1. 스마트팩토리 및 제조업

엣지 AI는 제조업에서 품질 관리, 공정 최적화, 예측 유지보수(predictive maintenance) 등의 역할을 수행하며, 최

근 생성형 AI가 결합하면서 제품 설계 자동화 및 데이터 증강 (augmentation) 기능이 추가되고 있다.

- 품질 검사 및 생산 공정 최적화: Bosch는 고속 카메라와 엣지 AI를 활용하여 제품 결함을 자동 감지하고 불량률을

   최소화하는 시스템을 운영 중이다. Siemens MindSphere는 IoT 센서와 엣지 AI를 활용하여 실시간 생산 데이터 분석 및

   이상 감지를 통해 유지보수 비용을 절감하고 있다.

- 생성형 AI 융합 사례: [그림 3]과 같이 NVIDIA Omniverse와 같은 플랫폼을 통해 제조업에서는 디지털트윈(digital twin) 환경을

  활용한 생성형 AI를 이용해 가상 공장 환경을 구축하고, AI가 자동으로 최적의 공정 방식을 추천하는 기능을 도입 중이다[6].

  엣지 AI와 생성형 AI를 활용하여 CAD 모델을 최적화하고, 설계 시뮬레이션을 수행하는 방식이 도입되고 있다.

  이를 통해, 제품 개발 속도를 향상하고 비용을 절감할 수 있다.

I. 서론

최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 데이터 처리 방식의 혁신을 이끌고 있다[1]. 특히, 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖춘 생성형 AI(generative AI)는 창의적이고 복잡한 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 한다[2].

그러나 이러한 AI 시스템은 막대한 연산 자원이 필요하며, 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션에서는 높은 응답 속도를 유지하는 것이 큰 과제로 주목받고 있다.

특히, 의료, 금융, 국방 등 민감한 정보를 다루는 산업에서는 데이터를 외부 클라우드 서버로 전송하지 않고 현장에서 즉시 처리하는 방식이 더욱 요구된다[3]. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 엣지 컴퓨팅(edge computing)이다.

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