지능형 보안의 미래를 선도하는 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI

급변하는 디지털 환경에서 더 스마트하고 빠르며 효율적인 보안 솔루션의 필요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 오늘날 도심 곳곳에서 수백 대의 카메라가 매 순간 방대한 양의 영상 데이터를 수집하고 있다. 기존 영상 시스템은 데이터의 신속한 처리가 어려워 주로 사후 분석용으로 활용되고 있어, 이는 보안상황 대응 지연, 비효율적 조치, 잠재적 보안 취약 등의 문제로 이어지고 있다. 맥킨지 조사에 따르면, 통신업계 경영진의 84%가 엣지 컴퓨팅 애플리케이션을 도입할 최우선 관심 분야로 영상 모니터링을 꼽았다. 이는 실시간 데이터 처리가 가능한 기술로 산업의 전환이 이루어지고 있음을 보여준다.

엣지 컴퓨팅과 엣지 AI가 등장하면서 보안과 비즈니스 운영에 대한 접근 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 데이터가 생성되는 현장에서 데이터를 바로 처리함으로써 지연 시간을 줄이고, 성능을 향상시키며, 즉각적인 지능형 의사결정이 가능해졌다.

엣지 컴퓨팅과 엣지 AI의 이해

엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅과 데이터 저장을 데이터 소스와 더 가까운 곳으로 가져오는 분산형 컴퓨팅 패러다임이다. 모든 데이터를 중앙 서버나 클라우드가 아닌 보안 카메라와 같은 데이터 소스에서 직접 처리한다.

데이터를 네트워크의 “엣지”에서 처리하면 지연 시간이 크게 줄어들어 보안 애플리케이션이 잠재적 위협에 더 빠르게 대응할 수 있다. 예를 들어, 영상 모니터링에서 무단 접근이나 의심스러운 활동을 신속히 감지하는 것은 매우 중요하다. 엣지 컴퓨팅은 원격 서버와의 데이터 전송으로 인한 지연 문제에 실시간으로 대응할 수 있다.

엣지 AI는 인공지능을 엣지 컴퓨팅과 결합하여 AI 알고리즘을 디바이스에 직접 탑재함으로써, 중앙 서버와의 지속적인 연결 없이도 현장에서 실시간 데이터 분석이 가능하게 한다. 중앙 처리 방식에서 엣지 컴퓨팅으로의 전환은 특정 산업에서 AI 모델 진화의 다음 단계로의 발전으로 여겨진다. 기업들이 2023년을 주로 기초적인 AI 모델 학습에 초점을 맞췄다면, 향후 몇 년간은 AI 모델의 대규모 도입을 시작할 것으로 예상된다. 짧은 지연 시간이 우선순위가 됨에 따라, 기업들이 AI모델을 상업적으로 도입하기 시작하면 상당한 데이터 처리량이 엣지로 이동할 것으로 예상된다.

엣지에 AI 기능이 탑재되면, 카메라는 영상 피드를 즉시 분석하여 객체, 움직임 또는 이상 징후를 일어남과 동시에 실시간으로 식별할 수 있다. 이러한 디바이스 내 AI는 클라우드 기반 분석을 기다릴 필요 없이 알람, 출입문 잠금, 보안 담당자 통보 등 즉각적인 조치를 가능하게 한다.

문제점과 해결 방안

오늘날 역동적인 환경에 필수적인 ‘효과적인 운영’에 있어서 기존 보안 시스템은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 그중 하나는 단연 대응 시간 지연이다. 카메라와 같은 보안 장치의 데이터가 중앙 서버로 전송되어 처리되어야 할 때 발생하는 지연은 즉각적 개입에 어려움을 준다. 이러한 지연으로 인해 보안 침해나 불법적인 활동이 너무 늦게 발견되는 것은 큰 문제가 될 수 있다. 또한 이러한 시스템은 높은 운영 비용을 수반한다. 네트워크를 넘나드는 방대한 양의 데이터를 전송해야 하므로 상당한 대역폭과 저장 용량이 필요하며, 이는 비용 증가와 수집된 데이터의 제한적 처리 (일부 경우 IoT 생성 데이터의 25% 미만)로 이어진다.

