[기획기사] 오픈소스 기반 AI와 IOT 융합한 지능형 사물 인터넷

support 게시글 작성 시각 2022-11-28 14:53:16 게시글 조회수 357

오픈소스 기반 AI와 IOT 융합한 지능형 사물 인터넷

 

이지현 IT전문기자(j.lee.reporter@gmail.com)

 

요즘 IT 업계는 빅테크부터 스타트업까지 가릴 것 없이 인공지능(AI) 기술을 만드는 데 여념이 없다. 사물인터넷 시장도 예외가 아니다. 사물인터넷 초기 시장은 주로 연결 기술이나 하드웨어 개발에 투자했다면, 최근에는 AI로 더 똑똑하고 자동화된 사물인터넷 기술을 만드는 노력이 눈에 띈다. 이를 지능형 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT)이라고 표현한다. 어떤 분야든 새롭게 등장한 기술은 오픈소스와 결합하면 시너지 효과를 만들 수 있다. 기술 개발에 드는 시간이 줄어들고, 기업 안뿐만 아니라 외부 커뮤니티와 함께 활용방안을 함께 논의할 수 있기 때문이다. 그런 면에서 AIoT 시장에서 주목받는 오픈소스 기술을 살펴보면 좋다.  

 

빅테크가 주도하는 AIoT 오픈소스

 

AIoT는 기본적으로 인공지능과 사물인터넷 기술을 통합한 모든 기술을 총칭한다. 최근 많이 나오는 AIoT 기술은 기존 인공지능을 사물인터넷 분야에서 활용하기 좋게 최적화한 경우가 많다.

AIoT의 구성요소

출처:한국사물지능협회 https://ko.wikipedia.org/wiki/AIoT

 

먼저 빅테크 기업들은 자사 기술 활용을 유도하는 방안으로, 오픈소스 AIoT 기술을 하나둘 공개하고 있다. 가령 알리바바 클라우드는 올 11월 초 ‘모델스코프(ModelScope)’라는 AI 기술을 공개했다. 모델스코프는 오픈소스 기반 서비스형 모델(Model-as-a-Service, MaaS)로, 애플리케이션에서 사용되는 AI 모델 개발과 적용을 보다 간소화해주는 역할을 한다. 특히 300개의 모델을 모델스코프에서 바로 가져올 수 있으며 개발자는 API로 컴퓨터비전(CV), NLP, 음성, 멀티 모달의 모델을 모델스코프 기술과 통합할 수 있다. 알리바바 클라우드는 페타바이트급 데이터를 처리하는 자사 분석 프로그램에서 이런 모델스코프를 결합해 활용할 수 있을 거라고 기대하고 있다.  

 

텐센트의 경우 IoT 전용 운영체제인 텐센트OS 타이니(TencentOS tiny)를 2019년 공개했는데, 최근 이 기술을 스마트 시티, 스마트 빌딩, 스마트 주차 시스템 등 AI 기술과 연계를 적극적으로 홍보하고 있다. 

 

마이크로소프트(MS)는 애저 기반 머신러닝 서비스에서 사물인터넷 기술을 쉽게 연동할 수 있게 오픈소스 기술을 내놓았다. ‘AI 툴킷 포 애저 IoT 엣지(AI Toolkit for Azure IoT Edge)’라는 도구다. 애저 머신러닝과 애저 IoT 엣지는 주로 개인정보 보호 또는 네트워크 문제로 데이터에 접근할 수 없을 때 쓰면 유용한다. 사용자는 애저 머신 러닝으로 생성된 모든 모델을 애저 IoT 엣지 런타임을 통해 IoT 게이트웨이 및 장치에 배포할 수 있다. AI 툴킷 포 애저 IoT 엣지 툴킷은 이런 기술을 사용할 때 필요한 각종 관리 기술과 예시 코드를 제시한 것이다. MS는 공장 부품을 촬영한 이미지를 클라우드 저장소에 따로 보내지 않고 제조 결함을 분석하려고 할 때 해당 툴킷을 활용할 수 있다고 소개했다.  

 

마이크로소프트가 IoT 분석 도구를 오픈소스화했다면 구글은 아예 학습 라이브러리 자체를 오픈소스했다. 텐서플로우(Tensorflow)가 대표적이다. 구글은 최근 모바일, 마이크로컨트롤러 및 기타 엣지 장치에 모델을 배포하기 위해 ‘텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)’라는 라이브러리를 별도로 만들었다. 텐서플로우 라이트는 기존 텐서플로우를 경량화해서 모바일 및 사물인터넷 기기 같은 사양이 제한된 상황에서 처리 속도를 높여준다. 구글은 이런 기술로 이미지 분류, 물체 감지, 자연어 처리 등을 할 수 있다고 설명한다. 텐서플로우 라이트 역시 오픈소스 기술이다.  

 

텐서플로우 기술이 당장 현업에서 쓰이는 기술이라면 AIY 프로젝트는 교육용으로 AIoT를 경험 할게 만든 기술이다. 여기에는 AIY 비전 키트(AIY Vision Kit)와, AIY 보이스 키트(AIY Voice Kit)가 포함됐다. AIY 비전 키트는 인공지능 카메라를 만들고 이미지 인식 기술 구현을 할 수 있도록 필요한 모든 기술을 모아둔 키트다. AIY 보이스 키트는 구글의 음성 비서를 이용해 스마트 스티커를 구성할 수 있는 모든 요소가 들어갔다. 각 키트에 쓰인 하드웨어는 라즈베리파이를 기반으로 하며, 추가 부품 조립도나 설계도는 모두 오픈소스 하드웨어 형태로 공개됐다. 또한 AIY에서 기본 활용하는 인공지능 모델은 텐서플로우 라이트이며, 그 외 API나 라이브러리는 모두 오픈소스로 깃허브에 공개됐다.  

