 중앙 서버에 공유되는데, 이 업데이트는 서버에서 집계되어 모델을 개선합니다. 제휴 학습을 사용하는 것은 선택적 단계이지만, 이 프로세스가 개인정보 보호를 강화하고 모델이 다양한 데이터 소스에서 학습할 수 있도록 해준다는 점에서 많은 에지 AI 시스템이 이 프로세스의 이점을 누리고 있습니다.
에지 AI가 로컬 처리에 초점을 맞추고 있지만, 클라우드 컴퓨팅의 필요성을 완전히 제거하지는 않는다는 점을 인식할 필요가 있습니다. 더 집중적인 계산이 필요하거나 여러 에지 장치에서 인사이트를 취합해야 하는 작업의 경우, 에지 AI와 함께 클라우드 리소스를 사용할 수 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 에지 AI 시스템이 필요할 때 클라우드의 확장성과 계산 능력을 활용할 수 있도록 보장합니다.
인생은 실시간으로 흘러갑니다. 그리고 에지 AI는 지능형 컴퓨팅이 그 속도를 따라갈 수 있도록 해줍니다. 에지 AI의 중요성은 사람들이 쇼핑하고, 소통하고, 일하고, 생활하는 곳에 AI를 가져다 주는 능력에 있습니다. 이러한 AI 역량의 분산화는 장치들이 현장에서 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 하여 환경 변화, 사용자 상호작용, 새로운 상황에 즉각적으로 대응할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근 방식은 시스템의 응답성을 높이는 동시에 번화한 도시의 거리를 주행하는 자율주행 차량부터 생명을 구하는 정밀도로 환자의 생체 징후를 모니터링하는 의료 기기에 이르기까지 즉각적인 의사 결정이 필요한 응용 분야에서 잠재력을 발휘합니다.
다른 기술과 마찬가지로, 에지 AI도 기술 자원을 더 지속 가능하고 효율적으로 활용할 수 있는 길을 열어줍니다. 에지 AI는 에너지 집약적인 중앙 집중식 데이터 센터에 대한 의존도를 줄임으로써 데이터 처리와 관련된 탄소 배출량을 줄이는 데 기여합니다. 또한 외딴 지역이나 소외된 지역에서 더 스마트한 운영을 지원하여 첨단 기술에 대한 액세스를 보편화합니다.
간단히 말해, 에지 AI는 더 포용적이고, 복원성이 뛰어나며, 환경에 대한 의식이 있는 기술 환경을 조성하여 디지털 세계와 물리적 세계와의 상호작용을 재정의할 수 있는 혁신의 무대를 마련합니다.
에지 컴퓨팅의 글로벌 및 사회적 이점을 잠시 뒤로 하고, 이러한 분산화된 접근 방식이 명확한 비즈니스 이점도 제공한다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다. 그 중에서도 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.
로컬 장치에서 데이터를 처리하고 분석하는 에지 AI의 능력은 다양한 분야에서 의사 결정 과정을 변화시킵니다. 중요한 인프라를 모니터링하거나 즉각적인 의료 진단을 제공하는 등 시간이 중요한 상황에서 에지 AI의 실시간 분석은 현재 데이터를 기반으로 신속한 조치를 가능하게 합니다. 이러한 즉각성은 클라우드 통신에서 종종 발생하는 지연 없이 정보에 기반한 의사 결정을 내림으로써 장애를 예방하고, 운영을 최적화하고, 생명을 구하는 데 매우 중요합니다.
에지 AI의 분산적 특성은 중앙 컴퓨팅 자원에 부담을 주지 않으면서 비즈니스 요구에 따라 인프라를 확장할 수 있도록 해줍니다. 스마트 시티 프로젝트에 더 많은 IoT 장치를 추가하든, 제조 공장의 센서 네트워크를 확장하든, 에지 AI는 이러한 성장을 원활하게 수용합니다. 제한 없는 확장성은 시스템이 데이터 볼륨과 컴퓨팅 요구의 증가에 따라 발전할 수 있도록 보장하며, 중앙 집중식 처리의 한계로 인한 병목 현상에서 벗어나 혁신과 확장을 지원합니다.
데이터 유출은 점점 더 빈번해지고 있으며, 그 중 많은 수가 이동 중인 데이터의 취약성을 중심으로 발생하고 있습니다. 에지 AI는 데이터를 로컬에서 처리하여 해결책을 제시합니다. 이렇게 하면 인터넷을 통해 전송되는 동안 잠재적인 가로채기에 민감한 정보가 노출되는 것을 최소화할 수 있습니다. 에지 AI는 중요한 데이터를 장치에 보관함으로써 개인 정보와 독점 정보를 보호하고 사용자와 조직 모두의 개인정보 보호 및 보안 문제를 직접적으로 해결합니다.
