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CASE STUDY | 엣지 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 및 5G

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작성자 테솔 작성일20-10-30 19:59 조회83회

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엣지 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 및 5G 


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Harald Remmert, Digi International의 연구 및 혁신 담당 선임 이사 / 2020년 9월 11일 


사물인터넷 어플리케이션에서 엣지 컴퓨팅, AI, 머신러닝이 늘고 있습니다. 이러한 기술은 연구 및 시제품 단계에서 발전하여 현재 여러 산업에서 실용화 사례에 배치되고 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 공생적 특성은 특히 흥미로운데, 인공지능은 엣지 컴퓨팅이 가능하게 하는 데이터의 극도로 빠른 처리를 필요로 하는 반면에 인공지능은 엣지 컴퓨팅 자원과 인텔리전스의 더 높은 성능을 가능하게 하기 때문입니다. 


이 글에서는 엣지 컴퓨팅(EC), 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등을 살펴보고, 이러한 조합이 네트워크 인프라를 어떻게 변화시키고, 어떤 새로운 활용 사례를 가능하게 하며, 차세대 데이터 처리를 어떻게 만들어내는지에 대해 살펴보겠습니다. 




엣지 컴퓨팅으로 이어진 데이터 센터 패러다임의 변화 


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데이터 센터는 조직의 IT 운영 및 장비를 중앙 집중화합니다. 그것은 컴퓨터 시스템과 통신과 저장 시스템 같은 관련 요소들을 수용합니다. 종종 다중 전원 시스템, 데이터 통신 연결, 환경 제어 및 보안 장치가 포함됩니다. 


데이터 센터의 역할과 구성은 지난 10년 동안 크게 변화했고 계속해서 발전해 왔습니다. 과거에는 데이터 센터 구축이 전력/냉각의 비효율성, 케이블 연결의 유연성 부족 및 데이터 센터 내부 또는 데이터 센터 간의 이동성 결여 등의 문제를 가지고 있었습니다. 오늘날의 데이터 센터는 속도, 성능 및 효율성이 주된 쟁점입니다. 


데이터 센터 컴퓨팅은 전통적으로 분산 되어있고 지역화된 하드웨어에 비해 다른 이점을 제공해 왔습니다. 데이터 센터 컴퓨팅은 비교적 저렴하며 대량의 정보를 수요에 따라 처리할 수 있다는 점입니다. 하지만 데이터 센터도 완벽하지는 않습니다. 주요 단점 중 하나는 데이터를 중앙집중식 위치로 전송해 처리한 다음 다시 전송해 결과를 표시하거나 조치를 취해야 한다는 점입니다. 제한된 대역폭 링크를 통한 이러한 왕복 통신은 종종 응용 프로그램의 실행 속도를 감소시킵니다. 우리는 원격 데이터 센터에서 호스팅되는 웹 사이트를 로드하는 것으로 이를 알 수 있습니다. 


차세대 5G 셀룰러 네트워크가 전 세계에 보급되면서 엣지 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능 등이 인기를 끌기 시작했습니다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 생성된 위치 근처 또는 바로 로컬에서 처리합니다. 이는 엣지 장치와 중앙 집중식 데이터 센터 간에 대량의 정보를 주고받을 필요가 없게 합니다. 



엣지에서의 인텔리전스 


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엣지에서 인텔리전스 또는 엣지 AI를 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나는 작고 저렴하며 강력한 하드웨어입니다. 몇 년 전만 해도 하드웨어 크기와 비용이 턱없이 비쌌을 터라 AI를 현지에서 운영하는 것은 불가능했을 것입니다. 하지만 무어의 법칙이 그대로 유지되고, 컴퓨팅 선능 구현이 저렴해짐에 따라 이제는 지역화된 AI가 현실화되고 있습니다. 실제로 컨설팅 업체인 딜로이트 2020년에만 75000만 엣지 AI 칩이 기기에 내장될 것이라고 전망할 정도로 인기를 끌고 있습니다. 딜로이트는 또한 2024년 약 15억 엣지 AI 칩이 판매될 것으로 추산하면서 이 숫자가 계속 증가할 것이라고 믿고 있습니다. 


이러한 수치를 추상적으로 분석하는 것 외에도 엣지 AI가 어떻게 활용되고 있는지 실제 사례를 살펴보는 것도 유익할 수 있습니다. 컴퓨터 칩 제조업체인 엔비디아 GPU를 보안 카메라에 넣고 있습니다. GPU는 카메라가 데이터 센터로 영상을 다시 스트리밍하지 않고도 직접 인식 소프트웨어를 실행할 수 있게 해줍니다. 수천 대의 카메라가 있는 스마트 시티에서는 데이터를 모두 스트리밍하지 않아도 되는 것이 엄청난 비용 절감 효과가 있을 수 있습니다. 이러한 AI를 지원하는 카메라는 인식 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 로컬 인텔리전스을 통해 교통 관리 및 스마트 시티와 관련된 다른 고급 기능 수행에도 도움이 될 수 있는데, 이는 Digi에서 우리가 관심을 갖고 있는 또 다른 주제입니다. 


