이번 포스트에서는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 활용 사례에 대해서 말씀드리려고 합니다. 엣지 컴퓨팅란 무엇인지에 대한 개념과 장점에 대해서는 지난 포스트에서 설명드렸었는데요.
간단하게 다시 한번 리마인드 하자면, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 처리, 분석하는 컴퓨팅 능력을 디바이스나 사용자에 가깝게 위치시키는 방식으로 사용자에게 서비스를 좀 더 빠르고, 안정적으로, 보다 안전하게 제공할 수 있다는 장점을 갖고 있다고 할 수 있습니다.
이러한 엣지 컴퓨팅은 여러 산업분야에서도 다양하게 활용되고 있는 상황인데요. 특히나 최근 생성형 AI, 5G, 클라우드 등과 같은 기술들이 범용적으로 활용되면서 엣지 컴퓨팅 활용의 필요성과 그 활용 사례들이 증가하고 있는 추세입니다. 그 대표적인 사례들을 아래 내용을 통해서 말씀드리겠습니다.
1. 자율주행차
가장 대표적인 엣지 컴퓨팅 적용사례 중 하나로 자율주행차를 꼽을 수 있습니다. 자율주행을 위해서는 도로 위에서 발생하는 수많은 상황을 실시간으로 수집/분석하고 판단해서 주행을 해야 하기 때문에 엣지 컴퓨팅이 필수적이라고 할 수 있습니다.
여러분께서 운전하는 과정을 생각해 보시면 눈으로 교통 상황을 수집하고, 머리로는 상황에 대한 판단과 어떻게 행동할지를 결정하고, 손과 발로는 자동차를 조작하는 과정을 실시간으로 수행하게 되는데요. 신호상태, 앞차와의 간격, 주변 차량의 움직임, 기상 및 노면상황, 보행자 여부 등 상황 판단에 필요한 데이터들이 너무나도 많고 결정을 위한 로직도 복잡하게 설정될 수밖에 없습니다.
즉, 데이터의 수집/처리/분석이라는 과정이 실시간으로 이루어져야 하며, 주행 시작부터 종료 시까지 연속적으로 이루어져야 한다는 것인데요. 그렇기 때문에 엣지 컴퓨팅 기술을 활용할 필요가 있는 것입니다.
만약에 중앙 서버와 네트워킹이 필요한 클라우드 컴퓨팅 방식을 사용한다면 어떻게 될까요?
클라우드 컴퓨팅 방식을 사용하는 것은 관제실의 지시대로 주행하는 차량이라고 생각할 수 있습니다. 내가 차량을 운전하고 있지만 관제실의 지시대로 움직여야 하는 상황이라고 생각해 보면, 전방 차량의 급브레이크와 같은 긴급 상황이 발생했을 때 재빠르게 대처하지 못할 것입니다.
그렇기 때문에 긴급상이 발생했을 때 빠르게 대처하기 위해서라도, 차량 자체적으로 데이터의 수집/처리/분석 과정이 이루어질 수 있도록 엣지 컴퓨팅 기술을 활용해야 하는 것입니다.
2. 온디바이스 AI(On-Device AI)
온디바이스 AI와 관련해서는 이전 포스트에서도 다룬 적이 있는데요. 간략히 설명드리자면, 클라우드 형태로 제공하던 AI서비스를 엣지 디바이스에 내장시켜 디바이스 자체적으로 AI서비스를 제공할 수 있게 하는 것입니다.
클라우드 기반 AI서비스의 한계를 극복하고, 사용자 서비스를 강화하기 위한 목적으로 엣지 컴퓨팅 기술을 활용한다고 이해할 수 있습니다.
중앙서버와의 연결이 없어도 서비스 작동이 가능하다, 지연시간이 없이 빠른 속도로 응답받을 수 있다는 장점도 있습니다만, 가장 핵심적인 부분은 강력한 보안과 초개인화 측면이라고 생각합니다.
AI서비스라는 것이 수집된 데이터들을 학습하고, 이를 기반으로 사용자를 지원하는 개념으로 볼 수 있는데요. 기존에는 수집된 데이터들이 중앙 서버로 보내져서 학습/활용되기 때문에 보안리스크가 존재했습니다. 또한 이러한 보안 리스크 때문에 건강 상태, 라이프 스타일, 대화 형태 등 초개인화된 개인정보를 수집/활용하기에 어려운 부분이 있었습니다.