에지 AI는 지속적인 인터넷 연결과 상관없이 작동하기 때문에 네트워크 안정성과 무관하게 필수적인 서비스를 중단 없이 계속 제공할 수 있습니다. 이는 연결 상태가 좋지 않거나 네트워크 장애로 인해 심각한 시스템 중단이 발생할 수 있는 상황에서 특히 중요합니다. 에지 AI는 장치가 오프라인에서도 효과적으로 작동할 수 있게 함으로써 자율주행 차량, 비상 대응 시스템, 원격 모니터링 서비스와 같은 응용 분야에서도 계속 안정적으로 작동하도록 보장합니다.
데이터 처리와 데이터 소스의 근접성은 시스템 응답의 지연을 크게 줄여주므로 즉각적인 피드백이 필요한 응용 분야에서 에지 AI는 필수적입니다. 에지 AI는 데이터가 중앙 서버를 오갈 때까지 기다릴 필요가 없기 때문에 사용자와 기술 간의 원활하고 빠른 상호작용을 가능하게 합니다.
에지 AI는 데이터 처리와 저장을 클라우드 서비스에 의존하는 것을 최소화함으로써 상당한 비용 절감에 기여합니다. 데이터를 로컬에서 처리하므로 데이터를 이동하는 데 필요한 광범위한 대역폭의 필요성이 줄어들고 데이터 전송 및 클라우드 컴퓨팅과 관련된 운영 비용이 절감됩니다. 또한 중앙 서버의 부담이 줄어들기 때문에 유지관리 비용도 절감됩니다.
현대적인 기업을 혁신하고 재편할 수 있는 AI의 강력한 능력에 필적할 만할 새로운 기술 발전은 당분간 찾기 어려울 것입니다. 에지 AI는 이러한 역량을 한층 더 확장하여 다른 방식으로는 불가능했던 영역, 개인, 환경에 강력한 AI 솔루션을 제공합니다. 소스에서 바로 실시간 데이터 처리와 의사 결정을 가능하게 하는 에지 AI는 비즈니스 운영 방식을 변화시켜 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 개선합니다.
여러 산업 분야에서 에지 AI를 활용하는(혹은 활용할 수 있는) 방법은 다음과 같습니다.
중량 감지기와 카메라가 장착된 스마트 선반은 인벤토리 수준을 실시간으로 모니터링하여 재고 보충 프로세스를 자동으로 시작하고 재고 부족 상황을 줄일 수 있습니다. 또한 소매업에서의 에지 AI는 스마트 가상 어시스턴트와 실시간 분석을 통해 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다.
에지 AI는 제조 부문의 사전 예방적 유지관리에서 중요한 역할을 하며, 기계 센서에서 수집된 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 이를 예측합니다. 따라서 조직은 기계 및 관련 문제를 해결하고, 다운타임을 줄이고, 그 과정에서 장비 수명을 연장할 수 있습니다. 또한 에지 AI는 실시간으로 생산 라인을 최적화할 수 있으며, 즉각적인 데이터 분석을 바탕으로 효율성 개선을 위한 매개변수를 조정하여 생산성을 높이고 낭비를 줄일 수 있습니다.
운송 분야에서 에지 AI는 자율주행 차량 개발의 핵심 요소로, 방대한 양의 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 안전한 운행을 위한 순간의 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 에지 AI는 중앙 서버 처리 없이 교통 흐름 데이터를 현장에서 분석하여 신호등을 최적화하고 현장에서 교통 체증을 줄이는 스마트 교통 관리 시스템을 가능하게 합니다.
에지 AI를 사용하는 원격 모니터링 장치는 비정상적인 판독값이 있을 경우 즉시 경보를 울릴 수 있습니다. 이러한 실시간 분석은 중환자 치료 상황에서 생명을 구할 수 있습니다. 에지 AI는 마찬가지로 병원 내 환자 관리 시스템을 지원하며 환자의 흐름과 장비 사용을 모니터링하여 운영을 간소화합니다.