시리와 알렉사는 에지 AI를 채택한 프로그램의 다른 흥미로운 사례들입니다. 지역화된 하드웨어를 사용하기보다는 이러한 음성 인식 플랫폼이 엣지 네트워크를 활용하고 있습니다. 엣지 네트워크는 기본적으로 여러 개의 소규모 분산 데이터 센터로 구성되기 때문에, 해당 정보를 처리하기 위해서 멀리 이동할 필요가 없습니다. 엣지 네트워크는 애플이나 아마존과 같은 대기업에 적합합니다. 그러나 소규모 기업에게는 AI와 연계한 지역화된 엣지 컴퓨팅이 저렴한 비용으로 최고의 서비스를 제공합니다. 



엣지 AI의 이점 


엣지 AI의 주요 이점 중 하나는 속도입니다. 처리를 위해 데이터를 앞뒤로 전송할 필요가 없다면 어떤 작업이나 조치가 더 빨리 진행될 수 있습니다. 또 하나는 스마트 기기와 분석 기능을 통합하여 문제를 탐지하는 기능입니다. 


이러한 이점은 AI와 엣지 컴퓨팅이 완벽하게 결합하여 시스템 장애를 초래할 수 있는 문제를 식별하여 이를 신속하게 해결할 수 있는 작업자에게 데이터를 전달하는 예측 유지 보수와 같은 핵심적인 기능을 가능하게 합니다. 


특히 소비자들이 즉각적인 답변을 기대함에 따라 음성 인식은 점점 더 엣지 AI에 의존하고 있습니다. AI가 가능한 카메라 및 센서를 중앙처리장치에 연결하지 않고도 생산을 모니터링하고 조정할 수 있는 등 산업 현장에서도 많은 용도로 사용되고 있습니다. 


이것은 또 다른 중요한 점을 제시합니다. 엣지 AI는 네트워크 연결 없이도 작동할 수 있습니다. 네트워크 연결이 중단되는 경우, 에지 장치는 예를 들어 혼잡한 교차로에서 신호등을 제어하기 위해 정상적으로 계속 작동할 수 있습니다. 


엣지 컴퓨팅이 궁극적으로 클라우드 컴퓨팅을 대체할 것이라는 오해가 있지만 반드시 그렇지는 않습니다. 여전히 데이터 센터를 필요로 하는 계산적으로 집중적인 업무들이 있습니다. 지역화된 AI의 장점은 필요한 정보만 클라우드로 전송되도록 데이터를 필터링하여 프로그래밍할 수 있다는 점입니다. , 모든 로컬 데이터를 장치에서 클라우드로 전송하는 대신 AI가 관련 데이터만 전송하도록 할 수 있습니다. 이것은 무선 대역과 관련없는 데이터 전송 비용을 절약할 수 있습니다. 에지 하드웨어에서 더 많은 처리를 할수록 AI가 관리하는 데이터 센터에서 수행하는 처리가 줄어 듭니다. 


요약하면 엣지 AI 컴퓨팅은 다음과 같은 이점을 제공합니다 :
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더 낮은 지연 시간 처리(더 빠른 속도)
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사전 예방적 문제 해결을 위한 예측적 통찰력
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네트워크 연결 없이도 정보 처리가 가능하여 가동 시간 증가
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관련되지 않은 데이터에서 관련된 로컬 필터링



AI와 엣지 컴퓨팅의 활용 


AI는 엣지에서 높은 수준의 의사 결정을 가능하게 하는 중요한 기술입니다. 이 기능이 제한적이었다면 엣지 컴퓨팅은 결코 성공하지 못했을 것입니다. 오늘날의 AI는 엣지에서 많은 프로세스를 가능하여 중앙집중식 컴퓨팅 성능의 필요성을 감소시킵니다.


엣지 AI와 의사 결정 

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AI의 흥미로운 특징 중 하나는 의사결정을 할 수 있는 권한을 부여받을 수 있다는 점입니다. 생산시설의 보안에 쓰이는 스마트 카메라가 대표적인 예입니다. 카메라가 직원이 위험 지역에 있거나 다른 잠재적인 위험한 장애물이 있는 것을 감지할 경우, AI 지원 카메라는 해당 지역에서 작동하는 모든 기계를 정지시킬 수 있습니다. 


