TOYO, 뱅크 오브 아메리카 파워, 유틸리티 및 클린테크 컨퍼런스 참가

ARM, 엣지 AI 비전 기술로 유통업계 혁신 이끈다 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 비전 기술의 결합은 유통업계에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 매장 내 소비자 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 상품 진열, 매장 레이아웃, 고객 경험을 최적화하는 데 활용될 수 있기 때문입니다. 하지만 이러한 비전 기술의 도입에는 여전히 높은 비용과 복잡성이라는 두 가지 큰 허들이 존재합니다. 기존 방식대로라면 대형 식료품 매장에서 고객 동선, 구매 패턴 등 다양한 데이터를 수집하기 위해 약 15,000개의 카메라가 필요합니다. 초당 30프레임의 4K 영상 데이터를 처리하려면 초당 225기가비트(Gbps)라는 막대한 양의 데이터가 발생합니다. 이는 영상 데이터의 방대한 크기와 이미지 인식, 객체 탐지, 장면 분석 등 복잡한 AI 처리 과정 때문입니다. 이러한 AI 비전 작업은 고도화된 알고리즘과 모델을 요구하며, 이는 곧 연산 복잡성을 증가시킵니다. 또한, 이렇게 생성된 대규모 데이터는 효율적인 연산을 위해 클라우드로 전송되고, 다시 의사결정을 위해 내려오는 과정이 필요합니다. 초당 225Gbps의 데이터 전송은 경제적으로 비효율적일 수밖에 없습니다. 하지만 이는 2018년의 이야기일 뿐, 2023년 현재 상황은 크게 달라졌습니다. 엣지에서의 처리 능력 향상과 AI 및 머신러닝 기술의 발전은 이러한 경제적 장벽을 상당 부분 해소하고 있습니다. AI 비전, 엣지 컴퓨팅 및 혁신을 어떻게 변화시키고 있는가? 과거에는 다양한 핵심 기술들이 개별적으로 존재하여 통합이 어렵거나 불가능했습니다. 이는 마치 여러 조각으로 나뉜 퍼즐을 맞추듯, 단일한 처리 방식으로 인해 다양한 비전 워크로드에 맞춤화된 솔루션을 제공하기 어려웠던 환경이었습니다. 오늘날의 변화는 무엇인가? 엔지니어와 개발자들은 비용과 복잡성 문제를 해결하기 위해 노력해왔습니다. 예를 들어, 엣지 솔루션 구현에 대한 유연성을 높여주는 이종 컴퓨팅(heterogeneous compute)은 비전 솔루션의 비용과 복잡성을 낮추는 한 가지 방법입니다. 설계자들은 에너지 효율성을 유지하면서도 높은 연산 능력을 제공하는 강력한 프로세서를 지속적으로 개발하고 있습니다. 여기에는 CPU, GPU, ISP 및 AI와 머신러닝과 같은 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 가속기 등이 포함됩니다. 또한, SoC의 핵심 또는 독립적인 SoC 형태의 AI 가속기는 엣지에서 AI 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있도록 합니다. ARM Mali-C55, AI 비전과 엣지 컴퓨팅 시너지 강화 복잡성 문제의 한 부분을 살펴보겠습니다. ARM은 2022년, 역대 가장 작고 고성능인 이미지 신호 프로세서(ISP)인 ARM Mali-C55를 출시했습니다. 이 제품은 엔드포인트 AI, 스마트 홈 카메라, AR/VR, 스마트 디스플레이 등 다양한 애플리케이션을 위해 이미지 품질, 처리량, 전력 효율성 및 실리콘 면적을 최적화했습니다. 초당 1.2기가픽셀(Gpix/sec)의 처리량을 통해 높은 성능을 달성하며, 까다로운 시각 처리 작업에 매력적인 선택지가 되고 있습니다. 또한, Mali-C55는 Cortex-A 또는 Cortex-M CPU와 함께 SoC 설계에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이는 SoC에서 ISP 출력이 종종 신경망 또는 유사 알고리즘을 사용하여 추가 처리를 위한 머신러닝 가속기에 직접 연결되기 때문에 매우 중요합니다. 이 과정에서 객체 탐지 및 자세 추정과 같은 작업을 위해 축소된 이미지가 머신러닝 모델에 제공됩니다. 이러한 시너지는 머신러닝 기반 카메라와 "소프트웨어 정의 카메라(Software Defined Cameras)"의 개념을 탄생시켰습니다. 이를 통해 OEM 및 서비스 제공업체는 동적인 기능 향상과 연계된 진화하는 기능과 수익 모델을 갖춘 카메라를 전 세계에 배포할 수 있습니다. 예를 들어, 주차장 각 칸 위에 매달린 카메라가 빈 공간을 파악하는 상황을 생각해 봅시다. 2018년에는 운전자가 빈 공간을 한눈에 파악하는 데 유용했지만, 2023년에는 경제적인 해결책이 아닙니다. 대신 엣지 AI 개념을 활용하여 입구와 출구 또는 각 층에 한두 개의 카메라만 배치하고 AI 알고리즘이 나머지 부분을 처리하도록 하는 것은 어떻습니까? 이것이 바로 2023년의 사고방식입니다. 이는 다시 유통업체의 문제로 돌아옵니다. 