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온디바이스 AI 혁신 동향과 미래 연구 방향: 차세대 엣지 지능화의 현재와 전망

일반 리포트 2025년 04월 29일
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  • 온디바이스 AI 기술은 클라우드 AI와는 달리, 사용자의 디바이스 내에서 직접 인공지능 모델을 실행할 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있다. 이는 데이터 전송 없이 즉각적으로 처리할 수 있는 장점을 지니며, 실시간 처리와 개인 프라이버시 보호를 동시에 달성할 수 있다. 최근 대원씨티에스와 딥엑스가 공동 개최한 세미나에서는 AI 반도체의 발전과 그 필요성이 강조되었으며, 특히 NPU와 VPU의 역할이 부각되었다. 주목할 점은, 국내 연구진들이 개발한 AI 전자코와 같은 실제 응용 사례들이 급속도로 발전하고 있다는 점이다. 이 기술들은 다양한 영역에서의 활용 가능성을 높이며, 특히 의료 기기와 자율주행차에서 빠르고 효율적인 데이터 처리를 통해 혁신을 이룰 것으로 보인다.

  • 온디바이스 AI는 엣지 환경을 최적화하여, 스마트폰과 IoT 기기에서의 활용을 통해 실시간 응답성을 극대화하고 있다. 이 과정에서 AI 반도체 기술은 중요하며, 삼성의 갤럭시 S24와 같은 최신 기기에서 활용되고 있다. AI 메모리 반도체의 발전 또한 향후 온디바이스 AI 생태계의 확대를 이끌 것으로 기대된다. 특히, 뉴로모픽 메모리 반도체 기술은 고효율의 AI 시스템 구축을 가능케 하며, 여러 산업 분야에서의 응용이 기대된다. 마지막으로, 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 공존 전략은 사용자 경험을 한층 풍부하게 하며, 앞으로의 기술 발전에서 중요한 판단의 기초가 될 것이다.

온디바이스 AI 개념 및 발전 배경

  • 온디바이스 AI 정의

  • 온디바이스 AI는 디바이스 내에서 인공지능 모델을 실행하는 기술을 의미합니다. 이는 기존의 클라우드 기반 AI와는 달리 데이터 전송 없이도 즉시 처리할 수 있는 장점을 제공합니다. 기술적으로는 스마트폰, IoT 기기, 의료 장비 등 다양한 하드웨어에서 직접 AI 작업이 수행되는 것을 말합니다. 이 과정에서 데이터는 디바이스 내부에서 처리되기 때문에 개인 정보 보호와 보안 측면에서도 이점이 있습니다.

  • 엣지 AI와의 차별점

  • 엣지 AI는 온디바이스 AI의 개념을 포함하여, 더 넓은 범위의 기술을 포괄합니다. 엣지 AI는 기기 가까운 위치에서 데이터 처리를 수행하는 것으로, 반드시 디바이스 내부에서만 작업하는 것은 아닙니다. 예를 들어, Edge AI는 근처의 서버(포그 컴퓨팅)를 활용하여 일부 연산을 분산 처리할 수도 있습니다. 반면 온디바이스 AI는 모든 연산을 해당 디바이스에서 완료해 레이턴시를 최소화하고, 클라우드에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 빠른 응답 속도와 데이터 보안성을 제공할 수 있습니다.

  • 주요 이점 및 활용 분야

  • 온디바이스 AI의 가장 큰 이점 중 하나는 빠른 응답 속도입니다. 예를 들어, 스마트폰에서 음성을 인식할 때 클라우드 상으로 데이터를 전송할 필요 없이 즉시 처리하여 사용자에게 신속하게 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 특히 자율주행차와 같은 실시간 결정이 중요한 응용 분야에서 필수적입니다.

  • 또한, 개인정보 보호 측면에서도 온디바이스 AI는 매우 유리합니다. 데이터가 디바이스 내부에서 처리되므로 외부 서버로의 전송 없이 프라이버시를 유지할 수 있습니다. 의료 및 금융 서비스와 같은 민감한 정보를 다루는 분야에서도 온디바이스 AI의 중요성이 커질 것으로 예상됩니다.

