[디지털데일리 김문기 기자] 스포츠 종목인 야구에서 선수들의 반사신경은 꽤 중요한 역할을 해준다. 투수가 던지는 다양한 구종을 받아치는 타자뿐만 아니라 어디로 날아올지 모르는 공을 잡기 위한 수비 역시도 마찬가지다. 반복훈련을 통해 다양한 경기 상황에서 그에 맞춰 빠른 판단과 행동이 가능하도록 돕는다.

이같이 때에 맞게 빠른 행동을 수행할 수 있도록 돕는 상황을 마이크로컨트롤러유닛(MCU)에 도입한다면, ‘엣지 AI’가 필요한 이유에 대한 근거가 될 수 있다. MCU가 스스로 생각할 수 있도록 함으로써, 수많은 단순 반복에 따른 데이터를 기반으로 중앙을 거치지 않고 끝단에 위치한 엣지 측면에서 신속한 의사결정을 내릴 수 있다.

마치 인간과 비슷한 로봇이 있다면 양쪽 팔에 도입돼 이를 움직일 수 있도록 명령을 수행하는 MCU가 두뇌(중앙처리정치나 클라우드)를 거치지 않고 스스로 날아오는 구종을 분석하고 그에 따라 맞춤형 타격이 가능하다는 의미다.

다소 극단적인 예시이기는 하나 ‘엣지 AI’는 내장된 장치가 각종 데이터를 보다 효율적으로 활용하면서 일상의 경험을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 보다 가깝게는 더위를 식혀주는 에어컨, 중요한 교통수단인 자동차, 친환경 에너지 자원을 모아주는 태양광 패널 등이 ‘엣지 AI’를 만나 더 똑똑하게 환경에 대응해 보다 탁월한 일상으로 전환시킬 수 있다.

◆보이지 않는 일상 도우미…MCU란?

MCU는 ‘마이크로 컨트롤러 유닛(Micro Controller Unit)’의 약자다. 일반적으로 마이크로컨트롤러라 부르기도 한다. 다양한 전자 기기에 탑재되는 핵심 부품으로 프로그래밍을 통해 다양한 ‘제어’ 나 ‘연산 작업’이 가능하다. 사람의 두뇌가 인체를 조정하는 것과 같이 MCU는 전자 회로 혹은 전자 기기를 구성하는 기계 부품의 기능을 조정하는 역할을 한다.

MCU의 시작은 최초의 계산기에 탑재된 바 있는 집적회로(ICs: Integrated Circuits)였다. 이후 부품을 더 적게 사용하는 더 나은 계산기 개발이 시도되면서 MCU도 함께 발전하고 진화해왔다. 현재는 한 칩 안에 CPU와 메모리, 입출력포트(I/O) 등을 포함한 컴퓨터 시스템을 갖춘 작은 컴퓨터로서의 역할을 해주고 있다. 소형 전자기기부터 대형 자동차, 또는 도시를 커버하는 인프라 측면에서도 단순한 제어 기능을 수행하는데 최적화 돼 있다.

예를 들어, ▲밥솥이나 TV 녹화 장치의 타이머 기능 ▲리모콘의 적외선 신호 방출 ▲휴대폰의 배터리 전압 측정 및 잔여 배터리 용량 표시 ▲시계의 시간 표시 ▲버튼을 누르면 기능 수행 ▲USB를 통한 컴퓨터와의 데이터 교환 등이 MCU를 통해 제어되는 사례들이다.

MCU가 특정한 기능을 구현하려면 프로그래밍 과정을 거쳐야 한다. 예약 기능을 갖춘 밥솥을 개발해 한시간 안에 조리가 시작되도록 설정하려면 밥솥의 MCU가 이러한 일을 수행하도록 프로그램을 짜 넣어야 한다.

보다 자세하게는 CPU(Central Processing Unit)의 경우 마이크로컨트롤러의 핵심 연산 장치로, 명령을 처리하고 연산을 수행하는 역할을 해준다. 메모리의 경우 ROM은 프로그램 코드를 저장하며, 시스템이 구동될 때 필요한 펌웨어와 기본 명령이 저장된다. RAM에서는 데이터를 일시적으로 저장하는 메모리로, 시스템이 동작하는 동안 필요로 하는 데이터를 저장해둔다.

MCU는 외부 장치와 상호작용하기 위해 I/O 포트를 보유하고 있다. 예를 들어 센서로부터 데이터를 읽거나 모터를 제어하는 등의 역할을 수행한다.

때로는 시간에 기반한 작업을 처리하기 위해 타이머와 카운터를 포함한다. 가령, 일정 시간 간격으로 작업을 수행하거나 이벤트를 세는 데 사용된다. 특정 조건이 발생했을 때 CPU가 즉시 해당 작업을 처리할 수 있도록 도와주기도 하며, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 처리할 수 있게 해준다. 온도 센서로부터 아날로그 값을 읽을 때 사용되는 사례가 주목된다. UART, SPI, I2C 같은 통신 프로토콜을 통해 외부 장치와 데이터를 주고받기도 한다.

