AI 온 디바이스 vs 엣지 디바이스: 핵심 비교

개요

인공지은(AI) 기술은 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 이에 따라 AI를 활용하는 디바이스 또한 빠르게 발전하고 있습니다. AI 온 디바이스와 엣지 디바이스는 모두 AI 기능을 제공하는 디바이스이지만 작동 방식, 활용 분야, 장단점 등에서 차이점을 가지고 있습니다.

AI(인공지능)

AI 온 다바이스와 엣지 디바이스의 정의 (작동 방식)

• AI 온 디바이스 : AI 모델과 데이터를 직접 내장하여 AI 기능을 수행하는 디바이스입니다. 클라우드와의 연결 없이도 독립적으로 작동할 수 있습니다.
• 엣지 디바이스 : 센서나 카메라 등을 통해 수집하고, 이를 클라우드 컴퓨팅 서버로 전송하여 AI 분석을 수행하는 디바이스입니다. 일부 AI 모델은 엣지 디바이스에 내장되어 있을 수도 있지만, 클라우드와의 연동이 필수적입니다.

AI 온 디바이스 설명

활용 분야 : 개인 vs 산업/사회

• AI 온 디바이스 : 스마트폰, 스마트워치, 스마트 스피커, 가전제품 등 개인 사용자 중심의 디바이스에 많이 활용됩니다. 예를 들어, 스마트폰의 얼굴 인식 기능, 스마트워치의 건강 관리 기능, 스마트 스피커의 음성 명령 인식 기능 등이 AI 온 디바이스의 활용 사례입니다.
• 엣지 디바이스 : 스마트 팩토리, 스마트 시티, 자율 주행 자동차, 의료 기기 등 산업 현장 및 사회 기반 시설에 많이 활용됩니다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 생산 공정 제어 시스템, 스마트 시티의 교통 관리 시스템, 자율 주행 자동차의 환경 인식 시스템, 의료 기기의 진단 시스템 등이 엣지 디바이스의 활용 사례입니다.

엣지 컴퓨팅

장단점 : 속도 vs 성능

구분	AI 온 디바이스	엣지 디바이스
장점	-빠른 방응 속도(클라우드와의 통신 없이 AI 기능 수행 가능) -개인정보 보호(데이터 클라우드 저장 불필요) -저렴한 운영비(클라우드 서비스 이용 비용 없음)	-강력한 AI 처리 능력(클라우드 컴퓨팅 서버 활용 가능) -다양한 데이터 활용(클라우드에 저장된 방대한 데이터 활용가능) -확정성(엣지 디바이스 추가로 쉽게 확장 가능)
단점	-제한적인 AI 처리 능력(내장된 AI 모델 성능에 의존) -데이터 부족(개인 디바이스의 데이터 양 제한적) -비용 : 고성능 AI 모델 내장 시 비용 증가	-높은 지연 시간(클라우드와의 통신으로 인한 지연 발생 -높은 운영비(클라우드 서비스 이용 비용 발생) -보안 위험(클라우드 기반 데이터 저장으로 인한 보안 위험 가능성)