  • 실제로 온디바이스 AI는 스마트폰, 의료 기기, 산업용 로봇, 스마트 홈 기기 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 기술이 시장에 널리 보급될수록 더욱 많은 산업이 혁신적으로 변화할 것입니다. 이러한 변화는 특히 환자 모니터링, 스마트 환경 구축, 자율주행차 제어 등에 있어 큰 변화를 이끌 것입니다.

온디바이스 AI 반도체 기술 현황

  • 국산 AI 반도체 세미나 개요

  • 2025년 4월 28일, 대원씨티에스와 딥엑스가 공동으로 개최한 'AI 반도체 및 지능형 관제 인프라 세미나'는 최근 급속히 성장하고 있는 AI 기반 관제 시장을 겨냥하기 위해 마련된 자리이다. 이번 세미나에서는 국내 AI 반도체 산업의 중요성과 최신 기술 동향이 공유되었으며, 다양한 산업군에서의 실질적인 활용 방안에 대한 논의가 이루어졌다. 특히, NPU(신경망 처리 장치)와 VPU(영상 처리 장치)의 수요 증가가 두드러지며, GPU 대비 엣지 환경에서의 고성능·저전력 솔루션의 필요성이 강조되었다.

  • 김성태 대원씨티에스 상무는 세미나에서 'GPU의 한계'를 언급하며, GPU가 고성능 AI 연산에 집중해야 한다고 강조했다. 그는 또한 물리 보안과 교통 모니터링과 같이 AI 기반의 솔루션이 중요한 분야에서 NPU와 VPU의 활용이 필수적이라는 점을 부각했다. 이번 세미나는 국산 AI 반도체 기술의 글로벌 시장에서의 가능성을 조명하며, 참가 기업들은 적극적으로 민원센터 및 지능형 카메라 서비스 등 다양한 AI 응용 사례를 발표하는 기회를 가졌다.

  • 김용석 교수 온디바이스 AI 칩 연구

  • 가천대의 김용석 교수는 최근 온디바이스 AI 반도체 기술이 한국 제조업에 미치는 긍정적인 영향을 강조하고 있다. 그는 2024년 출시된 삼성의 갤럭시 S24가 온디바이스 AI 반도체를 최초로 탑재한 스마트폰으로 주목받고 있으며, 이 기술이 제조업의 혁신을 이끌 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 설명했다. 김 교수는 온디바이스 AI의 장점으로 개인정보 보호와 빠른 데이터 처리 속도를 언급하며, 하드웨어와 소프트웨어의 공동 설계가 필수적임을 강조했다.

  • 그는 특히 AI 반도체가 실시간 데이터 분석 및 고장 예측과 같은 기능을 통해 제조업의 효율성을 높일 수 있다고 주장하며, 이는 국내 기업들이 글로벌 시장에서의 경쟁력을 사냥할 수 있는 기회가 될 것이라고 밝혔다.

  • 이상현 교수의 역전 기회 제언

  • 성균관대학교의 이상현 교수는 온디바이스 AI 반도체 산업이 한국의 경제에 미치는 영향과 향후 발전 가능성에 대해 비전을 제시하였다. 그는 이번 AI 혁명에서 한국이 자율주행, 로봇 및 다양한 IoT(사물인터넷) 기기에서 '역전의 기회'를 잡아야 한다고 주장하였다. 교수는 AI 반도체 시장이 이제 시작 단계에 있다고 강조하며, 한국 기업이 초기 시장을 선점할 수 있는 기회를 놓치지 말아야 한다고 강조하였다.

  • 또한 그는 산학협력의 중요성과 지속적인 투자가 전략적으로 필요하다고 언급하였으며, 정부와 기업이 AI 반도체 생태계를 함께 만들어가야 한다고 주장하였다. 이러한 노력은 한국의 반도체 산업을 글로벌 경쟁력 있는 분야로 발전시키는데 결정적인 역할을 할 것이라고 전망했다.

