Arm, 스마트 카메라를 위한 보안 컴퓨터 비전 지원

Arm, 스마트 카메라 기술 혁신 이끈다…AI·보안 강화로 미래 비전 제시 인공지능(AI) 기술을 활용한 컴퓨터 비전은 스마트 카메라와 같은 기기가 이미지 속 상황을 해석하고 이해하도록 돕습니다. 인간의 눈과 같은 강력한 센서를 기술로 구현하는 것은 컴퓨터가 이전에는 인간의 시각을 필요로 했던 작업을 수행할 수 있는 광범위하고 다양한 활용 사례를 열어줍니다. 이러한 이유로 컴퓨터 비전은 사물인터넷(IoT) 환경에서 실제 데이터를 포착하고 활용하는 가장 중요한 방법 중 하나로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 현재 스마트 카메라는 주차장에서 차량 수를 세거나, 소매점에서 방문객 수를 모니터링하거나, 생산 라인에서 결함을 감지하는 등 다양한 비즈니스 및 산업 분야에서 컴퓨터 비전을 활용하고 있습니다. 가정에서는 택배 도착 여부, 반려견의 탈출 여부, 아기의 기상 여부 등을 알려주는 데 사용됩니다. 비즈니스와 소비자 시장 전반에 걸쳐 스마트 카메라 기술의 채택은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 시장 조사 및 전략 컨설팅 회사 Yole Développement의 2020년 보고서 "Surveillance and Security를 위한 카메라 및 컴퓨팅"에 따르면, 감시 분야만 해도 전 세계적으로 약 10억 대의 카메라가 설치되어 있으며, 이 수치는 2024년까지 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 보안, 이기종 컴퓨팅, 이미지 처리 및 클라우드 서비스의 핵심 발전을 특징으로 하며, 이전보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 가진 미래 컴퓨터 비전 제품을 가능하게 합니다. 스마트 카메라 보안, 컴퓨터 비전 IoT 보안의 최우선 과제 컴퓨터 비전 IoT 보안은 기술 산업의 핵심 우선 과제이자 도전 과제입니다. 모든 IoT 장치가 악의적인 공격자의 악용으로부터 안전해야 하지만, 특히 사람, 장소, 고부가가치 자산에 대한 이미지 데이터를 캡처하고 저장하는 장치의 경우 더욱 중요합니다. 공장, 병원, 학교 또는 가정을 감시하는 스마트 카메라에 대한 무단 액세스는 심각한 사생활 침해일 뿐만 아니라 범죄 계획부터 기밀 정보 유출에 이르기까지 상상할 수 없는 피해를 초래할 수 있습니다. 스마트 카메라가 손상되면 문, 난방 및 조명 제어 장치부터 전체 스마트 공장 운영에 이르기까지 네트워크 내의 다른 장치에 대한 액세스 권한을 악의적인 공격자에게 제공하는 관문이 될 수도 있습니다. 우리는 스마트 카메라가 새로운 악용 경로를 열기보다는 우리 모두를 위한 보안을 유지할 수 있다고 신뢰할 수 있어야 합니다. Arm은 Cortex-A 및 Cortex-M용 Arm TrustZone과 같은 제품 포트폴리오를 통해 수년 동안 IoT 장치의 보안 중요성을 강조해 왔습니다. 미래에는 Armv9 아키텍처 기반의 스마트 카메라 칩이 Arm Confidential Compute Architecture (CCA)를 통해 컴퓨터 비전 제품에 대한 추가적인 보안 강화 기능을 제공할 것입니다. 또한 Arm은 PSA Certified 및 PARSEC과 같은 일반적인 보안 모범 사례 표준을 장려합니다. 이러한 표준은 이미지 센서가 장면을 처음 기록하는 시점부터 로컬 또는 클라우드에 저장되는 데이터까지, 고급 보안 및 데이터 암호화 기술을 사용하여 모든 미래 스마트 카메라 배포에 내장된 보안을 보장하도록 설계되었습니다. 엔드포인트 AI, 스마트 카메라 장치의 컴퓨터 비전 지원 이미지 센서 기술과 엔드포인트 AI의 결합은 스마트 카메라가 캡처하는 방대한 양의 컴퓨터 비전 데이터에서 점점 더 복잡한 통찰력을 추론할 수 있도록 합니다. 스마트 카메라 장치 내의 새로운 머신러닝 기능은 개별 사람이나 동물을 감지하고, 특정 객체를 인식하며, 차량 번호판을 읽는 등 다양한 사용 사례를 충족합니다. 이러한 컴퓨터 비전 애플리케이션은 모두 클라우드로 데이터를 보내 추론하는 대신 장치 자체에서 ML 알고리즘을 실행해야 합니다. 이는 데이터를 데이터에 더 가깝게 이동시키는 것입니다. 예를 들어, 번잡한 교차로에 설치된 스마트 카메라는 컴퓨터 비전을 사용하여 하루 중 다양한 시간에 빨간불에 대기 중인 차량의 수와 유형을 파악할 수 있습니다. 자체 데이터를 처리하고 ML을 사용하여 의미를 추론함으로써 스마트 카메라는 인간의 개입 없이 자동으로 신호 타이밍을 조정하여 혼잡을 줄이고 배출가스 축적을 제한할 수 있습니다. Arm은 확장 가능하고 효율적인 NPU인 Ethos 머신러닝 프로세서 제품군을 통해 엔드포인트 및 그 이상의 애플리케이션을 위한 AI에 투자하고 있으며, 이는 0.1~10 TOP/s 범위의 성능을 지원할 수 있습니다. 