데이터 보안에 안전한 AI가 있다고? 엣지 AI의 모든 것

엣지 AI: 클라우드를 넘어 디바이스로

한 해에만 수십 건의 클라우드 데이터 유출 사고가 발생합니다. 자연스럽게 보안과 데이터 지연에 강한 엣지 AI 기술이 주목받고 있어요. 엣지 AI는 데이터가 생성되는 현장에서 직접 인공지능 연산을 수행하는 기술입니다. 기기 자체에서 AI가 작동하기 때문에 민감한 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않기 때문이에요. 동시에 엣지 AI는 대역폭 사용을 줄이고 응답 속도를 개선합니다. 오늘은 엣지 AI의 개념, 클라우드 AI와의 차이점, 엣지 AI의 사례와 전망까지 모두 알아보겠습니다.

엣지 AI가 무엇일까요?

엣지 AI(Edge AI)는 로컬 디바이스에 AI 알고리즘, 모델을 직접 구축하는 것입니다. 인터넷 연결 없이 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능해요. 네트워크의 가장자리(edge)에서 작동한다고 해서 붙여진 이름처럼, AI 연산이 클라우드나 데이터센터에서 이루어지지 않고 데이터가 있는 곳에서 이루어지고 있어요.

엣지 AI 기술의 핵심은 무엇일까요?

엣지 AI는 기술의 핵심은 고성능, 저전력, 실시간성, 데이터 보안, 유연한 협업입니다. 이 다섯가지를 실현하는 5대 기술 요소를 소개합니다.

1. 하드웨어: 저전력 AI 가속기

엣지 AI 하드웨어의 핵심은 저전력 AI 가속기입니다. 엣지 AI는 최소 에너지로 효율적인 AI 추론을 해야 합니다. 그래서 일반 CPU가 아니라 NPU, ASIC 등의 부품이 AI 연산을 CPU 대신 처리하며 전체 시스템 효율을 높여요. 그 결과 연산 속도가 빨라지면서 전력 소모가 크게 줄어듭니다.

2. 소프트웨어: 경량화 프레임워크 및 관리 도구

경량화 프레임워크와 관리 도구는 제한된 자원과 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행하고, 최적화하며, 손쉽게 배포해줍니다. 프레임워크로 TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime 등이 널리 쓰이고 있어요. NPU/ASIC 등 특수 하드웨어를 지원하려면 관련 SDK, 커스텀 드라이버·운영체제 지원도 필수입니다.

3. 딥러닝 모델 경량화 기술

• 양자화(Quantization): 모델의 가중치·연산을 낮은 비트 정수로 변환해 속도와 배터리 효율을 높입니다.

• 프루닝(Pruning): 중요하지 않은 뉴런, 연결을 삭제해 모델 크기를 줄이고 추론 시간을 단축합니다.

• 지식 증류(Distillation): 대형 모델(Teacher Model)의 지식을 효율적이고 작은 '학생 모델(Student Model)'로 이전해 빠르고 가벼운 엣지 실행이 가능합니다.

4. 데이터 보안

엣지 AI는 실시간 데이터 송수신과 디바이스 간 협업, 업데이트 관리를 지원해야 합니다. 또한 민감 정보는 엣지에서 바로 처리하여 개인정보 노출을 최소화하며, 암호화, 인증, 로컬 로그 관리가 요구됩니다. 분산 환경을 고려해 보안 통신 프로토콜, 로컬 데이터 보호, OTA(Over-The-Air) 업데이트 시스템*이 필요합니다.

*OTA(Over-The-Air) 업데이트 시스템: 네트워크를 통해 엣지 디바이스의 3소프트웨어와 펌웨어를 원격에서 자동으로 업그레이드하는 기술

한화비전의 WiseStream은 평균적으로 52% 데이터 크기 감소를 달성했으며, 움직임이 적은 환경에서는 최대 80%까지 비트레이트 절감이 가능하다. / 출처 한화비전 홈페이지

5. 분산 추론 및 협력 학습

생성형 AI, LLM 등 복잡한 워크로드는 하이브리드 구조에서 일부 연산만 엣지에 맡기고, 크고 복잡한 연산은 서버가 처리합니다. 여기에서 서버란 사용자나 데이터 발생지 근처에 존재하는 로컬 컴퓨팅 리소스예요.

엣지 AI는 여러 엣지 디바이스가 원본 데이터를 공유하지 않고, 로컬 모델을 학습하고 서버가 집계해 모델을 개선하며 개인정보를 보호합니다. 이 방식을 “협력학습(연합학습, Federated Learning)”이라고 하는데요. 네트워크 대역폭 절감과 데이터 주권, 실시간 서비스 향상에 도움이 됩니다.

엣지 AI vs 클라우드 AI, 차이는 무엇일까요?

