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자율형 IoT로의 진화, “더 가벼우면서 협동적으로”
자율형 IoT로의 진화, “더 가벼우면서 협동적으로”
  • 차종환 기자
  • 승인 2021.11.10 21:32
  • 댓글 0
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디바이스 자체로 작동하는 AI
전력∙네트워크 사용 최소화

데이터 공유 전 익히는 ‘연합학습’
스마트시티∙제조 등 활용성↑
클라우드를 거치지 않고 디바이스 자체적으로 AI가 작동하는 방식이 확산되고 있다. 삼성전자는 온디바이스AI를 표방한 ‘그랑데AI’ 세탁기를 선보인 바 있다. [사진=삼성전자]
클라우드를 거치지 않고 디바이스 자체적으로 AI가 작동하는 방식이 확산되고 있다. 삼성전자는 온디바이스AI를 표방한 ‘그랑데AI’ 세탁기를 선보인 바 있다. [사진=삼성전자]

[정보통신신문=차종환기자]

사물인터넷(IoT) 기술이 자체적으로 데이터를 학습해 판단하거나 디바이스들 간 협업하는 방식으로 진화하고 있다. 이른바 ‘자율형 IoT’의 등장이 가시화되고 있다는 분석이다.

한국전자기술연구원(KETI)은 최근 관련 보고서를 통해, 자율형 IoT를 실현하는 핵심축을 이루는 기술로 인공지능(AI) 경량화 기술과 연합학습 기술을 꼽았다.

AI 경량화 기술은 IoT 디바이스가 높은 수준의 연산 능력과 충분한 메모리 용량에 한계가 있는 점을 감안해 제한된 하드웨어(HW) 환경에서도 현실 적용 가능한 수준의 성능을 낼 수 있는 AI를 구현하는 기술로 요약된다.

지난해 MIT에서 공개한 MCUNet이라는 AI 모델이 대표적인데, 이는 현실에서 적용 가능한 수준의 이미지 분류 기능을 MCU(Microcontroller Units) 단에서도 동작함을 보이고 있다.

주요 머신러닝 활용 분야인 영상인식, 음성인식, 이미지 프로세싱, 시계열 분석 등이 이러한 경량화 기술로 IoT 디바이스에서도 충분히 동작이 가능하다는 설명이다.

특히 유용한 활용은 특정 음성 명령으로 디바이스를 활성화시키는 기능에서 찾아볼 수 있다.

많은 AI 스피커들이 “헤이 시리”, “헤이 구글”과 같은 특정 단어를 통해 디바이스를 활성화시키곤 하는데, 이는 저전력을 지향하는 IoT 디바이스들에겐 필수적인 기능으로 탑재되고 있다.

이상탐지 역시 경량화 기술의 일환이다.

드물게 발생하는 이상 패턴을 탐지하기 위해 너무 많은 정상 데이터를 AI가 검사해야 하는 문제점이 발생되면서 막대한 전력 및 네트워크 자원 낭비가 발생하곤 한다. 이상탐지는 이상 패턴을 감지한 경우에만 데이터를 서버로 전송해 훨씬 효율적인 IoT 디바이스의 활용을 도모할 수 있다.

또 하나의 자율형 IoT 핵심기술로 연합학습(Federated Learning) 기술이 있다. IoT 디바이스들이 데이터를 공유하는 대신 각자의 데이터로 학습하고 관련 학습 정보를 공유하는 것을 일컫는다.

스마트폰이나 산업용 센서 등의 로컬 디바이스는 자체 데이터만으로 로컬 모델을 학습하고 이후 중앙서버에서 해당 학습 정보들을 취합해 글로벌 모델을 생성하게 된다.

로컬 디바이스는 글로벌 모델을 참조해 지능을 주기적으로 갱신하는데, 최종적으로는 로컬 디바이스가 자신의 데이터를 공유하지 않았음에도 모든 데이터가 공유된 경우에 가까운 효과를 내게 된다.

이처럼 연합학습은 데이터 공유에 필요한 막대한 컴퓨팅 및 네트워크 자원을 절약하면서도 글로벌 모델에 근접한 성능을 가질 수 있는 기술이라는 설명이다.

스마트시티와 같이 대규모 IoT 디바이스가 머신러닝 애플리케이션을 탑재해야 하는 경우 연합학습의 활용성은 더욱 증대된다.

스마트시티는 데이터의 규모와 함께 프라이버시 이슈로 인한 데이터 공유가 어려운 경우가 많아, 수집된 데이터를 공유하지 않으면서 연합학습하는 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다는 분석이다.

산업용 IoT의 연합학습 지원 기술도 활발히 연구되고 있다.

산업용 로봇 제어의 경우 지능형 산업로봇들이 데이터 대신 학습된 모델 정보를 공유함으로써 공장 내부의 네트워크 자원을 효율화 하면서 높은 성능을 낼 수 있기 때문이다.

이밖에 스마트팩토리 분야에서 엣지컴퓨팅 및 네트워크 관점에서 IoT 연합학습을 최적화하려는 시도가 활발히 이뤄지고 있다.


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