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Start Up Innovation / Science
AI용 엣지 컴퓨팅, 단말기 전력 소비 20분의 1
OKI 등, 데이터 교류를 최소화

AI(인공지능) 시대의 데이터 처리 기술로서 주목 받고 있는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing). 감시카메라 등 현장에 가까운 장소에서 데이터를 처리해 효율성을 높일 수 있는 기술이지만, 전력 소비 증가 및 발열 등 과제도 남아있다. 하지만 AI를 실제 사회에서 활용하는데 꼭 필요한 핵심 기술 보급을 위한 기폭제가 될 가능성도 있다.

감시카메라의 영상을 통한 소매치기범 특정, 선박 위에서 먼 지점에 있는 표류물 감시 등, 사람이 직접 해오던 업무를 AI가 대신하는 시대가 다가오고 있다. 이러한 시대의 가장 큰 키워드 중 하나가 엣지 컴퓨팅이다. 클라우드가 아닌 최종적 단말기 및 기기와 가까운 장소에서 효율적으로 데이터를 처리한다.

-- 방대한 계산량 --
AI가 탑재되어 스스로 생각하는 감시카메라의 등장도 가까워오는 가운데, 해결 과제로 떠오르고 있는 것은 데이터 처리의 복잡함이다. 예를 들어, 실제로 촬영된 영상에서 AI가 소매치기범을 특정하기 위해서는 방대한 계산량이 필요하다.

OKI의 추산에 따르면, 현재의 GPU(영상처리반도체)로 AI가 8K 영상을 처리하기 위해서는 300와트 이상의 전력이 필요하다. 발열도 심하기 때문에 대규모 냉각기기도 필요해 전혀 실용적이지 않다. 현재는 클라우드에 촬영 데이터를 전송해 처리하는 것이 일반적이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 OKI와 아이즈(会津)대학, 종합경비보장(ALSOK), 재팬 마린 유나이티드(JMU) 등 4곳은 공동으로 ‘혁신적인 AI 엣지 컴퓨팅 기술’을 개발한다.

데이터 처리에 이용하는 새로운 연산 방법을 개발해 소비전력을 20분의 1로 낮추는 것이 목표다. 9월에는 신에너지∙산업기술종합연구기구의 프로젝트에도 채택되었다. 혁신적인 AI 엣지 컴퓨팅 기술이 실현된다면 고해상도 데이터도 발열 걱정 없이 엣지로 처리될 수 있다.

새로운 AI 엣지 컴퓨팅 기술의 핵심은 아이즈대학이 연구하고 있는 새로운 연산 방법이다. AI가 영상 등의 데이터를 처리할 때에는 ‘합성곱 연산’이라는 방법이 이용되는 경우가 많다. 화소 수에 따라 쌓여가는 정방형의 작은 화상 데이터에, 같은 정방형 수치의 조합으로 구성된 ‘필터’를 곱하는 방법으로 합계를 계산. 이러한 계산을 몇 번이고 반복해 최종적인 수치를 산출해내는 것이다.

본래의 영상 데이터가 같아도 필터에 따라 그 결과는 달라진다. 다양한 필터를 이용해 계산을 반복함으로써 소매치기범의 얼굴 및 훔치는 동작 등을 단계적, 구체적으로 인식할 수 있게 된다. 필터는 대량의 데이터를 습득하는 심층학습을 통해 정밀도를 높일 수 있다.

기존의 합성곱 연산에서는 우선 메모리에서 집적회로에 요소 별로 나뉘어진 영상 데이터와 필터를 전송. 이 후 집적회로를 통해 처리된 결과를 다시 메모리로 돌려놓는다. 처리되어 돌아온 결과와 새로운 필터를 다시 회로로 전송해 계산하는 동작이 반복된다. 이처럼 메모리와 집적회로 사이에서 대량의 데이터 교류가 발생하기 때문에 대규모 전력이 필요하고 열도 발생한다.

이에 반해 아이즈대학의 새로운 연산 방법은 처음에 메모리에서 집적회로로 영상 데이터를 정리해 전송한다. 이 후에는 메모리에서 필요한 필터를 집적회로에 몇 번이고 전송해 회로 내에서 연산이 반복된다. 중간 결과는 메모리로 다시 전송되지 않고 최종적인 수치만을 전송하기 때문에 소비전력을 큰 폭으로 낮출 수 있다고 한다.

새로운 연산 방법의 기초 기술 개발에 성공한 아이즈대학은 향후, 정밀도를 높여나갈 계획이다. OKI는 합성곱 연산의 규모를 더욱 압축할 수 있는 기술도 개발, 전력 소비량을 낮춘다.

한편, ALSOK와 JMU는 고정밀 영상을 이용한 인식 기술을 개발한다. ALSOK는 소매치기범 등의 행동을 AI가 인식하거나, 넓은 범위에서의 화재 및 교통 체증을 검지하는 기술을 검증한다. 2020년에 실제 기기를 통한 검증을 목표로 하고 있다. JMU는 선박에서 10km 떨어진 20m 크기의 물체를 검출하는 기술 개발을 추진한다.

-- 자율주행으로의 응용도 --
AI의 전력 소비량을 낮추는 기술의 응용은 감시카메라에 한정되지 않는다. 개발 경쟁이 본격화되고 있는 자율주행에서는 ‘눈’의 역할을 하는 센서와 영상 인식에 고도의 기술이 요구되고 있다. 위험물을 피하는 등의 상황에 실시간으로 대응하기 위해서는 차내에서 데이터를 처리할 필요가 있어, 이번 기술의 활용을 기대할 수 있다.

OKI의 연구개발센터 이노베이션추진실장인 마에노(前野) 씨는 “혁신적인 AI 기술을 조속히 창출해내고 싶다”라고 포부를 밝혔다.

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