  • 뉴로모픽 AI 메모리 반도체

  • 최근 연구에 따르면, 뉴로모픽 AI 메모리 반도체 기술이 차세대 인공지능 시스템의 중요한 핵심으로 부각되고 있다. 이 기술은 전통적인 전자 뉴런과 시냅스를 단일 트랜지스터에서 구현하는 방식을 통해 공간과 비용의 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 연구팀은 이 방식으로 뉴런과 시냅스를 동시에 구현함으로써, 기존 방식 대비 최대 18배의 공간 절약과 6배의 비용 절감을 가능케 할 수 있다고 전했다.

  • 이러한 발전은 AI 칩 설계에서 발생하는 병목 현상을 해소하며, 고성능의 AI 연산이 가능해진다는 것을 의미한다. 이는 온디바이스 AI의 채택을 가속화하고, 다양한 응용 분야에서 AI 기술을 혁신적으로 확산시킬 것으로 기대된다. 이 기술이 상용화된다면, 한국은 AI 메모리 분야에서의 글로벌 리더로 자리 잡을 수 있는 기회를 맞이할 것이다.

온디바이스 AI 적용 사례: 전자센서와 지능형 관제

  • DGIST 차세대 AI 전자코

  • DGIST의 전기전자컴퓨터공학과 연구팀은 향기를 인식하는 '차세대 AI 전자코'를 개발하였습니다. 이 전자코는 사람의 후각 시스템에서 나타나는 '조합 코딩' 원리를 활용하여 주목받고 있습니다. 연구팀은 다수의 센서가 각각 다양한 향기 분자에 반응하여 전기 신호 패턴을 생성하고, 이러한 신호를 인공지능이 학습하도록 설계함으로써 기존 전자코의 제약을 극복했습니다. 또한, 이 기술은 레이저를 이용해 그래핀 기반의 센서 어레이를 제작하여 생산성을 높였습니다. 실험 결과, 이 전자코는 95% 이상의 정확도로 9가지 향기를 구별하고, 향기의 농도 예측 또한 가능함을 입증했습니다.

  • 이 AI 전자코는 지름 2.5mm의 작은 크기로 만들어져도 3만 번 이상의 구부림에서도 성능이 유지될 정도로 높은 내구성을 자랑합니다. 이는 웨어러블 기기나 스마트 패치에 적용 가능성을 열어주어, 개인 건강 관리 및 환경 감지 분야에도 확장될 수 있습니다. DGIST 연구팀은 이 전자코의 상용화를 위해 다양한 분야에서 지속적으로 연구 및 개발을 진행할 예정입니다.

  • 지능형 관제 인프라 세미나 사례

  • 2025년 4월, 대원씨티에스와 딥엑스는 AI 반도체 및 지능형 관제 인프라에 대한 심도 깊은 세미나를 개최하였습니다. 이 세미나에서는 국산 AI 반도체와 엣지 AI 기술의 필요성이 강조되며, 다양한 산업에서의 활용 방안을 논의했습니다. 특히, AI 세미나에서 발표된 여러 성과는 AI 기반 관제 시장이 급성장하고 있는 가운데 주목받고 있으며, NPU(신경망 처리 장치)와 VPU(영상 처리 장치) 등 전문 AI 가속기의 수요가 증가하는 추세를 반영하고 있습니다.

  • 이 자리에서 대원씨티에스의 김성태 상무는 GPU와 NPU·VPU 간의 효율성을 비교하며, 상황별 최적화된 AI 처리 기술의 중요성을 설명했습니다. 기업들이 엣지 AI를 도입할 때 가장 중요하게 여기는 요소인 오탐률 감소와 설치 비용 절감에 대해 다각적인 접근이 필요하다는 의견도 있었습니다. 이러한 논의를 통해 기업들은 AI 반도체 기술을 기존 시스템에 통합하는 방안을 모색하고 있으며, 이는 향후 AI 기반의 지능형 관제 시스템 구축에 큰 도움이 될 것입니다.