하지만, 엣지 컴퓨팅을 활용한 온디바이스 AI서비스는 이러한 개인정보를 안전하게 수집/학습/처리하여, 각각의 사용자의 요청에 더 최적화된 응답을 해줄 수 있는 것입니다.
3. 메타버스(Metavers)
메타버스 역시도 엣지 컴퓨팅 기술이 매우 중요한 영역 중 하나입니다. 메타버스 서비스의 경우에는 사용자들에게 가상세계라는 새로운 경험을 일관되게 제공하고, 참여하고 있는 사용자들이 동일하게 느끼고 몰입할 수 있게 하는 것이 중요한 성공요인이라고 할 수 있습니다.
하지만 어떤 사용자는 스마트폰, 다른 사용자는 태블릿, 누군가는 노트북 등등 수많은 사용자들이 서로 다른 디바이스를 통해 메타버스에 접속하게 되는데요. 이것은 디바이스 성능에 따라 실시간으로 체험하는 수준이 달라질 수 있음을 의미합니다. 또한 동일한 사용자라도 집에서는 데스크톱, 외부에서는 스마트폰 등 여러 기종의 디바이스를 활용할 수 있는데, 디바이스에 따라 사용자 경험이 크게 차이가 난다면 서비스 경쟁력에 문제가 생길 수 있습니다.
심지어, 동시에 접속하는 사용자 수가 많은 경우에는 어마어마한 양의 데이터가 발생하게 되는데, 이를 실시간으로 처리해야 합니다. 메타버스를 또 하나의 세계라고 생각한다면, 반응속도가 느리다는 점은 몰입감을 해치는 가장 큰 요인이 되기 때문입니다.
이러한 이유에서 디바이스의 종류나 성능에 상관없이 서비스/콘텐츠를 안정적으로 제공하고, 엄청난 양의 데이터를 동시에 처리하는 분산 컴퓨팅을 가능하게 하는 엣지 컴퓨팅 기술 활용이 필요한 것입니다.
4. 기타
이 외에도 제조, 헬스케어, 환경 등 다양한 산업분야에서 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하거나 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 각종 뉴스나 기업들의 홍보자료, 공공 리포트들을 참고해서 업종별로 활용 사례를 다음의 표와 같이 정리해 볼 수 있습니다.
| 산업구분 | 내용 |
| 제조 | - 제조 현장(공장)을 실시간 모니터링하며 위험관리 및 사고를 예방 .공장설비의 고장이나 과부화를 모니터링하여 가동율 조정 .근무자 장비의 센서를 통해 건강정보를 수집하여 인명사고 예방 |
| 헬스케어 | - 지팡이나 휠체어 등의 디바이스를 활용하여 주변 환경 정보를 수집하여 시각 장애인의 보행을 지원 - 환자의 바이탈 사인을 모니터링하여 이상 발생시 의료진 알림 |
| 환경 | - 지역별 기후 정보 센싱/분석을 통한 일기예보 정확도 향상 - 저지대 주택이나 지하시설물 등에서 발생하는 침수 상황을 감시하고 위험 경보 |
| 농업 | - 토양 상태, 온/습도 등 환경정보를 바탕으로 비료/농약 살포 등 작물 관리 - 과일의 색과 모양 정보를 바탕으로 수확 시기를 판단 |
이번 포스트를 통해서 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 활용 사례에 대해서 말씀드렸습니다.
사실 엣지 컴퓨팅이라는 개념도 IoT가 태동하던 10여 년 전에 등장한 개념이지만, 다른 IT기술의 발전들과 맞물려 최근에야 본격적인 활용 사례들이 나타나고 있습니다. 앞으로도 통신망, 네트워크의 발전뿐만 아니라 AI반도체, 컴퓨팅 능력의 향상 등에 따라서 더 향상된 엣지 컴퓨팅이 사례들이 나타날 것이라고 예상됩니다.
참고자료
1) 초연결 시대의 대안으로 떠오른 '엣지 컴퓨팅' - 삼성디스플레이(2021.11)
2) 엣지 컴퓨팅에 관해 알아야 할 모든 것 - VERITAS
3) 엣지 컴퓨팅이란? - NVDIA(2021.1)
4) 엣지 자동화:7가지 산업 활용 사례 및 예시 - Redhat(2022.8)
5) 에지 컴퓨팅이란? - Intel