AI가 가능한 카메라는 또한 어떤 데이터를 작업자에게 전달할지 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 사무실 건물에 있는 AI 카메라는 그곳에서 일하는 모든 사람들의 얼굴을 인식하도록 프로그램될 수 있고 카메라가 인식하지 못하는 사람을 감지하면 경비원에게 경보를 보냅니다. 이것은 보안요원이 24시간 내내 카메라를 관찰하거나 다수의 카메라를 관찰하도록 하는 것보다 풋 트래픽을 감시하도록 하여 훨씬 더 효율적인 환경을 만들어 줍니다. 가정과 직장에서는 IoT 인프라가 확장되면서 AI 지원 스마트기기는 새로운 수준의 기능을 가능하게 합니다. 



미션 크리티컬 한 상황의 엣지 AI 

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엣지 AI의 사용 사례는 실제로 광범위하게 다양한 산업과 미래 지향적 어플리케이션을 포괄합니다. 앞서 살펴본 바와 같이, 엣지 AI가 장애 상황의 전제 조건을 감지하고 보고하는 능력은 미션 크리티컬한 환경에서 예측 유지 보수와 중요한 의사 결정 모두에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어 저장 탱크, 채굴 벨트, 에너지 시스템과 같은 원격 자산이 유지보수를 위해 오프라인 상태가 될 때마다 수십만 달러의 손실을 입거나 중요한 문제가 확인되지 않을 경우 실제로 화재, 폭발 또는 용해 가능성이 있는 경우를 고려해 보십시오. 



엣지 AI, 머신 러닝, 5G 및 자율 주행 차량의 미래 

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사회가 자율주행차를 갈망하고 있을지 모르지만, 이러한 현실이 완전히 실현되기 전에 발전해야 할 시스템과 기술이 더 많습니다. 도로를 가로지르는 물체를 식별하는 것, 도로 상황의 급격한 변화, 도로변의 도로 표지판의 외관 등이 얼마나 중요한지 생각해 보십시오. 인공지능은 머신러닝, 초고속 5G 네트워크 등의 핵심 기술을 지원할 수 있어야 자율주행차량을 가능하게 할 것입니다. 예를 들어, 차량은 도로 건설 근로자가 정지, 저속 또는 양보 표지를 들고 있을 때 실시간으로 식별하고 그 정보에 따라 행동할 수 있어야 합니다. 



엣지 컴퓨팅과 인공지능은 안전한가?


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엣지 컴퓨팅은 Digi ConnectCore i.MX 8 모듈과 같은 보안 임베디드 솔루션으로 개발되고 Digi IX20과 같은 보안 가능한 장치와 함께 구축될 때 안전합니다. IoT 보안을 매우 중요하게 생각하고, 사용 어플리케이션에서 다계층 보안 접근 방식을 지원하기 위해 보안 기능을 솔루션에 통합하는 장치 제조업체에 더욱 유용합니다. 


엣지 컴퓨팅을 통해 많은 데이터들은 로컬에서 처리됩니다. 때문에 데이터가 데이터 센터로 전송되어 알 수 없는 기간 동안 저장되고 처리되어 다시 장치로 전송되는 경우보다 데이터가 손상될 위험이 적습니다. 또한 엣지 장치끼리 연결되는 로컬 네트워크가 방화벽에 의해 안전하게 보호되고 잘 보호되는 경우, 데이터는 더욱 안전합니다. 


다만 보안이 훼손될 수 있는 부분에 대해서 몇 가지 고려해야 할 요소가 있습니다.
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엣지 기기는 필요한 만큼 자주 업데이트를 받지 못할 수 있습니다. Digi Remote Manager®의 핵심 기능인 정기 업데이트를 사용하여 엣지 기기의 보안을 모니터링하고 보안 위협에 대한 업계 지식을 유지하고 사전 예방적으로 엣지 기기를 규정 준수 상태로 유지하는 것이 중요합니다.
> 엣지 기기를 쉽게 구입할 수 있는 만큼 해커 역시 취약점을 찾기 위해 장비를 쉽게 구입할 수 있습니다. 업계 뉴스에 관심을 두고 특정 장치에서 발견된 취약점을 계속 인식하는 것이 중요합니다. Digi IoT 솔루션을 구축하거나 배포하는데 중요한 리소스인 보안 센터를 보유하고 있다는 점을 기억하십시오.
 



Edge Compute AI와 함께 Digi 솔루션이 적합한 곳 


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사물인터넷(IoT)을 앞지르는 IoT 솔루션 공급업체로서 Digi는 수십년 동안 데이터 센터에서 엣지까지 데이터 연결 문제를 고객이 해결할 수 있도록 지원해 왔습니다. 당사의 셀룰러 게이트웨이 및 라우터 솔루션은 미션 크리티컬한 어플리케이션에서 중요한 데이터를 식별하고 라우팅하는데 필요한 속도로 처리함으로써 센서, 컨트롤러 및 RTU를 포함한 엣지 노드에 중요한 연결을 제공하고 있습니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 “Edge Compute?”에서 확인하십시오. 