◆MCU와 AI의 만남…엣지 AI 시대 개막

이같은 MCU가 스스로 생각을 하고 판단을 내릴 수 있다면 어떤 변화가 찾아올까.

간단한 사례가 있다면 HVAC 시스템이 필터를 교체해야 할 때를 미리 알려줘 에어컨이 보다 효율적으로 작동할 수 있게 도와줄 수 있다. 각각의 MCU에 신경망제어장치(NPU)가 도입돼 엣지 측면에서 AI가 가능하도록 설계된다면 제품이 스스로 환경을 이해하고 개선하며, 이벤트가 발생했을 때 선제적으로 사용자에게 알림을 전달해 줄 수 있다는 의미다. 엔지니어 역시도 데이터를 설계하고 사용해 AI 알고리즘을 학습한 다음, 임베디드 장치에서 알고리즘 기반의 문제 해결 능력을 짜 넣을 수도 있다.

엣지 측면에서의 AI 활용이 중요한 이유로는 일반적으로 생각하는 무선 연결, 즉 의사 결정을 위해 클라우드를 거치지 않아도 된다는 데 있다. 이 작은 변화가 컴퓨팅 파워를 데이터 소스에 더 가깝게 제공해 보다 신속한 판단을 내릴 수 있게 된다. 신속한 판단은 곧 전력효율성을 높일 수 있다는 의미이며, 또한 외부로부터 데이터가 원천적으로 전송되지 않기에 보안성 역시도 증가하는 효과를 가져올 수 있다.

가령 스마트홈 보안 카메라가 뒷마당에 위치한 물체가 고양이인지 또는 낯선 사람인지를 감지하기 위해서 클라우드 AI를 이용한다고 하면, 우선 현재 그 물체를 분석하기 위해 해당 장면을 무선 연결을 통해 데이터를 클라우드로 올려보내고, 또 클라우드가 분석한 내용을 다시 전송받는 과정을 반복하면서 판별에 나선다. 주고 받는 과정에 따른 전력 소모와 속도 등에서 손실을 볼 수밖에 없는 구조다. 하지만 만약 스마트홈 보안 카메라 스스로가 센서가 받아들인 데이터를 분석하고 해당 물체가 무엇인지 판단을 내릴 수 있다면 여러 측면에서의 효율성이 증대된다.

일상과 가장 밀접하게 위치한 MCU를 기반으로 AI가 구현되는 사례가 바로 ‘엣지 AI’라 부를 수 있다. ‘엣지 AI’는 전자 장치와 상호 작용하는 방식을 혁신해 전자 장치를 더욱 반응성 있고 효율적이며 안전하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

데이터가 수집되는 곳과 가까운 곳에서 AI 알고리즘을 로컬로 실행하면 더 빠른 의사 결정이 가능하다. 이 때문에 엣지에서 내린 의사 결정은 잠재적으로 생명을 구할 수도 있다. 운전할 때 비전 프로세서는 레이더 감지 기술과 함께 작동해 주변 환경을 지속적으로 모니터링해 장애물이 있는 경우 또는 자율성을 높이기 위해 차량이 빠른 시스템 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

공장에서 엣지 AI는 모터 오류 감지를 가능하게 할 수 있습니다. 전체 시스템에 손상을 입히기 전에 모터의 오류를 포착하고, 예측 유지 관리를 위한 패턴을 식별하면 보다 안정적이고 효율적이며 비용 효율적인 운영으로 이어질 수 있다. 엣지 AI가 탑재된 태양광 패널은 오류 감지, 전력 서지 감지, 점화되기 전에 시스템 종료로 안전성을 개선해재생 에너지원의 확산을 이끌어주기도 한다.

아미차이 론 TI 임베디드 프로세싱 부문 수석 부사장은 “엣지 AI가 우리의 삶을 보완하고 의사 결정을 더 쉽게 만드는 새로운 방법을 밝혀줄 것으로 기대한다”라며, “50년 전과 지금의 상황을 생각해보면, 오늘날의 혁신을 미래의 엣지 AI에 어떻게 활용할 수 있을지 기대가 크다”고 전망했다.

◆ TI, 실시간 제어 MCU에 업계 최초 NPU 도입…'엣지 AI' 적극 대응

전세계에서 내노라 하는 MCU 기업들은 ‘엣지 AI’ 구현을 위한 만반의 준비를 갖추고 있다. 그 중 텍사스인스트루먼츠(TI)는 업계 최초로 실시간 MCU 포트폴리오에 신경망처리장치(NPU)를 도입했다. TI는 TMS320F28P55x 시리즈 C2000 MCU는 NPU가 도입돼 높은 정확도와 짧은 지연 시간으로 산업군뿐만 아니라 일상의 혁신을 이루겠다는 포부다.

