엣지 인텔리전스가 2019년 컴퓨터 비전 애플리케이션 새 물결을 이끄는 방식

2018년은 컴퓨터 비전의 분수령이었습니다. 객체 탐지와 안면 인식 정확도가 새로운 차원에 도달했습니다. 특히 컨볼루션 및 순환 신경망 같은 딥러닝 모델의 확산으로 강력하고 즉시 배포 가능한 솔루션이 제공되었습니다. 그러나 이러한 발전에는 대가가 따릅니다: 모델 크기와 연산 요구사항이 증가한 것입니다. 예를 들어 널리 쓰이는 객체 탐지기 YOLOv3는 이제 106개의 완전 컨볼루션 레이어를 포함해 전작의 2배 이상 깊어졌으며, 레티나넷(RetinaNet)과 SSD 변종들도 복잡성 증가의 대가로 성능을 높였습니다.

새로운 수요 따라잡기

카메라 배포가 급증함에 따라(특히 고해상도 라이브 스트림 시나리오), 정교한 비전 알고리즘을 실시간으로 적용해야 할 긴급한 필요성이 대두되었습니다. 기존 수동 감시로는 더 이상 부족합니다. 카메라는 능동적 인텔리전스를 제공해야 합니다. 풀 해상도 비디오를 클라우드로 스트리밍하는 것은 비용이 너무 많이 들고, 대역폭을 많이 차지하며, 지연 시간이 깁니다. 반대로 현장에 고성능 서버 랙을 배치하는 것은 여러 위치로 확장할 때 공간, 전력, 자본을 많이 소모합니다. 문제는 명확합니다: 제한된 리소스로 수백 대 카메라의 비디오를 동시에 처리하려면 어떻게 해야 할까요?

해결책: 엣지에서 비디오 처리

답은 엣지 컴퓨팅에 있습니다. 카메라에 직접 강력한 추론 능력을 내장하거나 카메라와 클라우드 사이에 콤팩트한 엣지 어플라이언스를 배치함으로써 워크로드를 많은 장치에 분산할 수 있습니다. 이 전환은 저전력 고성능 AI 프로세서 생태계의 성장에 힘입은 바 큽니다. 엔비디아(NVIDIA)의 젯슨(Jetson) 시리즈는 임베디드 폼팩터로 실시간 추론을 제공하며, 인텔(Intel)의 마이어드(Myriad)과 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick, 모비디우스 인수 제품)도 유사한 효율적 솔루션을 제공합니다. 미식(Mythic)과 그래프코어(Graphcore) 같은 신규 진입자는 수억 달러 벤처 투자를 유치했고, 구글(Google)과 아마존(Amazon) 같은 거대 기업도 자체 엣지 칩을 공개하며 온디바이스 인텔리전스의 전략적 중요성을 강조했습니다.

앞으로의 전망

엣지 기반 비전은 실시간 통찰의 새 세대를 열 것입니다. 수동 비디오 레코더는 능동적 수호자로 진화해 익사 위험 아동 감지, 학교 인근 무기 탐지, 보안 문 자동 개방, 제조 결함 식별 등을 수행할 것입니다. 리테일에서는 카메라가 쇼퍼 동선을 매핑해 흐름을 최적화하고 대기 시간을 줄이며, 공장 안전 준수를 실시간 모니터링할 것입니다. 현재 10억 대 이상 배치된 카메라에 추가 10억 대가 예정된 상황에서, 엣지 처리는 모든 카메라를 진정한 지능형으로 만들 태세입니다.

코그니즈(Kogniz) 같은 기업은 이미 엣지 어플라이언스(독립형 카메라 및 기존 IP 카메라용 어댑터)를 활용한 비디오 인텔리전스 서비스를 제공해 무제한 카메라와 사이트에 인프라 경량형 온디맨드 배포를 가능하게 합니다.

제드 퍼터만(Jed Putterman)은 코그니즈의 공동 CEO입니다. 퍼터만은 스냅센트릭(Snapcentric, 베리사인에 인수)과 알레레즈(Allerez, 머큐리 인터랙티브에 인수) 등 다수 기술 벤처를 창업했습니다. 오라클(Oracle)에서 경력을 시작했으며 썬 마이크로시스템즈, SGI, 아스펙트 커뮤니케이션즈 등 주요 기업 컨설턴트로 활동했습니다. UC 버클리 동문입니다.