에지 AI는 정밀 농업 기술을 지원하는데, 센서가 토양의 수분과 영양소 수준을 모니터링하여 목표에 맞는 관개와 비료 투입을 가능하게 합니다. 이렇게 하면 작물 수확량이 늘어날 뿐만 아니라 수자원을 보호하고 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
에너지 부문에서 에지 AI는 에너지의 분배와 소비를 최적화합니다. 수요 급증을 예측하고 그에 따라 공급을 조정하여 공급망 효율성을 개선할 수 있습니다. 풍력이나 태양열과 같은 재생 에너지원도 기상 데이터 분석을 기반으로 에너지 생산을 최적화함으로써 에지 AI의 이점을 누릴 수 있습니다.
에지 AI는 실시간 위협 탐지와 대응을 지원하여 보안 시스템을 강화합니다. 비디오 피드를 분석하여 의심스러운 활동이나 무단 액세스를 식별하고 지체 없이 경보를 발동하여 당국에 알릴 수 있습니다. 이러한 실시간 처리는 오탐지를 줄이고 실제 위협에 대한 신속한 대응을 가능하게 합니다.
엔터테인먼트 산업에서 에지 AI는 더 몰입감 있는 대화형 경험을 창출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 게임에서 에지 AI는 플레이어의 행동에 따라 실시간으로 콘텐츠를 조정할 수 있습니다. 스트리밍 서비스에서는 에지 AI가 콘텐츠 전송을 최적화하여 네트워크 상태가 불안정할 때도 버퍼링을 줄이고 더 높은 품질을 제공할 수 있습니다.
에지 AI의 발전은 일상 생활의 모든 측면에 인텔리전스가 내재되어 있는, 점점 더 상호 연결되는 세상을 지향합니다. 기술이 더 똑똑해지고 더 많은 능력을 갖추게 되면 에지 AI의 존재가 더욱 두드러질 것으로 예상됩니다. 더 많은 장치에 AI 역량이 탑재될 뿐만 아니라 그들만의 목소리도 갖게 될 것입니다. 기술이 더 빨라지고, 더 스마트해지고. 더 원활하게 우리의 환경에 통합되는 이러한 미래는 인터넷 연결에 관계없이 인텔리전스가 어디에나 존재하는 앰비언트 컴퓨팅으로의 전환을 통해 이루어질 것입니다.
이와 동시에 AI가 더욱 정교해짐에 따라 에지 AI와 클라우드 컴퓨팅 간의 시너지 효과도 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 에지 AI는 로컬 처리와 클라우드 연결에 대한 의존도 감소라는 이점을 제공하지만, 이것이 클라우드 컴퓨팅의 쇠퇴를 의미하지는 않습니다. 대신 클라우드 서비스가 인프라 및 데이터 관리에 대한 기업의 요구를 지속적으로 지원하는 상호 보완적인 관계로 발전할 것으로 예상됩니다.
신경망의 발전, IoT 장치의 확산, 병렬 컴퓨팅, 5G 기술은 에지 AI의 확장을 위한 견고한 기반을 제공하여, 기업이 실시간 인사이트와 향상된 개인정보 보호를 낮은 비용으로 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 기술적 진화의 정점에 서 있는 지금, 에지 AI의 잠재적 응용은 무한해 보이며 기업의 운영 방식과 소비자의 기술 활용 방식을 재정의할 것으로 기대됩니다.
에지 AI는 컴퓨팅 환경을 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 장치를 더 스마트하게 만들고, 의사 결정 속도를 높이며, 우리의 삶을 더 연결된 상태로 만들어 줍니다. 그러나 에지 AI의 모든 역량을 활용하려면 이러한 고급 역량을 조직의 기존 IT 인프라에 원활하게 통합할 수 있는 정교한 관리 솔루션이 필요합니다. 여기서 ServiceNow ITOM(IT Operations Management)이 중요한 역할을 하며, 에지 AI의 혁신적인 잠재력과 현대 비즈니스의 운영 요구 사항 간의 가교 역할을 합니다.
ITOM은 IT 운영을 최적화하도록 설계된 포괄적인 도구 모음을 제공하여 에지 AI 기술이 효율적이고 효과적으로 배포되고 관리될 수 있도록 합니다. 뿐만 아니라 에지 장치에 대한 실시간 가시성을 확보하고, 에지 장치가 생성하는 방대한 양의 데이터를 관리하며, 에지에서 실행되는 AI 모델이 항상 최신 상태로 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 그리고 이 모든 과정에서 ITOM의 인시던트 관리 및 예측 분석 역량을 활용하여 잠재적인 문제가 운영에 영향을 미치기 전에 선제적으로 해결함으로써 에지 AI 솔루션이 최대의 가치를 제공하도록 보장합니다.
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