데이터 보안은 기존 시스템의 또 다른 리스크이다. 민감한 정보를 네트워크를 통해 중앙 서버로 전송하는 것은 도청이나 사이버 공격에 노출될 수 있다. 전 세계적으로 데이터 규제는 논란의 중심이 되어왔고, 60개 이상의 국가가 높은 수준의 데이터 보호를 현지화하여 규정하고 있다. 이러한 취약성은 보안 시스템, 전송되는 모든 개인 또는 독점 데이터를 위험에 노출시킨다. 확장성 문제는 이러한 문제들을 더욱 악화시킨다. 기존 보안 시스템을 확장하기 위해서는 일반적으로 인프라에 상당한 투자가 필요하며, 기존 네트워크 리소스에 부담을 줄 수 있어 프로세스가 복잡하고 비용 소모적이다.

엣지 컴퓨팅과 엣지 AI는 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 이러한 문제점들을 해결한다. 디바이스 단에서 즉각적인 데이터 처리와 대응을 함으로써 중앙 서버로 데이터를 전송하는 지연 시간을 없앨 수 있다. 예를 들어, 엣지 기능이 탑재된 카메라는 영상을 실시간으로 분석하고 의심스러운 활동을 감지한 즉시 보안 담당자에게 알리거나 자동화된 이벤트를 발생시킬 수 있다. 이러한 실시간 처리는 보안 시스템의 즉각적 대응 능력을 향상시킨다.

엣지 기술의 또 다른 장점은 비용 효율성이다. 로컬에서 데이터를 처리함으로써 고대역폭 네트워크와 광범위한 클라우드 저장 솔루션의 필요성이 줄어들어 운영 비용을 절감할 수 있다. 민감한 정보의 네트워크 전송 최소화는 데이터 보안 수준도 향상시킨다. 데이터가 엣지에서 처리 및 저장되므로 전송 중 도청이나 사이버 공격 위험이 크게 줄어든다. 시스템 확장성의 향상도 주요 이점이다. 기존 인프라를 재설계 할 필요 없이 네트워크에 더 많은 엣지 디바이스를 쉽게 추가할 수 있어 유연하고 비용 효율적인 성장이 가능하다.

보안 분야의 엣지 AI 도입 동인

실시간 대응 수요

보안 시스템 운영에서는 매 순간이 중요하다. 대응 지연 때문에 도난, 기물 파손 등 보안 침해를 예방할 기회를 놓칠 수 있다. 엣지 AI는 데이터를 즉시 처리하고 대응하여 사후 대응이 아닌 사전 예방 목적의 보안 조치를 취할 수 있게 한다.

데이터 양과 대역폭 관리

고화질 모니터링 영상은 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 이 모든 데이터를 처리하기 위해 중앙 서버로 전송하는 것은 네트워크 대역폭에 부담을 주고 비용을 증가시킨다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 로컬에서 처리하고 꼭 필요한 정보나 알람만 네트워크로 전송함으로써 이러한 부담을 줄이고 대역폭 사용을 최적화한다.

AI 기술의 발전

최근 AI와 머신러닝의 발전으로 더 작은 엣지 기반 디바이스에서도 정교한 알고리즘을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 기술은 보안 시스템 내에서 더 정확한 객체 인식, 속성 확인, 행동 분석 등을 가능하게 한다.

산업별 엣지 AI의 영향

리테일

소비자 행동의 실시간 분석은 도난 방지와 자산 관리 개선에 도움이 될 수 있다. 엣지 AI가 탑재된 카메라는 맞춤형 쇼핑 경험을 위한 고객 트래픽 인사이트를 수집하고, 쇼핑 카트 도난을 방지하는 선제적 보안강화 등에 활용할 수 있다.

공공시설 보안

엣지 컴퓨팅은 교통 패턴 모니터링, 사고의 신속한 감지, 더 효과적인 비상 대응 관리를 통해 공공시설 안전을 개선할 수 있다. 이러한 실시간 데이터 처리는 혼잡도 감소와 더 효율적인 도시 계획에 기여한다.

제조 및 물류

향상된 장비 모니터링과 안전 준수는 엣지AI가 가져올 수 있는 제조 및 물류 분야의 이점이다. 엣지 단에서의 실시간 분석은 유지보수와 작업자의 안전을 강화하여 다운타임을 줄이고 운영 효율성을 높인다.

차세대 비전

한화비전은 이러한 기술 혁신을 선도하고 있다. 비전 기술과 혁신의 리더로서, 자사 보안 솔루션에 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI를 통합하는 데 전념하고 있다. 한화비전의 지속적인 노력은 다양한 산업 분야에서 보안을 강화하고 가치 있는 비즈니스 인사이트를 제공하는 지능형 디바이스 개발로 이어지고 있다.

자세한 내용은 hanwhavision.com에서 확인하십시오.