IoT Device에 On-device AI 비중은?

IoT 디바이스에서 On-device AI의 역할과 인터넷 연결성에 대해 살펴보면 다음과 같습니다.

1. On-device AI의 비중 (역할)
   • 로컬 데이터 처리: 센서로부터 발생하는 데이터를 디바이스 자체에서 실시간으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 빠른 응답과 낮은 지연 시간(Latency)을 구현할 수 있으며, 네트워크 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
   • 프라이버시 및 보안 강화: 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 로컬에서 처리하기 때문에 민감한 정보의 노출 위험이 줄어들고, 개인정보 보호에 유리합니다.
   • 네트워크 의존성 감소: 네트워크 연결이 불안정하거나 없는 환경에서도 AI 기능이 지속적으로 작동할 수 있어, IoT 디바이스가 보다 자율적으로 동작할 수 있습니다.
   • 에너지 효율 및 비용 절감: 클라우드 서버에 데이터를 지속적으로 전송할 필요가 없으므로 데이터 통신 비용을 절감하고, 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
2. On-device AI와 인터넷 연결성
   • 독립적 동작: On-device AI는 주로 디바이스 자체에서 데이터 처리와 인공지능 추론을 수행하기 때문에, 상시 인터넷 연결이 반드시 필요하지 않습니다. 이로 인해 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 원활하게 동작할 수 있습니다.
   • 필요한 경우: 다만, 모델 업데이트, 원격 모니터링, 추가 데이터 수집 또는 클라우드 기반 분석 등과 같은 부가 기능이 필요한 경우에는 인터넷 연결이 활용될 수 있습니다. 즉, 기본적인 AI 추론 작업은 로컬에서 수행하면서도, 주기적인 업데이트나 확장 기능을 위해 때때로 클라우드와의 통신이 필요할 수 있습니다.
3. ESP 시리즈 (예: ESP32)와 On-device AI
   • ESP32와 같은 소형 IoT 디바이스: ESP32와 같은 마이크로컨트롤러는 메모리와 연산 자원이 제한적이지만, TinyML 같은 경량화된 머신러닝 라이브러리를 통해 간단한 AI 기능을 구현할 수 있습니다.
   • 에지 컴퓨팅 적용 사례: 이러한 소형 디바이스에서도 기본적인 패턴 인식, 음성 명령 인식, 센서 데이터 분석 등 간단한 AI 추론을 수행할 수 있으며, 이를 통해 네트워크 연결 없이도 자율적인 동작이 가능합니다.
   • 제약과 고려사항: 다만, 복잡한 AI 모델이나 대용량 데이터 처리가 필요한 경우에는 디바이스의 연산 능력이나 메모리 한계를 고려해야 하므로, 모델의 경량화 및 최적화가 필요합니다.

요약하면, IoT 디바이스에서 On-device AI는 주로 로컬 데이터 처리, 낮은 지연 시간, 프라이버시 보장 등의 장점을 제공하며, 기본적인 AI 기능을 수행하는 데 인터넷 연결이 필수적이지 않습니다. 그러나 모델 업데이트나 추가 기능을 위해 때때로 네트워크 연결이 활용될 수 있으며, ESP32와 같은 디바이스에서도 경량화된 AI 모델을 통해 On-device AI를 구현할 수 있습니다.