소프트웨어 또한 ML에서 중요한 역할을 하며, Arm은 Arm NN SDK 및 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 오픈 소스 프레임워크를 통해 오픈 소스 커뮤니티를 계속 지원합니다. 이러한 머신러닝 워크로드 프레임워크는 기존 신경망과 전력 효율적인 Arm Cortex-A CPU, Mali GPU 및 Ethos NPU뿐만 아니라 Arm Compute 라이브러리 및 CMSIS-NN(Cortex-A CPU, Cortex-M CPU 및 Mali GPU 아키텍처에 최적화된 저수준 머신러닝 함수 모음)을 기반으로 합니다. Armv9 아키텍처는 또한 확장 가능한 벡터 확장 2 (SVE2)를 통해 접근 가능한 벡터 연산(병렬로 계산할 수 있는 개별 데이터 배열)을 제공하여 향상된 AI 기능을 지원합니다. 이를 통해 코드를 다시 작성하거나 다시 컴파일할 필요 없이 하드웨어 벡터 길이를 확장할 수 있습니다. 미래에는 행렬 곱셈(ML 향상의 핵심 요소)을 위한 확장이 AI의 한계를 더욱 넓힐 것입니다. 클라우드에 연결된 스마트 카메라 클라우드 및 엣지 컴퓨팅은 스마트 카메라 채택을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 기존 CCTV 아키텍처에서는 카메라 데이터를 네트워크 비디오 레코더(NVR) 또는 디지털 비디오 레코더(DVR)를 통해 현장에서 저장했습니다. 이 모델은 필요한 방대한 저장 공간부터 각 NVR의 제한된 물리적 연결 수에 이르기까지 여러 가지 한계가 있었습니다. 클라우드 네이티브 모델로 전환하면 스마트 카메라 배포가 엄청나게 단순화됩니다. 장치에 다운로드된 구성 파일을 통해 수많은 카메라를 프로비저닝하고 관리할 수 있습니다. 또한 선순환 구조가 존재합니다. 스마트 카메라의 데이터를 사용하여 클라우드에서 특정 사용 사례에 대한 모델을 학습시켜 카메라를 더욱 스마트하게 만들 수 있습니다. 그리고 더 스마트해질수록 업스트림으로 보내야 하는 데이터는 줄어듭니다. 클라우드 컴퓨팅의 사용은 여러 스마트 카메라의 컴퓨터 비전 데이터를 결합하는 AI 센서 융합을 통해 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 도로 교차로에 배치된 스마트 카메라의 이전 예를 들면, 클라우드 AI 알고리즘은 여러 카메라의 데이터를 결합하여 도시 전체의 교통 신호 타이밍을 전체적으로 지속적으로 조정하여 교통 흐름을 원활하게 유지할 수 있습니다. Arm은 클라우드부터 엔드포인트까지 필요한 처리 연속성을 지원합니다. Cortex-M 마이크로컨트롤러와 Cortex-A 프로세서는 스마트 카메라에 전력을 공급하며, Cortex-A 프로세서는 엣지 게이트웨이에도 전력을 공급합니다. 클라우드 및 엣지 서버는 Neoverse 플랫폼의 기능을 활용합니다. 스마트 카메라에 대한 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항 컴퓨터 비전 장치의 컴퓨팅 요구 사항은 해마다 계속 증가하고 있으며, 초고해상도 비디오 캡처(8K 60fps) 및 64비트(Armv8-A) 처리가 고급 스마트 카메라 제품의 현재 표준을 표시합니다. 결과적으로 차세대 스마트 카메라의 시스템 온 칩(SoC)은 CPU, GPU, NPU와 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 비디오 인코딩 및 디코딩과 같은 기능에 대한 전용 하드웨어를 결합한 이기종 아키텍처를 채택해야 합니다. 저장 공간 또한 주요 관심사입니다. 엔드포인트 AI는 카메라에서 이미지를 로컬로 처리하여 저장 요구 사항을 줄일 수 있지만, 많은 사용 사례에서는 안전 및 보안을 위해 장치, 엣지 서버 또는 클라우드에 데이터를 보관해야 합니다. 고해상도 컴퓨터 비전 데이터를 적절하게 저장하려면 H.265 및 AV1과 같은 새로운 비디오 인코딩 및 디코딩 표준이 사실상의 표준이 되고 있습니다. 새로운 사용 사례가 지속적인 혁신을 주도합니다. 전반적으로 새로운 사용 사례의 요구 사항은 컴퓨팅 및 이미징 기술의 전반적인 지속적인 개선을 요구하고 있습니다. 오늘날 CCTV 카메라와 같은 이미지 캡처 장치를 생각할 때, 우리는 더 이상 카메라를 지나가는 희미하게 인식 가능한 얼굴의 거친 이미지를 상상해서는 안 됩니다. 컴퓨터 비전의 발전—더 효율적이고 강력한 컴퓨팅과 AI 및 머신러닝의 지능이 결합된—은 스마트 카메라를 단순한 이미지 센서가 아닌 이미지 해석기로 만들고 있습니다. 아날로그 세계와 디지털 세계 사이의 이 다리는 몇 년 전에는 상상할 수 없었던 새로운 종류의 애플리케이션과 사용 사례를 열어주고 있습니다. Arm은 보안, 컴퓨팅, 이미징 및 인공 지능 전반에 걸쳐 강력하고 안전하며 스마트한 비전 제품의 새로운 미래를 가능하게 합니다.