딥러닝 비전검사 리딩기업 (주)라온피플의 이석중 대표와 AI(인공지능)가 IoT(사물인터넷)에 접목되면 엣지 컴퓨팅이 어떻게 스마트하게 운영될 수 있는지를 MTV의 지식PD [고우성의 테크리뷰]에서 알아봅니다.
▷[고우성 PD] 오늘 한 이야기 중에 탈 중심(Decentralization)이라는 말이 나왔는데, 뭔가요?
▶[이석중 대표] 모든 AI와 관련된 연산을 클라우드, 슈퍼컴퓨터, 고성능 서버에서 하는 게 아니고 단말기인 엣지(Edge) 쪽에서 하게 되면, 특히 고속 리스펀스 타임(신호 응답 시간)이 필요한 경우가 있습니다.
아니면 데이터 양이 너무 큰데, 망을 통해서 서버나 클라우드까지 갔다 오기에는 문제가 있는 경우, 단말기에서 AI (인공지능 솔루션)를 돌릴 수 있는 그런 디바이스가 있다면 훨씬 좋아지겠죠? 이것이 엣지 컴퓨팅의 개념이고요. 어찌 보면 엣지 컴퓨팅의 약화된 형태가 IoT라고 보면 될 것 같습니다.
▷[고우성 PD] 대표님은 IoT 쪽 엣지단에 AI와 관련된 디바이스가 활용될 거라고 보시는 겁니까?
▲엔비디아의 테그라 X시리즈 ‘X1’의 주요 특징
▶[이석중 대표] 그런 경향들이 많이 늘어날 수 있는 이유는 어떻게 보면 스마트폰도 일종의 엣지 (디바이스)가 될 수 있거든요. 그 다음에 인텔에서 개발했던 디바이스들도 드론이나 베이비 모니터링 이런 데 쓸 수 있고요. 저희가 쓰고 있는 엔비디아(NVIDIA) 테그라(Tegra) X시리즈 경우에도 쿠다(CUDA) 코어를 256개나 가지고 있어요. 그래서 웬만한 머신러닝 연산을 충분히 돌릴 수 있습니다.
▷[고우성 PD] 이 사진(교통량 측정) 은 국내에서 라온피플이 실제 적용한 사례입니까?
▲스마트 카메라를 통한 교통량 분석
▶[이석중 대표] 아직 필드에 적용된 것은 아니고요. 개발을 거의 마쳐가고 있는 단계인데요. 스마트 카메라에서 교통량을 분석할 수 있는 애플리케이션이 돌아가는 것을 보여주고 있습니다. 이건 실제로 서현역 근처를 찍은거고요. 차량을 카운팅하고 보행자가 어느 방향으로 가는지, 좌회전 차량이 몇 대고 우회전 차량이 몇 대인지 이런 교통 흐름에 대한 정보를 스마트 카메라를 통해 다 분석해 낼 수 있습니다.
▷[고우성 PD] 스마트 카메라에 AI 칩이 들어간겁니까?
▶[이석중 대표] 그렇죠. 아까 보셨던 엔비디아(NVIDIA) 테그라(Tegra) 칩이 들어가 있습니다.
▷[고우성 PD] 이런 식으로 가게 되면 앞으로는 센싱을 하는 디바이스들이 굉장히 인텔리전트하게 변하겠네요? 그리고 그것이 어찌 보면 진정한 IoT를 만드는 원동력이 되겠네요?
▶[이석중 대표] 그렇죠. 클라우드와 IoT 사이에서 둘이(엣지 디바이스와 클라우드) 협업을 하게 되면 좀 더 강력한 것들을 할 수 있는 바탕이 됩니다.
▷[고우성 PD] 직접 엔비디아 SDK로 (개발)해보신 거잖습니까. 해보시니까 편하게 구성이 되어있던가요?
▶[이석중 대표] 네 그렇습니다.
▷[고우성 PD] 많은 기업들이 꼭 엔비디아 (솔루션)가 아니더라도 (다른 솔루션들이) 제공될거니까 많이 활용하겠네요.
▶[이석중 대표] 네. 엊그제는 AI 핵심 연산이 되고 있는 부분을 가속화 해주는 칩을 소개하러 어떤 회사가 왔다 갔고요. 그런 식으로 엣지에서의 AI를 구현할 수 있는 선택이 넓어지고 있는 상황입니다.
▷[고우성 PD] 엣지단이 인텔리전트 해진다면 누구든지 사서 (적용)하면 되는거잖아요. 그럼 차별화된, 부가적인 서비스는 어떤 게 나올 수 있을까요?
▶[이석중 대표] 그건 업체들의 기획 능력에 따라 달라지겠죠. 우리가 PC를 사서 뭘(어떤 애플리케이션) 돌릴 것이냐 하는 건 돌리는 사람의 몫이듯이 마찬가지로 어떤 애플리케이션을 만들 것이냐 하는 건 그 회사의 기획 능력이나 개발 능력에 따라 달라지겠죠.
[기사 원문보기]
http://www.hellot.net/new_hellot/magazine/magazine_read.html?code=202&sub=002&idx=46117&list=thum
