인터넷 없이도 빠르고 안전한 '온 디바이스 AI'.. 일상속으로 들어온다

온 디바이스(On-Device)는 "기기 자체에"라는 뜻이다. 따라서 온 디바이스 AI는 "기기 자체에서 AI 기능을 구현하는 기술"을 의미한다.

기존의 AI 기술은 클라우드 서버에서 데이터를 수집하고 처리했다. 이는 사용자에게 즉각적인 응답을 제공하기 어렵고, 보안 문제도 발생할 수 있다는 단점이 있었다.

온 디바이스 AI는 이러한 단점을 해결하기 위해 등장한 기술이다. 온 디바이스 AI는 클라우드 서버에 데이터를 전송하지 않고, 스마트기기 내부에서 데이터를 수집하고 처리한다.

온 디바이스 AI는 차세대 딥러닝 기술로 주목받고 있다. 온 디바이스 AI의 발전은 AI 기술의 대중화를 가속화하고, 우리 생활에 더욱 밀접하게 다가올 것으로 기대된다.

온 디바이스 AI의 장점

온 디바이스 AI는 클라우드 서버 대신 스마트기기 내부에서 데이터를 수집하고 처리하는 기술이다. 이러한 특성으로 인해 온 디바이스 AI는 다음과 같은 장점을 가지고 있다.

빠른 작업시간:

클라우드 서버에 데이터를 전송하지 않기 때문에 사용자에게 저지연의 즉각적인 응답을 제공할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰 카메라로 사진을 찍으면 얼굴 인식 기술을 통해 얼굴을 인식하고, 사물 인식 기술을 통해 사진 속 사물을 인식하여 정보를 제공하는 데 걸리는 시간이 단축된다.

보안문제 해결:

클라우드 서버에 데이터를 전송하지 않기 때문에 보안 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰의 지문인식 기능은 사용자의 지문 정보를 클라우드 서버에 저장하지 않고, 기기 내부에 저장하여 개인정보 유출을 방지한다.

인터넷 연결없이도 AI 사용 가능:

인터넷 연결이 불가능한 상황에서도 실시간 번역 등의 AI 기능을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차의 주변 환경 인식 기능은 인터넷 연결이 불가능한 상황에서도 카메라를 통해 수집한 이미지를 분석하여 주변 차량, 보행자, 장애물 등을 인식할 수 있다.

온 디바이스 AI의 활용 분야

온 디바이스 AI는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있다. 대표적인 활용 분야로는 다음과 같은 것들이 있다.

| 스마트폰

스마트폰은 온 디바이스 AI 기술을 가장 많이 활용하는 분야 중 하나이다. 스마트폰의 카메라, 지문인식, 음성인식 등 다양한 기능에서 온 디바이스 AI 기술이 사용되고 있다.

카메라:

스마트폰의 카메라에서는 이미지 인식 기술을 활용하여 얼굴 인식, 사물 인식, 사진 편집 등의 기능을 제공한다. 예를 들어, 스마트폰 카메라로 사진을 찍으면 얼굴 인식 기술을 통해 얼굴을 인식하고, 사물 인식 기술을 통해 사진 속 사물을 인식하여 정보를 제공한다.

지문인식:

스마트폰의 지문인식 기능은 지문의 패턴을 인식하여 사용자를 식별하는 기능이다. 이 기능은 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 지문의 패턴을 빠르고 정확하게 인식한다.

음성인식:

스마트폰의 음성인식 기능은 사용자의 음성을 인식하여 명령을 수행하는 기능이다. 이 기능은 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 사용자의 음성을 정확하게 인식한다.

| 웨어러블 기기

웨어러블 기기에서도 온 디바이스 AI 기술이 활용되고 있다. 웨어러블 기기의 심박수 측정, 운동 추적 등 다양한 기능에서 온 디바이스 AI 기술이 사용되고 있다.

심박수 측정:

웨어러블 기기의 심박수 측정 기능은 사용자의 심박수를 측정하여 건강 상태를 모니터링하는 기능이다. 이 기능은 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 심박수를 정확하게 측정한다.

운동 추적:

웨어러블 기기의 운동 추적 기능은 사용자의 운동량을 측정하여 운동 상태를 분석하는 기능이다. 이 기능은 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 사용자의 운동을 정확하게 추적한다.

| 자율주행 자동차

자율주행 자동차는 온 디바이스 AI 기술이 가장 활발하게 개발되고 있는 분야이다. 자율주행 자동차의 주변 환경 인식, 경로 설정 등 다양한 기능에서 온 디바이스 AI 기술이 사용될 예정이다.

주변 환경 인식:

자율주행 자동차는 주변 환경을 인식하여 안전하게 주행해야 한다. 이때 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 주변 차량, 보행자, 장애물 등을 정확하게 인식한다.

경로 설정:

자율주행 자동차는 목적지까지 안전하고 효율적으로 주행하기 위해 경로를 설정해야 한다. 이때 온 디바이스 AI 기술을 사용하여 실시간 교통 상황을 고려하여 최적의 경로를 설정한다.

이외에도, 온 디바이스 AI 기술은 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 예를 들어, 가전제품, 의료기기, 산업용 장비 등 다양한 기기에서 온 디바이스 AI 기술이 사용될 것으로 전망된다.

 

온 디바이스 AI 생산 주요 기업

온 디바이스 AI는 최근 급성장하고 있는 기술 분야로, 주요 IT 기업들이 앞다퉈 투자와 개발에 나서고 있다. 온 디바이스 AI 생산 주요 기업으로는 다음과 같은 기업들이 있다.

구글: 스마트폰, 태블릿, 스마트워치 등 다양한 스마트기기에 온 디바이스 AI 기술을 적용하고 있다. 특히, 구글의 텐서플로(TensorFlow)는 대표적인 오픈소스 AI 프레임워크로, 온 디바이스 AI 개발에 널리 사용되고 있다.

애플: 아이폰, 아이패드, 애플워치 등 자사 제품에 온 디바이스 AI 기술을 적용하고 있다. 특히, 애플의 뉴럴엔진(Neural Engine)은 온 디바이스 AI 성능을 향상시키는 데 기여하고 있다.

인텔: NPU를 비롯한 다양한 AI 관련 기술을 개발하고 있다. 인텔은 스마트폰, 태블릿, PC 등 다양한 기기에 온 디바이스 AI 기술을 적용할 계획이다.

엔비디아: GPU를 비롯한 다양한 AI 관련 기술을 개발하고 있다. 엔비디아는 자사의 GPU를 활용한 온 디바이스 AI 솔루션을 제공하고 있다.

이외에도, 삼성전자, TSMC, 하이실리콘, 오픈엣지테크놀로지, 리노공업 등 다양한 기업들이 온 디바이스 AI 생산에 참여하고 있다.