15,000개의 카메라가 초당 225Gbps의 데이터를 생성하는 상황 말입니다. 아마도 상황이 그려지실 것입니다. 아마존은 이러한 문제를 인식하고 최신 버전의 'Just Walk Out' 스토어 기술에서 카메라 모듈 자체의 컴퓨팅 능력을 향상시켰습니다. 이는 AI의 힘을 엣지로 이동시켜 보다 효율적이고 신속하게 컴퓨팅할 수 있도록 했습니다. 이러한 강력하고 비용 효율적인 비전 기회를 통해 식료품 소매업체는 예를 들어 매장 내 카메라의 영상 데이터를 분석하여 오전 9시부터 11시 사이에 오렌지를 가장 많이 구매한다는 것을 파악하고, 매일 정오 무렵에 오렌지를 재고 보충해야 한다고 결정할 수 있습니다. 더 나아가 분석 결과, 많은 고객(개인 정보 보호를 위해 영상 데이터에서 익명 처리됨)이 같은 쇼핑 여정에서 땅콩도 구매한다는 것을 알게 됩니다. 이 영상 데이터를 활용하여 상품 진열을 변경할 수 있습니다. AI 비전, 새로운 비즈니스 모델과 엣지 컴퓨팅 최적화를 어떻게 주도할 것인가? 이러한 종류의 컴퓨팅 최적화, 즉 센서에 훨씬 더 가까운 곳에 적절한 유형의 엣지 AI 컴퓨팅을 배치하는 것은 지연 시간을 줄이고 보안을 강화하며 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 새로운 비즈니스 모델을 촉발할 수도 있습니다. 그러한 비즈니스 모델 중 하나는 영상 감시 서비스형(VSaaS)입니다. VSaaS는 온프레미스 카메라와 클라우드 기반 비디오 관리 시스템을 혼합하여 비디오 녹화, 저장, 원격 관리 및 사이버 보안을 제공하는 것입니다. Transparency Market Research에 따르면 VSaaS 시장은 2027년까지 1320억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 더 넓은 수준에서는 경제성, 처리 제약 또는 단순한 복잡성 때문에 잠재적인 응용 프로그램이 많이 대기하고 있었기 때문에 엄청난 기회가 기다리고 있습니다. 고려해 볼 만한 분야는 다음과 같습니다. 스마트 시티: 스마트 시티에서의 교통 관리, 보행자 흐름 분석 및 주차 공간 최적화를 위한 비디오 분석은 상당한 데이터 생성을 가져올 수 있습니다. 산업 자동화: 품질 관리, 결함 감지 및 공정 최적화. 자율 주행 차량: 자율 주행 자동차 및 드론과 같은 자율 주행 차량의 센서 및 카메라는 실시간으로 주변 환경을 인식하며 내비게이션 및 안전 시스템을 위한 데이터를 캡처합니다. 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR): 몰입형 VR 및 AR 경험은 고해상도 시각 콘텐츠의 실시간 렌더링 및 처리를 요구하며, 이는 상당한 데이터 생성을 초래합니다. 선도적인 채택자들은 기다리지 않고 있습니다. 한국 평택시는 2025년 완공을 목표로 인공지능, 자율주행 등 스마트시티 기술을 활용한 테스트베드를 구축하고 이를 도시 전역으로 확산할 계획입니다. 인구 50만 명의 이 도시는 교통 체증과 보행자 사망 사고 문제에 직면해 있습니다. 도시 전체의 "스마트 시티" 개편의 일환으로 전문가들은 ARM 파트너 Nota.ai의 Nespresso 플랫폼(자동 AI 모델 압축 솔루션)을 비전 장치에 배포하여 지능형 교통 시스템을 구축했습니다. AI 비전, 디바이스 설계 및 소비자 경험을 어떻게 변화시키는가? 디바이스 수준에서는 독창적인 설계가 고객들이 비전 비전을 달성하도록 돕고 있습니다. Himax Wiseye-II는 노트북, 도어벨, 도어락, 감시 카메라 및 스마트 오피스를 포함한 다양한 배터리 구동 소비자 및 홈 보안 애플리케이션에 배포할 수 있는 스마트 이미지 센싱 솔루션입니다. 이 솔루션은 ARM 마이크로컨트롤러와 신경망 프로세서 코어를 결합하여 소비자 및 스마트 홈 장치에 머신 비전 AI를 더욱 깊숙이 통합합니다. 이러한 사례와 현재 설계되고 있는 미래 혁신은 엣지 AI 기술의 놀라운 발전 덕분에 가능해졌습니다. 그리고 비전 분야에서는 ARM을 기반으로 구축되고 있습니다. 하드웨어 외에도 ARM은 소프트웨어 라이브러리, 상호 연결 표준, 보안 프레임워크 및 ARM Virtual Hardware와 같은 개발 도구를 통해 이미지 솔루션 개발자의 여정을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. 이를 통해 개발자는 하드웨어에 통합하기 전에 대상 아키텍처에서 가상으로 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 과거 비용과 복잡성 때문에 먼 꿈처럼 느껴졌던, 비전 기술을 사용하여 이전에는 활용되지 못했던 방대한 양의 데이터를 활용하여 세상을 변화시키려는 희망을 기억하십시오. 이제 그 희망이 현실이 될 수 있습니다. 엣지에서의 AI 비전 가능성을 확인해 보십시오.