[편집자주] 인공지능 활용이 산업계 전반으로 보편화되고 있는 가운데 머신러닝 애플리케이션 개발을 간소화하는 솔루션의 필요성이 대두되고 있다. 이는 일반적인 대기업이라면 데이터 과학자를 채용해 몇 개월간 대규모의 데이터를 수집한 후 AI모델을 만드는 반면 규모가 작은 회사라면 데이터 과학자를 채용하기조차 녹록치 않은 현실을 마주하게 되기 때문이다. 이에 데이터 공학 전문성이 없는 임베디드 개발자를 위한 유틸리티인 ‘나노엣지 AI 스튜디오(NanoEdge AI Studio)’가 솔루션으로 새로이 등장했다. 문현수 ST마이크로일렉트로닉스 과장을 만나 나노엣지 AI 스튜디오에 대해 이야기를 들어봤다.
 
■간단한 자기소개 부탁드린다

ST마이크로일렉트로닉스(ST) 코리아에서 MCU 기술지원을 담당하고 있다. STM8/STM32 MCU 제품을 사용하시는 고객분들에 대한 기술지원 업무와 STM32 MCU 기반의 인공지능 솔루션 부문에서 기술지원을 담당하고 있다.

■AI가 산업계 화두인 반면 예산이 부족하거나 경험이 없는 기업에서는 도입과 활용이 쉽지 않아보인다. 현장에선 어떤 부분에 어려움을 호소하나?

그동안 인공지능 처리를 위해서는 고성능 기반의 하드웨어 시스템이 필요했기 때문에 서버나 클라우드를 환경을 통해서 구현을 했었고 이로 인해 하드웨어의 복잡성과 높은 비용이 필요했다. 

그러나 최근 TensorFlow Lite와 같이 MCU 기반 임베디드 시스템 환경에서도 미리 학습된 인공신경망(Neural Network) 프로세싱이 가능하도록 프레임워크가 지원되고 있기 때문에 이제는 MCU에서도 인공신경망 모델을 쉽게 적용하고, 실제 애플리케이션에서 추론도 가능하게 됐다. 

다만 MCU 기반의 Edge AI 디바이스를 개발하시는 데 몇 가지 어려움이 존재한다. 일부는 기술 부족과 관련이 있고, 다른 일부는 순전히 기술 또는 금전적이다. 이 모든 것이 결합되어 프로젝트를 해결하기에는 너무 복잡해 실제로 MCU 기반 환경에 AI를 적용하는 것에 대한 우려나 진입장벽이 높게 느껴질 수 있는 문제가 있다. 

양질의 데이터 수집을 위한 과정도 많은 노력이 필요하지만 제일 큰 문제는 기존의 MCU 기반의 임베디드 시스템 개발 환경에 AI 개발에 필요한 역량을 갖춘 개발 인력의 부족이 큰 문제가 될 수 있다.

■ST의 나노엣지 AI 스튜디오는 어떤 기능을 제공하는가?

나노엣지 AI 스튜디오는 STM32 MCU를 사용하는 개발자들에게 진정한 혁신을 쉽게 제공하는 새로운 머신 러닝(ML) 기술이다. 나노엣지 AI 스튜디오는 직관적인 소프트웨어 툴로써 ARM 기반 저전력 마이크로컨트롤러를 사용하는 시스템 설계자들이 커넥티드 제품이나 가전, 산업용 장비 등 다양한 애플리케이션에 머신러닝 알고리즘을 쉽고, 빠르게 적용할 수 있도록 지원하고 있다. 머신 러닝에 관련한 기술이나 지식이 없더라도 GUI로 구성된 나노엣지 AI 스튜디오를 통해 몇 단계만 거치면 개발자는 최소한의 데이터를 기반으로 프로젝트에 최적의 ML 라이브러리를 만들 수 있다. 나노엣지 AI 스튜디오는 △이상 감지 △이상값 감지 △분류 △회귀 유형의 4가지 라이브러리를 생성할 수 있다.
■데이터 전문지식이 없어도 ST의 나노엣지 AI 스튜디오를 손쉽게 다룰 수 있는가?