또한 Digi 제품은 Python 통합, BASH 스크립팅 및 Native C Linux 어플리케이션을 통해 프로그래밍이 가능하므로 개발자가 노드 내 프로세싱을 설정하고 엣지에 고도로 정교한 프로세싱과 인텔리전스를 정의할 수 있습니다. Digi의 에지 라우터와 게이트웨이는 추가 처리가 가능하도록 엣지 노드 통합을 지원합니다. 그런 다음 엣지 장치를 사용하여 고객 어플리케이션을 호스팅하여 특정 어플리케이션에서 필요로 하는 추가 엣지 처리를 수행할 수 있습니다. "엣지 컴퓨팅" 웹 페이지에서 자세히 알아보십시오. 


또한, 개발자들은 Digi ConnectCore Digi XBee 솔루션으로 가장 정교한 고성능, 낮은 지연 시간 환경을 설계 및 구축하기 위한 전체 개발자 리소스 세트를 참고할 수 있습니다. 이러한 각각의 리소스는 완전한 문서화, 코드 라이브러리, 내장된 보안 기능을 제공하는 동시에 Digi의 원격 관리 솔루션인 Digi Remote Manager와도 통합할 수 있도록 합니다. 현재와 미래의 AI, 머신 러닝 및 머신 비전 어플리케이션을 위한 Digi 임베디드 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 실시간 에지 프로세싱으로 머신 비전의 성능 향상 블로그 게시물을 참조하십시오. 


마지막으로, Digi Wireless Design Services는 엣지 AI 솔루션의 핵심 요구사항, 아키텍처 및 구성 요소를 식별하는데 필요한 리소스가 될 수 있습니다. 이 프로세스는 다음 사항의 일부 또는 전부를 포함하여 개발 전반에 걸쳐 중요한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
> 절충 분석을 수행하여 설계의 각 측면 최적화

> 엔지니어링 팀을 강화하기 위한 엔지니어링 지원 제공

> 중요한 통합 또는 상호운용성 요구사항(: 보안, 지연 시간, 대역폭, 처리 속도, 배터리, 인증, 데이터 시각화)을 놓치지 않도록 보장

> 최적 효율성, 기능 및 비용 절감을 위해 솔루션을 설계, 구축 및 구축하는 방법에 대한 지침 제공
 


Digi WDS는 엣지 컴퓨팅 및 AI 시스템 설계 및 엔지니어링의 모든 측면에서 심도있는 경험을 가지고 있으며, 귀하가 단지 약간의 컨설팅이 필요하거나 또는 귀사의 프로젝트가 인증 및 출시 기간을 포함한 모든 중요한 목표를 달성할 수 있도록 엔지니어링 팀의 보강이 필요하거나 귀사의 다양한 니즈를 지원할 수 있습니다. 



엣지 컴퓨팅의 미래 


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“IoT Business News”에 따르면 "100마일 데이터 이동 시마다 약 0.82밀리초의 속도를 잃는다"고 합니다. 이와 같이 빠르게 많은 지연 시간을 증가시킬 수 있습니다. AI 지원 엣지 컴퓨팅이 이 문제를 해결할 수 있습니다. 모든 처리가 로컬에서 일어나면서 지연은 소멸됩니다. 또는 로컬 프로세싱이 충분하지 않은 경우, AI는 로컬 드라이브에 관련 데이터를 보관하면서 데이터 센터로 보낼 관련 정보를 결정할 수 있습니다. 


미국에 본사를 둔 IT분야의 전문 리서치 및 컨설팅 기업인 가트너(Gartner)의 검토에 따르면 2018년 현재 전체 데이터의 10%만 엣지에서 처리된 것으로 나타났다. 그러나 가트너는 2025년까지 전체 공정의 75%가 엣지에서 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 엄청난 변화로, 정보를 처리하고 네트워크를 통해 통신하며 이전보다 빠른 속도로 로컬에서 의사결정을 내릴 수 있는 점점 더 강력한 하드웨어와 스마트 AI 시스템으로 발전 가능하다는 것을 예측합니다. 


더욱이 오늘날 5G가 구축되고 있는 상황에서 데이터 전송이 필요한 대기 시간이 짧은 고속 환경을 개발 및 구축할 수 있는 기회인 우리는 AI와 엣지 컴퓨팅을 완전히 실현하는 문턱에 서있습니다. 


무엇을 계획하고 있으며, 어떻게 AI에 엣지를 둘 수 있는가? Digi 전문가는 귀사와 협력하여 다음 단계를 파악하고 솔루션을 설계 및 구축하며, 엣지 컴퓨팅, 머신러닝 및 5G의 차세대 이점을 활용하고 최신 기술의 힘을 활용할 수 있습니다.