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[애플경제 김미옥 기자] 복수의 영상 AI 모델 추론 연산의 병렬처리를 지원하는 엣지게이트웨이 SW소프트웨어 기술이 개발, 눈길을 끈다. 이는 화재감지, 거수자 탐지 및 도로 위험상황(역주행, 무단횡단)과 같은 이상상태를 실시간 영상 분석하는데 유용한 기술이다.

이를 개발한 전자통신연구원은 “엣지게이트웨이, 영상분석, AI, 멀티 AI 가속장치 등이 키워드”라면서 “특히 서로 다른 기종의 멀티 AI 가속장치(임베디드 GPU + 상용 AI칩)가 탑재되어 복수의 영상 AI 모델 추론 연산을 병렬처리하는 엣지게이트웨이 소프트웨어 기술”이라며 “복수의 영상AI 모델 추론 서비스를 병렬로 실행시킴으로써 다단계로 구성된 복잡한 시각지능 응용서비스를 실시간으로 제공할 수 있다”고 설명했다.

이 기술은 단적으로 말해 영상기반 AI 분석 서비스를 위한 엣지 컴퓨팅 및 분산 컴퓨팅에 적용되는 기술이다. “고가의 GPU 클러스터에서 구동되었던 AI 모델 기반 시각지능 분석 기술을 저가의 엣지형 시스템에서 구동하도록 한 것”이라며 “덕분에 기업의 소규모 사업장을 대상으로 한 영상분석을 할 수 있는 솔루션”으로 평가했다.

화재 여부 등 신속한 영상 분석이 필요한 상태를 알려주거나 모니터링 하는 기술은 기업에 필수적이다. 이에 필요한 전기차충전기 화재감지시스템, 실내 화재감지시스템, 무인점포 운영관리시스템에 적용할 수 있는 영상분석 기술이다.

즉, 영상이 수집되는 사이트 근처에 엣지게이트웨이를 설치해 객체검출, 불꽃검출 및 포즈추정 기능을 수행한다. 사용자가 사전에 정의한 이상상태, 즉 불꽃탐지나, 차량과 사람탐지 , 사람 쓰러짐 등을 탐지함으로써 원격지 서버에 해당 영상 데이터를 전송하는 것이다.

이는 기존의 단일 AI 가속장치가 탑재된 엣지 게이트웨이 기술보다 한층 발전된 것이다. 즉, 기존 기술은 2개 이상의 복합적인 AI 모델 추론을 통한 시각지능 서비스를 제공할 때 한정된 단일 AI 가속장치의 연산 자원을 다수의 AI 모델 추론 연산에 사용해야 한다. 그 때문에 단일 입력 영상에 대한 분석 시간이 증가하게 되는 등 문제가 있었다.

그러나 이 기술은 서로 다른 기종의 다중 AI 가속장치에게 AI 모델별 추론 연산을 할당, 병렬 처리한다 이를 통해 “복합적인 AI 모델 추론을 통한 시각지능 서비스 분석 시간을 효과적으로 단축함으로써 신속한 시각지능 서비스 제공이 가능하다”는 것이다.

이 기술은 화재감지, 거동이 수상한 사람 탐지, 역주행이나 무단횡단 등과 같은 이상상태에 대한 실시간 영상을 분석한다. 이는 다채널 CCTV 영상의 복수 사람의 행동을 분석하는 모든 분야에 적용될 것으로 예상된다.

특히, 코로나19 이후 활성화된 무인점포의 매장관리, 지자체 공공 방범/교통/안전 관련 CCTV 관제, 산업/건설 현장의 안전관리 등의 분야에서 엣지형 시스템이 적용되는 분야에 활용될 것으로 예상된다.

이는 특히 멀티 AI 가속장치를 탑재한 엣지형 시스템에 적용되는 기술이다. 덕분에 비교적 저렴한 비용으로 다중 딥러닝 모델 기반 영상분석을 저지연으로 처리할 수 있다. 원격지의 서버에 이상상태 알림 및 데이터를 전송함으로써 민감 개인정보의 유출 없이 다양한 시각지능 서비스를 사업화할 수 있다.

이 기술이 특징은 객체검출, 불꽃검출, 포즈추정 딥러닝 모델 병렬처리 및 데이터 전달/처리 최적화 구조 등으로 요약된다. 객체 검출 및 포즈추정 결과 데이터(텍스트)를 MQTT Pub-Sub 활용 원격 서버로 전송하는 기능도 포함되어있다.

또한 불꽃검출 딥러닝 모델 추론의 최적화 기능, 불꽃 검출 유무에 따른 화재 영상 데이터(스틸 샷)에 대해 MQTT Pub-Sub를 활용, 원격 서버 전송을 할 수도 있다.