온디바이스 AI란? 온디바이스 AI 설명

 

 

 

 

목차

• 시스템 구조
• 1) 기존의 방식 : 클라우드 서버를 이용한 인공지능
• 2) 새로운 방식 : 온디바이스AI
• 장점 및 활용
• 필요한 주요 기술
• 같이 읽으면 좋은 글

 

 

On-Device AI는
단말기(device)에 내장되어있는(on) 인공지능(AI)
라는 뜻입니다.

 

 

 

●  시스템 구조

AI 시스템 구조 (출처 : 삼성전자)

 

1) 기존의 방식 : 클라우드 서버를 이용한 인공지능

 

기존의 AI는 클라우드 서버를 사용하여 사용자에게 결과 값을 전달하였습니다. AI는 기본적으로 복잡한 하드웨어와 소프트웨어를 요구합니다. 쉽게 이야기하자면 슈퍼컴퓨터가 수십에서 수백대는 필요하다는 이야기입니다. 

 

이러한 이유로 우리는 슈퍼 컴퓨터에게 인터넷을 통하여 명령을 내리고 이 명령을 슈퍼컴퓨터에서 처리하고 결과 값만 사용자에게 전달하는 겁니다.

 

깊숙하게 들어간다면 개개인이 요구하는 내용이 달라 필요한 능력치도 다르기에 훨씬 경제적인 이유, 보안이나 백업의 안정성, 뛰어난 접근성, 방대한 학습 데이터 등 다양한 이유가 있습니다.

 

요약하자면, 클라우드 서버를 사용하는 인공지능 시스템은 유연성, 확장성, 접근성 및 보안성을 통해 현대 기술 및 개개인의 환경에 맞는 효율적인 결과값을 도출하여 사용자에게 제공합니다. 이를 통해 여러 혁신적인 서비스나 어플리케이션을 구축할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

2) 새로운 방식 : 온디바이스AI

 

온디바이스 AI는 기기 자체에서 데이터 처리와 인공지능 알고리즘을 실행하는 기술을 말합니다. 이러한 방식은 클라우드에 의존하지 않고도 기기 내에서 데이터를 실시간으로 처하고 응당할 수 있게 합니다. 온디바이스 AI는 다양한 형태의 기기에서 사용됩니다. 이번에 출시한 갤럭시24 시리즈가 그 예시입니다.

 

온디바이스 AI는 기기 내에서 사용자의 명령을 처리하기 때문에 기존의 클라우드로 명령을 전달하는 과정이 빠지게 됩니다. 과정이 빠지게 되면서 더욱 빠른 처리가 가능해지고 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있습니다.

 

요약하자면, 클라우드 서버를 사용할 때의 대부분의 장점을 가지고 더 빠르고 적은 자원(인터넷, 배터리)을 사용합니다.

 

 

반도체 이미지

●  장점 및 활용

 

- 장점으로는 크게 4가지 정도로 생각해 볼 수 있습니다.

 

1. 개인 정보 보호 및 보안 강화 : 온디바이스AI는 데이터 처리를 기기 자체에서 수행하기 때문에 클라우드로 데이터를 전송할 필요가 없습니다. 이러한 이유로 사용자의 개인 정보를 외부로 노출시키지 않고도 데이터를 안전하게 처리할 수 있습니다.

 

2. 실시간 응답 : 클라우드로 데이터를 보내고 결과를 기다리는 대신, 온디바이스 AI는 단말기 내에서 데이터를 처리하여 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다. 이는 응용 프로그램의 반응성을 향상시킵니다.

3. 에너지 효율성 : 클라우드로 데이터를 전송하는 대신 단말기 내에서 처리되므로, 데이터 전송에 필요한 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이는 배터리 수명을 연장하고 단말기의 사용 시간을 늘리는 데 도움이 됩니다.

4. 네트워크 대역폭 절약 : 온디바이스 AI는 데이터 처리를 단말기 내에서 수행하기 때문에 네트워크 대역폭을 절약할 수 있습니다. 이는 네트워크 혼잡이나 연결 불안정성에 따른 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

 

 

AI 이미지

- 활용

 

활용 방법으로도 크게 4가지 정도 생각해 볼 수 있습니다.