  • 센서+AI 융합 구현 방식

  • AI와 센서를 융합한 시스템은 보다 지능적인 관제 및 모니터링 환경을 제공합니다. 최근 발표된 연구 결과에 따르면, AI와 센서의 결합은 다양한 산업 분야에서 실질적으로 적용 가능하다는 점을 부각시키고 있습니다. 예를 들어, 지능형 CCTV는 AI 분석을 통해 영상 데이터를 실시간으로 분석하고, 특정 이벤트를 자동으로 감지할 수 있습니다.

  • 이러한 기술적 통합은 교통 관리, 보안 및 개인 안전 등 여러 분야에서 반드시 요구되는 요소로, 특히 AI 반도체 기술의 발전이 이에 큰 영향을 미치고 있습니다. 실시간 데이터 처리와 정확한 분석이 지능형 관제 시스템의 성패를 좌우하므로, 이를 위한 하드웨어와 소프트웨어 간의 긴밀한 협력도 필요합니다. 예를 들어, 딥엑스는 자사 AI 반도체를 이용해 전력 및 성능을 동시에 충족하는 솔루션을 개발하여 시스템의 전반적인 효율성을 개선하고 있습니다.

클라우드 AI 대비 온디바이스 AI의 역할 및 공존 전략

  • 클라우드 vs 디바이스 처리 구조

  • AI 기술의 발전에 따라 클라우드 AI와 온디바이스 AI의 구분이 명확해지고 있다. 클라우드 AI는 데이터 센터에서 운영되는 대규모 AI 모델로, 예를 들어 OpenAI의 GPT-4와 구글의 PaLM 2와 같은 거대 언어 모델들이 여기에 해당된다. 이런 모델들은 수백억 개 이상의 파라미터를 가지고 있으며, 반면에 온디바이스 AI는 사용자 디바이스에서 직접 구동되는 작고 컴팩트한 모델이다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 PC와 같은 단말기에서 처리할 수 있을 정도로 경량화된 모델들로, 일상에서의 즉각적인 반응이나 개인정보 보호, 오프라인 작업 등이 중요한 환경에서 강점을 발휘한다.

  • 이와 같은 두 처리 방식의 공존에 따라 사용자 경험은 더욱 풍부해지고 있다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 비서 서비스는 기본적인 명령어는 온디바이스 AI가 실시간으로 처리하고, 복잡한 질문에 대한 응답은 클라우드 AI가 담당하여 믹스된 형태로 사용자에게 피드백을 제공한다. 이러한 하이브리드 접근법은 서로의 강점을 살릴 수 있어 효과적인 응답 속도와 정보 정확성을 동시에 갖출 수 있다.

  • 분산형 아키텍처 장단점

  • 클라우드와 온디바이스 AI 각각의 장단점은 어떤 응용환경에서 어떤 기술을 사용하는가에 따라 결정된다. 클라우드 AI는 높은 처리 성능을 제공하지만, 네트워크 레이턴시와 잦은 온라인 의존성이 있다. 반면 온디바이스 AI는 빠른 응답 속도와 개인정보 보호의 장점이 있지만, 모델의 크기와 복잡성에 제한이 있다. 이러한 장단점을 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요하다. 예를 들어, 의료 분야에서는 데이터의 보안이 매우 중요하므로 온디바이스 AI가 더 매력적일 수 있다. 반대로 실시간 대규모 데이터 분석이 필요한 상황에서는 클라우드 AI의 활용이 더 효과적이다.