엣지 AI와 클라우드 AI는 각각 뚜렷한 장단점을 가지고 있습니다. 가장 근본적인 차이는 AI 연산 장소입니다. 클라우드 AI는 멀리 떨어진 데이터센터에서 처리하고, 엣지 AI는 사용자가 사용하는 디바이스 자체에서 직접 처리합니다. 이 차이로 인해 성능, 비용, 보안 등 여러 측면에서 상반된 특징을 보입니다.

1. 보안

엣지 AI는 데이터가 외부로 나가지 않고 디바이스 내부에서 처리되어 프라이버시 측면에서 유리합니다. 클라우드 AI는 사용자 데이터가 외부 서버로 전송되는 과정에서 데이터 유출 위험이나 프라이버시 문제가 발생할 수 있어, 의료·금융·법률 등 민감 데이터를 다루는 경우 법규나 기업 정책에 의해 제한받기도 합니다.

2. 처리 속도와 지연 시간

엣지 AI는 디바이스에서 직접 데이터를 처리하여 지연 시간을 크게 단축합니다. 엣지 AI는 수 밀리초 이내에 처리가 가능한 반면, 클라우드 AI는 데이터를 멀리 떨어진 서버로 전송하므로 일반적으로 수십~수백 밀리초가 걸리며 경우에 따라 1초 이상 지연되기도 합니다. 즉각적인 판단이 중요한 상황에서는 이런 지연이 치명적일 수 있습니다.

3. 네트워크 대역폭과 비용

엣지 AI는 로컬에서 데이터를 처리하므로 더 낮은 대역폭이 필요하고, 클라우드처럼 요청당 추가 비용이 발생하지 않습니다. 클라우드 AI는 ChatGPT 같은 대형 LLM 서비스 운영에 하루 약 70만 달러 상당의 추론 비용이 소모될 정도로 운영비용이 높습니다.

4. 컴퓨팅 성능

엣지 AI는 특정 용도에 최적화된 경량 모델을 사용해 효율적인 성능을 발휘하며, 디바이스의 물리적 제약 내에서도 실용적인 AI 기능을 제공합니다. 클라우드 AI는 데이터센터의 막대한 연산 자원을 활용해 거대한 모델도 구동할 수 있고, 필요에 따라 자원을 수평적으로 확장해 동시 접속 사용자 수나 작업량 변화에 탄력적으로 대응합니다.

5. 업데이트와 관리

엣지 AI는 각 디바이스별 맞춤 최적화가 가능하며, 사용자 환경과 사용 패턴에 따라 개별적으로 학습하고 발전할 수 있어 더욱 개인화된 서비스를 제공합니다. 또한 OTA(무선 업데이트) 기술을 통해 지속적인 성능 개선이 가능합니다. 클라우드 AI는 서버 측에서 일괄 업데이트가 가능해 중앙 집중식 관리가 용이합니다.

💡엣지 AI vs 클라우드 AI 한 눈에 정리

엣지 AI는 실생활에 어떻게 적용되어 있을까요?

스마트 영상 보안: 한화비전 CCTV

오늘날 도심 곳곳에서 수백 대의 카메라가 매 순간 방대한 양의 영상 데이터를 수집하고 있지만, 기존 영상 시스템은 데이터의 신속한 처리가 어려워 주로 사후 분석용으로만 활용되고 있습니다. 그러나 한화비전 모플의 엣지 AI 카메라는 영상 피드를 즉시 분석하여 객체, 움직임 또는 이상 징후를 일어남과 동시에 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이러한 디바이스 내 AI 덕분에 기다릴 필요 없이 알람, 출입문 잠금, 보안 담당자 통보 등 즉각적인 조치가 가능해집니다. 또한 민감한 정보의 네트워크 전송을 최소화하여 데이터 보안 수준을 크게 향상시킵니다.

한화비전 CCTV는 AI 기반 네트워크 영상장치 Wisenet AI NVR을 기반으로 Wisenet AI 카메라에서 분석한 객체 정보(메타데이터)를 저장하고 활용한다. 이 NVR은 일반 영상 저장을 넘어, AI가 분류·인식한 사람, 얼굴, 차량, 번호판 등 다양한 객체의 속성을 메타데이터로 함께 저장해 빠르고 정밀한 검색·관리가 가능하다. / 출처 한화비전 홈페이지

헬스케어: 애플워치

애플워치는 엣지 AI 기술을 적극 활용하는 대표적인 웨어러블 기기입니다. 손목에 착용하는 작은 기기 안에서 복잡한 AI 연산을 처리해 사용자의 건강을 실시간으로 모니터링해요. 애플은 프라이버시를 중시해 가능한 많은 AI 연산을 기기 내부에서 처리하는데요. 특히 건강 데이터처럼 민감한 개인정보는 외부로 전송하지 않고 애플워치 자체에서 분석합니다. 심박수, 혈중 산소 포화도, 심전도 같은 생체 신호를 실시간으로 처리하여 이상 징후를 감지하면 즉시 사용자에게 알림을 제공해요. 이런 기능들이 클라우드 연결 없이도 작동하기 때문에 네트워크가 불안정한 환경에서도 생명을 구하는 역할을 할 수 있습니다. 실제로 애플워치의 심방세동 감지 기능으로 심장 질환을 조기 발견한 사례들이 전 세계적으로 보고되고 있어요.

