시장조사기관 가트너는 지난 2018년 주목해야 할 신기술 중 하나로 엣지 인공지능(edge AI)을 꼽았다. 클라우드나 데이터센터처럼 중앙서버에서 모든 데이터를 처리하는 것이 아니라 네트워크의 가장자리(엣지)에 분산돼 있는 소형 단말에서 처리하는 것을 엣지 컴퓨팅(edge computing)이라고 한다. 이와 비슷하게 AI 기능을 엣지에서 수행하는 것을 엣지 AI라고 하며 최근에는 엣지 AI가 바로 엣지 컴퓨팅을 뜻하는 것처럼 사용되기도 한다.
사물인터넷(IoT) 기기가 널리 확대되면서 실시간으로 처리해야 할 데이터가 폭증함에 따라 모든 데이터를 클라우드에서 처리하는 데 한계가 있으며 이로 인해 엣지 AI의 필요성이 대두된다.
클라우드 집중처리, 개인정보 유출 우려
망 연결성 문제땐 데이터 누락 부작용도
첫째, 수 또는 수십 밀리초(millisecond) 이내로 긴급한 처리가 필요한 경우다. 광대역 인터넷의 확대 및 강력한 연산장치의 사용으로 인해 웹(web)을 통해 데이터를 올리고 클라우드에서 AI 연산을 수행하면 빠른 경우에는 1초 미만에도 결과를 얻을 수 있지만 망이나 시스템의 부하에 따라 응답시간이 달라질 수 있다. 상품 추천, 질병 판정처럼 긴급을 요하지 않는 경우에는 처리시간이 문제 되지 않는다. 하지만 자율주행차나 드론이 장애물을 피해가야 할 때, 공장에서 비전 검사장비로 고속 양불 판정을 할 때, 수술 로봇이 돌발상황을 처리할 때처럼 실시간 판정이 필요한 경우에는 심각한 문제가 될 수 있다.
둘째, 대량 정보를 클라우드로 보낼 경우 데이터에 개인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 수도 있기 때문에 사생활 보호 관점에서의 고려가 필요하고 도청 문제, 망 연결성의 이슈로 데이터가 일부 누락이 되는 문제가 발생할 수도 있다.
셋째, 엣지를 사용하면 통신망이나 클라우드 서버의 데이터 폭증에 따른 과부하나 성능저하 문제를 피할 수 있다. 또한 엣지의 구조가 비교적 단순하기 때문에 클라우드에 관련된 지식이 없어도 사용에 문제가 없을 뿐 아니라 많은 경우에 엣지를 사용하는 것이 클라우드를 사용하는 것보다 경제적이다.
위와 같은 장점으로 인해 엣지 AI는 가파르게 성장하면서 대세로 자리 잡아가고 있다. 시장조사기관 마켓앤마켓은 엣지 AI 소프트웨어 시장이 2018년부터 오는 2023년까지 매년 26.5%의 평균 성장률을 보일 것으로 전망하고 있으며 구글·마이크로소프트·아마존과 같은 업체들은 이미 엣지 AI를 지원하는 제품을 공급하고 있다. 엣지 AI를 위한 전용 하드웨어 가속칩들도 인텔·퀄컴·구글 및 여러 벤처회사를 통해 속속 발표되고 있으며 스마트폰·자동차·로봇·드론 등을 중심으로 시장이 확대될 것으로 전망된다.
AI, 딥러닝, 빅데이터 분석 기술은 이제는 필수가 됐다. IoT 시대에 대량의 데이터를 효율적으로 실시간 처리할 수 있는 엣지 AI의 부각은 당연하며 클라우드와 엣지는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적인 관계로 발전할 것으로 보인다.
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