매스웍스코리아 김영우 전무
임베디드 AI는 인공지능을 클라우드에서 네트워크 엣지 디바이스로 직접 이동시키고 있다. 이러한 발전은 에너지 절약형 하드웨어, 로컬 데이터 처리, 실시간 의사결정에 의해 촉진되고 있으며, 고급 압축 및 최적화 기술은 점점 더 필수적인 요소가 되고 있다.
임베디드 AI는 이제 현대 엣지 시스템의 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 이 기술은 인공지능을 클라우드에서 벗어나, 인공지능이 필요한 지점, 즉 네트워크 엣지 기기에 직접 배치하는 방식으로, 저전력 하드웨어를 통해 비용과 에너지를 절감하고 로컬 처리로 데이터 보호와 오프라인 동작을 가능하게 한다. 또한 엣지 AI(Edge AI)는 지연을 최소화한 실시간 의사결정을 지원하며, 이는 자율 시스템과 산업 자동화에서 필수적인 요소이다.
전문화된 하드웨어가 이끄는 빠른 시장 성장
임베디드 AI 시장은 NPU(Neural Processing Unit)와 이기종 아키텍처(heterogeneous architecture) 등 전문 하드웨어의 확산을 기반으로 빠르게 성장하고 있다. 이러한 구성 요소가 마이크로컨트롤러와 SoC(System on Chip)에 직접 통합되면서, 엔지니어들은 제한된 메모리와 연산 자원 위에서 복잡한 모델을 구현해야 하는 새로운 과제에 직면하고 있다. 이에 따라 양자화(quantization), 프루닝(pruning) 등 모델 압축 기술이 필수 요소로 부상하고 있으며, 다양한 플랫폼에서 AI를 안정적으로 구현하기 위한 강력한 라이브러리와 툴의 중요성도 점점 커지고 있다.
실제로 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 플랫폼에서는 웨이크 워드(wake word) 인식과 객체 인식·추적을 결합한 방식이 활용되고 있다. 객체 인식에는 YOLOX 기반 네트워크가 사용되며, 추론은 헥사곤(Hexagon) NPU로 오프로드된다. 단, 헥사곤 NPU는 항상 구동되는 것이 아니라 에너지 효율이 더 높은 별도의 NPU가 먼저 오디오 기반 웨이크 워드를 감지했을 때만 활성화된다. 저전력 NPU와 헥사곤 DSP(Hexagon DSP)를 결합한 이 이기종 아키텍처는 에너지 효율을 유지하면서도 실시간 영상 처리 작업이 가능함을 잘 보여준다.
딥러닝 기반 코드 생성
스마트 AI를 위한 ‘시프트 레프트’ 접근
임베디드 AI의 복잡성이 높아지면서 명확하고 체계적인 워크플로의 필요성도 함께 커지고 있다. 모델 기반 설계(Model-Based Design, MBD)는 이를 위한 강력한 프레임워크를 제공한다. 엔지니어는 저수준 코드를 직접 작성하는 대신 시뮬링크(Simulink)에서 알고리즘을 시각적으로 모델링할 수 있으며, 요구사항·모델·테스트 산출물을 하나의 디지털 스레드(digital thread)로 통합해 제품 수명 주기 전반의 협업과 추적성을 확보한다.
이러한 접근 방식의 핵심 장점은 조기 검증이다. HIL(Hardware-in-the-Loop) 및 PIL(Processor-in-the-Loop) 테스트를 통해 잠재적 문제를 초기에 발견하고 개발 속도를 높일 수 있으며, 이는 ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 원칙과 정확히 맞닿아 있다.
자동차 산업의 사례를 보면, 인피니언 아우릭스 TC4x(Infineon AURIX TC4x) 기반 AI 주행 경로 계획 및 제어 시스템에서 신경망 기반 컨트롤러가 모델 기반 설계로 먼저 설계·검증된 후 실제 배치로 이어진다. 병렬 처리 장치(Parallel Processing Unit, PPU)를 활용한 이 사례는 기존 방식 대비 정확도 50% 향상, 에너지 소비 5% 절감을 달성했으며, 구조화된 워크플로와 하드웨어 최적화가 실질적인 성과로 이어질 수 있음을 증명한다.
매트랩에서 마이크로컨트롤러까지
매스웍스(MathWorks)는 임베디드 시스템에서 AI를 개발하고 배포하기 위한 통합 환경을 제공한다. 엔지니어는 매트랩(MATLAB)에서 모델을 설계·학습하거나 파이토치(PyTorch), 텐서플로(TensorFlow), ONNX 등 외부 프레임워크의 사전 학습 모델을 불러올 수 있다. 매트랩 코더(MATLAB Coder)와 GPU 코더(GPU Coder) 같은 자동 코드 생성 도구를 통해 CPU, GPU, FPGA, MCU에 최적화된 C/C++, CUDA, HDL 코드를 자동으로 생성할 수 있으며, 이를 통해 고수준 설계와 하드웨어 구현 사이의 간극을 효과적으로 메운다.
매트랩을 활용한 자동 코드 생성
양자화, 프루닝, 압축 등 최적화 워크플로가 툴체인에 통합되어 있어 제한된 자원을 가진 기기에서도 성능을 유지할 수 있다. 또한 폴리스페이스(Polyspace)와 같은 검증 도구는 생성된 코드를 정적·동적으로 분석해 오류를 조기에 탐지하거나 오류 부재를 증명함으로써 신뢰성을 높인다. 이러한 기능은 안전이 중요한 분야에서 규정 준수와 견고성 확보에 특히 중요하다.
실제로 TI C2000(Texas Instruments C2000) 하드웨어 기반 전기 모터 온도 예측 작업을 들 수 있다. 매트랩 또는 파이썬(Python)에서 가상 센서 모델을 설계·학습한 뒤 압축 및 PIL 기반 검증을 거쳐 실제 배치하는 방식이다. 물리 센서 없이 소프트웨어 기반 추정기로 대체함으로써 비용과 복잡성을 줄이면서도 정확도를 유지하거나 향상시킬 수 있다.
다양한 산업으로 확산되는 임베디드 AI
임베디드 AI는 이미 다양한 분야에서 활발하게 활용되고 있다. 헬스케어 분야에서는 STM32 보드를 기반으로 한 실시간 ECG 신호 분석에 적용되며, 딥러닝과 신호 처리 알고리즘을 결합해 자동 생성된 C/C++ 코드로 센서 데이터를 실시간으로 처리한다.
산업 안전 분야에서도 활용 사례가 늘고 있다. 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 기반 개인 보호장비(PPE) 감지와 엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson) 플랫폼 기반 자세 인식이 대표적이다. 임베디드 영상 처리와 GPU 가속을 통해 소형이면서도 강력한 엣지 AI 솔루션으로 모니터링 및 규정 준수 과제를 해결하는 방식이다.
이처럼 임베디드 AI는 더 이상 틈새 기술이 아니라 여러 산업에서 지능형 시스템의 표준 요소로 자리 잡아 가고 있다. 구조화된 워크플로와 통합 툴체인을 통해 엔지니어는 개발 속도를 높이고 신뢰성을 확보하며, 엣지 환경에 최적화된 성능을 구현할 수 있다. 특히 생성형 AI와 고급 워크플로가 엣지로 확장됨에 따라, 하드웨어를 고려한 효율적인 최적화 기법이 그 잠재력을 실현하는 핵심이 될 것이다.
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