애플워치는 가장 잘 알려진 엣지 AI 기기이다. / 출처 Apple

바르셀로나의 스마트 교통 시스템

교통 관리 시스템은 미리 정해진 시간에 따라 신호를 바꾸는 방식이라 실제 교통 상황과 맞지 않는 경우가 많습니다. 스마트 신호등 솔루션은 이런 문제를 엣지 AI로 해결했어요. 교차로에 설치된 작은 컴퓨터가 차량 수, 이동 방향, 대기 시간을 파악해 신호등 제어에 활용합니다. 각 교차로에서 분석된 데이터는 교통관제센터의 서버로 전송됩니다. 이 서버는 도시 전체 교통 상황을 실시간으로 모니터링하다가 특정 구간에 차량이 몰리면 자동으로 신호 시간을 조정해요. 예를 들어 한쪽 도로에 차가 많이 밀려있으면 그쪽 신호를 더 길게 주는 식입니다. 덕분에 바르셀로나는 도시 전체 교통 상황을 한눈에 파악할 수 있고, 축적된 데이터로 미래 교통 계획도 더 효과적으로 세울 수 있게 되었어요.

바르셀로나는 엣지 AI를 활용한 스마트 교통 시스템이 발달했다. / 출처 Unsplash

엣지 AI의 미래: 생성형 엣지 AI로 나아가다

생성형 AI 기술이 엣지로 이동하고 있습니다. 엣지 생성형 AI(Edge GenAI)는 센서, 스마트폰, 엣지 서버 같은 로컬 디바이스에서 직접 콘텐츠를 생성하는 기술입니다. 공장 현장이나 자율주행차처럼 클라우드로 데이터를 전송하기 어려운 환경에서 실시간으로 의사 결정이 가능해지는 것이죠. 구체적으로 어떤 모습일까요? 공장에서 작업자가 "오늘 A라인 점검 보고서 작성해줘"라고 말하면, 공장 내 엣지 서버가 즉석에서 현장 데이터(온도, 진동, 생산량)를 분석해 완전한 점검 보고서를 몇 초 만에 생성합니다. 자율주행차는 개인 운전 패턴을 학습해 나만의 최적 경로를 생성하죠.

전문가들은 엣지 AI가 클라우드와 협력하는 하이브리드 구조로 발전할 것이라 전망합니다. 한화비전은 이미 이 미래를 현실로 만들고 있습니다. 한화비전의 솔루션은 엣지 AI와 클라우드 AI가 결합된 구조로, 각 기술의 강점을 극대화합니다. 엣지 AI는 실시간 분석과 프라이버시 보호를 담당하고, 클라우드 AI는 복잡한 연산과 대규모 데이터 처리를 수행합니다. 즉, 단순한 작업은 엣지에서 즉시 처리하고, 고도 연산이 필요한 분석은 클라우드의 강력한 컴퓨팅 자원을 활용하는 방식으로 현장에서 구현되고 있습니다.

애플 인텔리전스가 대표적인 예입니다. 간단한 교정이나 재작성은 아이폰에서 처리하고, 요약 작업은 애플 프라이빗 클라우드로, 완전히 새로운 텍스트 작성은 챗지피티로 연결하고 있어요. 핵심은 단순한 인식이나 분석을 넘어서 창작하고 생성하는 일을 클라우드가 아닌 현장에서 바로 한다는 점입니다. 앞으로 엣지 AI는 더 스마트하고, 빠르며, 상황에 맞는 지능적 서비스의 중심이 될 거예요.

한화비전 엣지 AI와 클라우드 협업을 통한 주차 솔루션의 미래

클라우드 방식은 영상을 외부 서버로 전송해 처리하기 때문에 수십 밀리초에서 1초 이상 지연이 발생하지만, 한화비전 모플의 엣지 AI는 카메라 자체에서 즉시 차량을 식별하고 분석하여 수 밀리초 이내에 처리를 완료합니다. 민감한 차량 정보가 디바이스 내부에서만 처리되어 외부로 전송되지 않기 때문에, 한 해 수십 건씩 발생하는 클라우드 데이터 유출 사고로부터도 자유로울 수 있습니다. 실시간 처리와 프라이버시 보호, 이 두 가지를 동시에 실현하는 엣지 AI가 스마트 주차 솔루션의 미래일 수 있죠. 한화비전 모플의 엣지 AI 기반 스마트 주차 솔루션이 우리 건물에 구체적으로 어떻게 적용될 수 있는지 궁금하시다면, 다음 글 '스마트 아파트 시대, 아파트 주차장도 똑똑해진다'에서 실제 적용 방법과 기대 효과를 자세히 확인해 보세요.