  • 하이브리드 전략 방향

  • 오늘날의 IT 환경에서는 클라우드 AI와 온디바이스 AI의 조합이 더욱 중요한 전략으로 자리잡고 있다. 자동차의 자율주행 시스템을 예로 들면, 자율주행 차량은 클라우드 AI를 통해 전체적인 데이터 분석 및 패턴 인지를 수행하고, 실시간 도로 상황이나 장애물 인식은 온디바이스 AI가 처리한다. 이러한 하이브리드 전략은 두 시스템의 고유한 특성을 활용하여 더욱 향상된 성능을 얻을 수 있도록 하고, 사용자가 요구하는 빠르고 안전한 서비스를 제공하는 데 기여한다. 향후 AI 생태계에서 하이브리드 모델을 통해 더욱 유연하고 확장 가능한 솔루션이 요구될 것으로 예상된다.

향후 연구 방향 및 핵심 과제

  • 신경형·메모리 반도체 발전

  • 최근 혁신적인 연구 결과에 따르면, 전통적인 실리콘 트랜지스터를 기반으로 하여 단일 소자에서 전자 뉴런과 시냅스의 동작을 구현할 수 있는 고효율 AI 메모리 반도체 기술이 등장하였습니다. 이 기술은 기존 방식에 비해 뉴런 및 시냅스의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 보여주며, AI 칩 설계에서 공간 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 기초를 마련하고 있습니다. 특히 이 연구는 전통적인 반도체 제조 공정을 통해도 구현 가능하다는 점에서 기존의 첨단 공정에 대한 의존도를 낮추어, 글로벌 AI 기술 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 모델 경량화 및 컴파일러 최적화

  • 온디바이스 AI의 발전을 위해 경량화는 필수적입니다. 작은 모델이지만 높은 성능을 제공할 수 있는 다양한 기술이 연구되고 있으며, 모형 구조의 최적화(quantization), 지식 증류(distillation)와 같은 기법들이 이에 포함됩니다. 특히, 경량화는 AI 모델을 디바이스에서 실행할 수 있을 만큼 작게 만들지만, 성능도 유지해야 하는 도전 과제가 존재합니다. 컴파일러 최적화 기법들이 결합되어 이러한 목표를 달성하는 데 기여할 것입니다.

  • 하드웨어·소프트웨어 공동설계

  • 온디바이스 AI의 성능을 극대화하기 위해 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계가 필수적입니다. 이는 AI 알고리즘이 특정 하드웨어에서 최적 성능을 발휘할 수 있도록 상호작용을 긴밀히 하게 만드는 접근 방식입니다. 예를 들어, AI 가속기를 활용한 신경망의 설계는 소프트웨어가 하드웨어의 역량을 최대한 활용하도록 해야 하며, 이를 통해 높은 연산 속도와 낮은 에너지 소모를 동시에 달성할 수 있습니다.

  • 보안·에너지 효율 개선

  • 온디바이스 AI는 보안과 개인정보 보호에 있어 중요한 장점을 제공합니다. 하지만 여전히 많은 과제가 존재합니다. 특히, 사용자 데이터 보호와 관련하여 보안 성능을 강화하는 연구가 필요합니다. 또한, AI 모델의 에너지 효율성을 개선하기 위한 다양한 접근이 필요하며, 이는 지속 가능성에 기여할 것입니다. 예를 들어, 최근 연구에서는 디바이스 내부에서의 연산을 최적화하여 에너지 소모를 최소화하는 기술이 주목받고 있습니다.

마무리

  • 온디바이스 AI의 발전은 엣지 환경에서의 실시간 요구사항과 비용, 프라이버시 보호를 모두 충족시키며 인공지능 기술의 적용 범위를 확장하고 있다. 2025년 현재, 국내 주요 연구진과 기업들은 차세대 AI 반도체, 뉴로모픽 메모리 칩, 그리고 센서와 AI의 융합 기술을 개발하여 온디바이스 인텔리전스의 경쟁력을 강화하고 있다. 이러한 기술은 자율 시스템, 스마트 인프라, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 AI 혁신을 촉진하는 기폭제가 될 것이다.

  • 앞으로 연구는 모델의 경량화, 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계, 그리고 보안과 에너지 효율 개선 분야에 집중될 것이다. 이러한 노력은 온디바이스 AI 기술이 더 넓은 응용 가능성을 갖추게 할 것이며, 결과적으로 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화를 가져올 것으로 기대된다. 결론적으로, 온디바이스 AI는 앞으로도 지속적으로 발전을 거듭하며 더욱 혁신적인 미래를 창출할 것으로 보인다.