이에 대해 올리비에 모니에 텍사스 인스트루먼트(TI) 산업 애플리케이션용 마이크로컨트롤러 부문 제품 마케팅 매니저는 “마이크로컨트롤러유닛(MCU)에 신경망제어유닛(NPU)을 도입하게 되면 엣지 측면에서 데이터를 충분히 활용한 의사결정이 가능하다. 패키지 크기를 줄이면서도 시스템 전반적인 전력 효율성을 높일 수도 있다. 성능뿐만 아니라 비용적인 면에서도 이점이 있다. 실시간 제어에 AI를 접목한 최초 MCU 출시를 계기로 업계가 나아가고자 하는 방향을 제시했다”고 답했다.

이어, “TI는 MCU 분야에서 실시간 제어 기능을 특징으로 한 제품을 25년 이상 고객사에 공급하고 있다”라며, “고객사 요구에 따라 엣지 AI 기능을 추가해 최초 NPU가 도입된 MCU를 내놓게 됐다. 고객사들로부터 엣지 AI를 활용한 예측유지보수 사례가 많아질 것으로 예상하고 있다”고 덧붙였다.

NPU를 통합한 TI의 새로운 C2000 TMS320F28P55x 시리즈는 실시간 처리로 일관적인 성능을 보장해준다. NPU는 메인 CPU에서 신경 네트워크 모델의 실행을 분리하여 기존의 소프트웨어 구현 방식보다 지연현상을 5~10배 더 낮춰준다.

또한 통합 NPU에서 실행되는 모델은 교육을 통해 다양한 환경을 학습하고 이에 적응하여 시스템이 99% 이상의 정확도로 오류를 감지할 수 있도록 지원한다. TI는 특정 애플리케이션을 위해 최적화되고 테스트를 거친 모델이 포함되어 있는 완전한 AI 툴체인을 제공한다. 엔지니어가 경험의 수준과 상관없이 쉽게 AI 모델 개발 프로세스를 완료할 수 있도록 지원한다.

이같은 성과는 TI뿐만 아니라 고객사들이 선제적으로 태양광 아크 오류 감지율이 오르기를 바랐기 때문에 성사됐다. 기존 오류를 발견하고 대응하는 방식은 소프트웨어 솔루션을 많이 활용하는데 그 정확도가 80% 수준이다. 또한 기존에 MCU와 C2000 두개의 칩으로 하드웨어를 구성했을 때는 복잡성과 비용, 전력이 높아지기도 하거니와 오류를 잡아내는 정확도도 85% 이하였다는 설명이다.

모니에 매니저는 “엣지 AI를 탑재한 신규 MCU는 1개의 칩을 활용해 정확도를 99%까지 올릴 수 있으며 복잡성을 줄이고 전력효율성을 달성할 수 있다”고 강조했다.

태양광 시스템과 모터 드라이브를 보다 안정적으로 활용하기 위해서는 보다 빠르게 오류를 감지해내고 이를 사전에 바로잡는 것이 중요하다. 가령 모터 베어링 오류는 전기 모터의 베어링이 비정상적인 상태 또는 열화가 있을 때 발생한다. 이같은 오류를 사전에 감지할 수 있다면 고장 방지에서 더 나아가 가동 중지 시간을 줄이고, 유지관리 비용도 절감할 수 있다. 또 다른 오류로 태양열 아크 오류의 경우 전기가 공기와 같은 의도치 않는 경로로 흐를 때 발생한다. 자칫 방전으로 이어진다면 강한 열과 함께 화재 사고의 위험도 따른다. 이를 사전에 모니터링해 막을 수 있다면 전체 시스템에 대한 안정성을 보다 향상시킬 수 있다.

이같은 다양한 오류에 실시간으로 예측 가능한 ‘엣지 AI’가 도입된다면 효율성을 획기적으로 높일 수 있다. 엣지 AI를 통해 시스템 자체가 환경을 학습하고 적응해 실시간 제어를 최적화하고, 전반적인 시스템 안정성과 효율성을 높이는 동시에 가동 중지 시간을 줄여주기 때문이다.

즉, 엣지 AI를 이용하면 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리해 오류 감지 정밀도를 크게 향상시키고 지연시간을 줄이는 동시에 응답성을 높일 수 있기 때문에 각종 오류에 효과적으로 대응할 수 있다.

향후 TI는 엣지 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 하드웨어 장치로 혁신을 가능하게 하는 포트폴리오를 확대할 계획이다. 임베디드 프로세서의 통합 수준을 높여 비용 효율적인 접근성까지 가져오겠다는 포부다.