 

1. 음성 인식 및 자연어 처리: 스마트폰, 스마트 스피커 등에서 음성 명령을 인식하고 처리하는 기능에 온디바이스 AI를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 인터넷에 연결되지 않은 상황에서도 음성 기반 서비스를 이용할 수 있습니다. ex)빅스비, siri, 기가지니 등

2. 이미지 및 비디오 처리: 스마트폰 카메라에서 실시간으로 이미지나 비디오를 처리하여 객체 인식, 얼굴 인식, 포즈 추정 등의 기능을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 보안 카메라, 스마트폰 카메라 애플리케이션 등에서 다양한 응용이 가능합니다. 아마 AR(증강현실) 관련하여 혁신적인 발전이 있지 않을까 생각해 봅니다.

3. 보안 및 인증: 생체 인식 기술을 활용하여 지문, 홍채, 얼굴 인식 등의 기능을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 스마트폰 잠금 해제, 결제 인증, 출입 통제 등에 사용할 수 있습니다.

4. AI 기반 게임 및 엔터테인먼트: 게임 캐릭터의 인공지능, 가상현실 및 증강 현실 애플리케이션에서 온디바이스 AI를 활용하여 현실과 상호작용하는 캐릭터를 제공할 수 있습니다.

5. IoT(사물인터넷) 기기: 온디바이스 AI를 활용하여 스마트 홈 기기, 헬스케어 기기, 자동차 등 다양한 IoT 기기에서 데이터 처리와 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

 

 

● 필요한 주요 기술 

 

시사에 관심 있으신 분들이라면 온디바이스AI 관련주가 폭등했다는 뉴스를 보셨을 수도 있습니다. 그 이유가 여기 있습니다. 위에 언급한 것처럼 AI는 원래 슈퍼 컴퓨터를 수십~수백 대를 사용해야 하는 아주 높은 연산력과 많은 전력을 잡아먹습니다. 그래서 휴대폰과 같은 작은 단말기에 집어넣으려면 아무리 AI의 성능을 낮춰서 넣더라도 지금의 연산력보다 좋고 전력도 기존의 칩보다 덜 사용하여야 합니다. 그래서 이에 대한 투자와 관련 업체들이 수혜를 입을 것이라는 예측과 함께 관련주들이 폭등하는 모습을 보여줬던 것 입니다.

 

1. 저전력 및 고성능 칩셋: 온디바이스 AI를 실행하기 위해서는 저전력이면서도 고성능을 제공하는 칩셋이 필요합니다. 이러한 칩셋은 기기 내에서 복잡한 인공지능 알고리즘을 실행할 수 있어야 합니다. 최근에는 모바일 기기 및 IoT 장치에서 사용할 수 있는 저전력 AI 가속기가 개발되어 이러한 요구사항을 충족시키고 있습니다.

2. 신경망 알고리즘 최적화: 온디바이스 AI에서는 기기의 제한된 자원을 고려하여 인공지능 알고리즘을 최적화해야 합니다. 이를 위해 신경망 구조의 경량화와 최적화 기술이 중요합니다. 작은 모델 크기와 낮은 연산량을 요구하는 모델 아키텍처를 개발하여 기기 내에서 효율적으로 실행할 수 있도록 해야 합니다.

3. 데이터 압축 및 전송: 온디바이스 AI에서는 기기와 클라우드 간의 데이터 전송이 필요할 수 있습니다. 이 때 데이터의 압축과 효율적인 전송 기술이 필요합니다. 작은 대역폭을 사용하면서도 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 압축 알고리즘과 전송 프로토콜이 필요합니다.

4. 원활한 사용자 경험을 위한 인터페이스: 온디바이스 AI 시스템은 사용자와의 상호작용을 위한 인터페이스를 제공해야 합니다. 이를 위해 음성 인식, 자연어 처리, 제스처 인식 등과 같은 기술이 중요합니다. 또한, 사용자의 데이터를 효과적으로 관리하고 프라이버시를 보호하기 위한 보안 기술도 필요합니다.

5. 연속적인 학습 및 개선: 온디바이스 AI 시스템은 지속적으로 학습하고 성능을 개선해야 합니다. 이를 위해 온라인 학습(Online Learning) 및 강화 학습(Reinforcement Learning)과 같은 기술이 필요합니다. 이러한 기술을 통해 시스템은 새로운 데이터와 상황에 적응하고 사용자의 요구에 더욱 잘 대응할 수 있게 됩니다.

 

 

⊙같이 읽으면 좋은 글

온디바이스 AI 관련주 대장주 총정리

---

 

초전도체 관련주 대장주 9종목

---

 

의사 파업 관련주 대장주 정리