나노엣지 AI 스튜디오의 큰 장점 중 하나는 특정 데이터 과학 기술이 필요하지 않다는 것이다. 나노엣지 AI 스튜디오를 사용하는 모든 소프트웨어 개발자는 인공 지능(AI) 기술이 전혀 없는 사용자 친화적인 환경에서 최적의 ML 라이브러리를 만들 수 있다.

Arm® Cortex®-M0/M0+/M3/M4/M7을 기반으로 ML라이브러리 생성이 가능하기 때문에 STM32의 모든 MCU에서 나노엣지 AI 스튜디오를 통해 만들어진 ML 라이브러리를 사용할 수 있다. 또한 매우 적은 양의 Dataset으로도 정확도가 높은 ML 라이브러리를 생성할 수 있다.

STM32 MCU를 사용하는 개발자들은 나노엣지 AI 스튜디오에 필요한 Dataset만 넣어 주시면 자동으로 C code 기반의 ML 라이브러리를 자동으로 생성할 수 있다.

■나노엣지 AI 스튜디오의 적용 사례엔 구체적으로 무엇이 있는가?

최근에는 전기차 플랫폼에 나노엣지 AI 머신러닝 라이브러리의 사용이 증가하고 있다. 토크(Torque) 예측과 전기차에서 고정자 권선 온도(Stator winding temperature)의 예측과 같이 전기차 플랫폼에서 로깅이 가능한 수많은 데이터들을 기반으로 예측과 모니터링 라이브러리가 사용되고 있다. 스마트폰에 인간 행동 인식을 위한 머신러닝 라이브러리와 에너지 분야에서는 에너지 소비에 대한 예측과 같이 다양한 분야에서 나노엣지 AI의 머신러닝 라이브러리가 적용되고 있다. 

그 밖에도 △행동인식 △화학 △에너지 △헬스케어 △산업 △스마트홈 등 많은 분야에서 나노엣지 AI의 머신러닝 알고리즘이 쓰이고 있다.

■엣지AI가 지금 시대에 필요한 이유가 무엇이며 앞으로의 전망은 어떻게 보는가?

최근에 MCU는 엣지 디바이스의 핵심이며 MCU는 항상 종단에서 사용되는 시스템이다. 이 때문에 해당 영역에 AI 기능이 포함되면서 강력한 성능과 효율성의 증대와 같은 여러 부분에서 향상된 애플리케이션 구현을 가능하게 한다. 

기존의 알고리즘 방식을 개선하면서 사용자에게는 새로운 사용자 경험을 제공한다. 센서 데이터와 같이 입력 데이터를 바로 MCU가 포함된 엣지 디바이스 영역에서 인공지능 기반의 알고리즘 방식으로 추론이 가능하기 때문에 서버나 클라우드 연결에 필요한 비용이 줄어든다. 또한 네트워크 연결이 필요 없기 때문에 보안 측면에서도 높은 안정성을 유지할 수 있다. 

이처럼 엣지 디바이스 영역에서 인공지능 기반의 프로세싱 및 IoT 플랫폼과의 결합 수요는 매우 빠르게 증가할 것으로 예상된다.

■향후 나노엣지 AI 스튜디오는 어떤 차별화된 솔루션을 탑재해 영역을 확장할 계획인가?

나노엣지 AI 스튜디오는 STM32 MCU를 사용하는 개발자들이 인공지능에 대한 추가적인 지식이나 기술력 없이도 정확도 높은 ML 라이브러리를 생성하며 이 ML라이브러리를 생성하는 과정도 간단하고 쉽게 진행될 수 있도록 준비중이다. 적은 양의 Dataset으로 정확도 높은 ML 라이브러리 생성을 위해서 다양한 ML 알고리즘의 개발과 기존 ML 알고리즘의 개선도 계속해서 업데이트 예정이다.

■마지막으로 e4ds 독자들에게 한 말씀 부탁드린다

ST는 임베디드 개발 환경에 익숙한 개발자들에게 제품 상에서 AI 솔루션을 쉽게 적용할 수 있는 나노엣지 AI 스튜디오를 제공하고 있다. 앞으로도 ST는 AI 관련 솔루션과 데모 배포에 대해서 지속적으로 업데이트 할 예정이다. 엣지 디바이스의 중요성이 높아짐에 따라 On-Device 형식의 AI 모델 기반의 추론이 가능한 플랫폼 구축에 ST는 만족할 수 있는 대안이 될 것이다. 

감사합니다.