용어집

  • 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 디바이스 내부에서 인공지능 모델을 실행하는 기술로, 데이터 전송 없이 즉각적으로 처리할 수 있는 장점을 갖고 있습니다. 이는 스마트폰, IoT 기기 및 의료 장비 등 다양한 하드웨어에서 응용되며, 개인 정보 보호와 보안 측면에서도 유리합니다.
  • 엣지 AI: 엣지 AI는 데이터 처리를 사용자의 디바이스 근처 혹은 해당 디바이스에서 수행하는 기술을 의미하며, 반드시 디바이스 내부에서만 작업하는 것은 아닙니다. 이를 통해 클라우드 의존도를 줄이고 응답 속도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
  • AI 반도체: AI 반도체는 인공지능 관련 연산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 반도체로, NPU(신경망 처리 장치), VPU(영상 처리 장치) 등으로 나뉘며, AI 알고리즘의 실행 성능을 개선하는 데 사용됩니다.
  • 뉴로모픽 컴퓨팅: 뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뉴런의 구조와 작동 방식을 모방하여 인공지능 연산을 수행하는 컴퓨팅 방식입니다. 공간 및 비용 효율을 극대화할 수 있는 가능성을 제공하며, AI 시스템의 성능을 혁신적으로 개선할 수 있습니다.
  • AI 전자코: AI 전자코는 향기 분자를 감지하여 분석하는 장치로, 여러 센서가 다양한 향기 분자에 반응하여 전기 신호 패턴을 생성하고, 이를 인공지능이 학습하여 특정 향기를 인식하는 기술입니다.
  • 모델 경량화: 모델 경량화는 온디바이스 AI의 성능을 유지하면서 AI 모델의 크기를 줄이는 기술로, 지식 증류, 양자화 등의 기법이 포함됩니다. 이는 모바일 기기에서 높은 성능을 제공하기 위한 필수 과정입니다.
  • 하이브리드 전략: 하이브리드 전략은 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 조합을 통해 성능을 극대화하는 접근으로, 각 시스템의 장점을 활용하여 사용자 경험을 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
  • 프라이버시 보호: 프라이버시 보호는 개인 정보를 외부로 전송하지 않고 디바이스 내부에서 처리함으로써 사용자의 개인정보를 안전하게 유지하도록 하는 기술적 접근을 의미합니다.
  • DGIST: DGIST(대구경북과학기술원)는 과학기술 분야의 혁신과 연구 및 교육을 위해 설립된 대학교로, 최근 차세대 AI 전자코 연구로 주목받고 있습니다.
  • 딥엑스: 딥엑스는 AI 반도체 기술을 개발하고 있는 기업으로, 지능형 관제 시스템과 AI 응용 분야에서 성과를 보이고 있습니다. 이 회사는 다양한 산업에서 AI 기술의 적용가능성을 연구하고 있습니다.
  • 대원씨티에스: 대원씨티에스는 AI 및 반도체 관련 기술을 개발하고 있는 기업으로, AI 반도체 세미나를 통해 국내 AI 반도체 산업의 중요성을 강조하고 있습니다.
  • NPU: NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능의 신경망 연산을 전문적으로 처리하는 장치로, 기존의 CPU와 GPU 대비 효율적인 AI 연산을 가능하게 합니다.
  • VPU: VPU(Video Processing Unit)는 비디오와 이미지를 처리하는 데 최적화된 반도체로, AI 영상 처리 및 분석을 포함하여 다양한 비주얼 컴퓨팅 작업을 수행합니다.
  • 지능형 관제: 지능형 관제는 AI 기술을 기반으로 데이터 수집 및 분석을 통해 자동으로 상황을 모니터링하고 제어하는 시스템으로, 보안, 교통 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

출처 문서