 

팜OS 예시

AIY 프로젝트 예시

출처: https://aiyprojects.withgoogle.com/

 

삼성의 경우 기존 오픈소스 IoT 플랫폼을 활용한 AIoT 프로젝트를 오픈소스로 공개했다. 삼성 오토메이션 스튜디오 노드레드(Samsung Automation Studio Node-RED nodes)라는 도구다. 노드레드는 데이터 및 이벤트의 흐름을 시각화하는 개발도구다. IBM이 개발한 오픈소스였지만 현재는 노드JS 재단에서 관리하고 있다. 일종의 노코드 개발도구다. 삼성 오토메이션 스튜디오를 이용하면 삼성의 서비스와 타사 서비스 구분 없이 애플리케이션 로직을 쉽게 구성할 수 있다. 삼성은 이 도구에 대해 “삼성의 IoT와 AI 관련 서비스를 보다 쉽게 이용하고 나만의 서비스와 연동해 확정된 경험을 할 수 있다”라고 소개했다. 

 

오픈소스로 AIoT 생태계 넓히는 스타트업과 정부 

 

꼭 대기업만 아니더라도 스타트업도 사물인터넷 시장에 도전하면서 오픈소스 기술을 차별화 요소로 내세우는 경우가 많다. 센시ML(SensiML)은 사물인터넷 데이터를 처리하기 위한 각종 데이터 분석부터 라벨링 기술을 제공하고 있는데, 2021년 10월 ‘타이니ML’ 기술 도입을 확대하겠다고 밝혔다. 타이니ML(TinyML)은 저전력 임베디드 IoT 기기에서 사용하는 머신러닝 오픈소스 기술이다. 퀄컴, ARM, 스타트업들이 함께 모여 만든 타이니 ML은 연산 부하를 줄이고, 데이터를 적게 쓰는 기술 구조를 추구하며 딥러닝 AI 시스템의 효율성을 개선하는데 기여하고 있다.  

 

센시ML은 “오픈소스 기술로 데이터 연결성을 높이면, IoT에서 필요한 AI 센서 연결과 데이터 수집에 필요한 노력을 줄일 수 있다”라며 오픈소스 기술을 적극 지원하겠다고 설명했다. 그 결과 센시ML가 운영하는 게이트웨이, 데이터 인터페이스, 모바일 테스트 앱, 임베디드 SDK는 오픈소스 기술인 타이니ML를 연동했으며, 관련 기술이 깃허브에 공개되기도 했다.  

 

독일 에너지 전문 업체 슈웜(schwarm)은 에너지 관련 사물인터넷 기술을 오픈소스 기술로 공개했다. 여기에는 오픈 볼러리(OpenVolery)라는 통합 플랫폼이 있다. 최근 에너지 업계는 친환경 에너지 같은 다양한 에너지원을 사용하고 이를 소프트웨어로 제어하기 위한 스마트 그리드(Smart Grid) 기술이 발전되고 있다. 오픈볼러리는 스마트 그리드 기술 구현에 필요한 다양한 소프트웨어를 포함한다. 디지털 트윈, 에너지 측정 데이터, 시각화 대시보드까지 모두 제공하는 식이다. 슈웜은 오픈볼러리는 클라우드 형태뿐만 아니라 온프레미스 형식을 지원하면서 수익화를 모색하고 있다.  

 

팜OS 예시

슈원 오픈볼러리 구조

출처:https://schwarm.com/iot-platform/

 

기업은 아니지만 정부 차원에서도 AIoT를 지원하는 경우도 있다. 유럽연합은(EU)는 차세대 IoT 기술 기반을 만들기 위해 ‘어시스트 IoT(ASSIST-IoT)’라는 프로젝트를 지원하고 있다. 어시스트 IoT 는 기본적으로 분산 컴퓨팅, AI, 블록체인, VR 분야 모두에서 개방형 IoT 기술이다. 정부 주도 프로젝트임만큼 EU는 어시스트 IoT를 공공 영역 기술에서 바로 테스트할 준비를 하고 다. 현재 예정된 파일럿 프로젝트는 3가지다. 먼저 선박 터미널 운영 자동화 기술이 있다. 각 컨테이너에 센서를 부착하고 위치 정보 및 위성사진 정보 등을 활용해 효율적인 항구 내 운영을 효율화해주는 기술이라고 한다. 두번째 건설 노동자 안전을 위한 기술도 만들고 있다. 건설 노동자에게 스마트 기기나 별도의 센서를 몸에 부착해 안전장비 착용 여부와 낙상 감지를 알아내고, 위험 지역 이동 제한하도록 유도할 예정이라고 한다. 마지막으로 차량 이상 진단 기술을 포드와 함께 만들고 있다고 한다.  

 

팜OS 예시

어시시스트IoT에서 구현하고 있는 기술 예시

출처: https://assist-iot.eu/use-cases/

 

※참고문헌


 1) https://ko.wikipedia.org/wiki/AIoT
 2) https://github.com/modelscope/modelscope
 3) https://github.com/OpenAtomFoundation/TencentOS-tiny
 4) https://github.com/Azure/ai-toolkit-iot-edge
 5) https://www.tensorflow.org/lite
 6) https://aiyprojects.withgoogle.com/
 7) https://aiyprojects.withgoogle.com/
 8) https://github.com/Samsung/SamsungAutomationStudio
 9) https://www.tinyml.org/
 10) https://sensiml.com/company/press-releases/sensiml-launches-open-source-initiative/
 11) https://schwarm.com/iot-platform/
 12) https://assist-iot.eu/
 13) https://assist-iot.eu/use-cases/
 


 

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