[제19회 심층 칼럼] 엣지에서의 추론: TinyML과 경량화 기술이 만드는 '사물 지능(AIoT)'의 세계

초거대 모델이 클라우드 서버의 전유물이라면, TinyML은 우리 주변의 작은 마이크로컨트롤러(MCU) 속에 들어가는 초소형 지능입니다. 인터넷 연결 없이, 동전 배터리 하나로 수개월간 작동하며 세탁기부터 가로등까지 모든 사물에 지능을 불어넣는 이 기술은 2026년 AIoT(AI of Things) 시대를 완성하는 마지막 퍼즐 조각입니다.

1. 킬로바이트(KB)의 혁명: 극단적 경량화

일반적인 딥러닝 모델은 수 기가바이트(GB)의 메모리를 필요로 하지만, TinyML은 수 킬로바이트(KB) 수준의 메모리(SRAM)에서 돌아가야 합니다. 이를 위해 극한의 다이어트가 필요합니다.

2. 마이크로컨트롤러(MCU)용 프레임워크: TensorFlow Lite for Micro

구글의 TensorFlow Lite Micro나 ARM의 CMSIS-NN 같은 전용 프레임워크는 제한된 연산 자원 내에서 딥러닝 추론을 수행할 수 있도록 최적화된 커널을 제공합니다.

동작 원리: 복잡한 인터프리터를 제거하고, 모델의 연산 그래프를 C++ 코드로 직렬화(Serialization)하여 오버헤드를 최소화합니다.

3. 상시 대기 지능(Always-on AI)

TinyML의 가장 큰 강점은 저전력으로 24시간 깨어 있을 수 있다는 점입니다.

• 음성 인식: "헤이 구글"과 같은 호출어(Wake Word)를 감지하는 데 사용됩니다.
• 이상 감지: 공장 설비의 진동 센서에 탑재되어, 모터의 미세한 고장 징후를 실시간으로 감지하고 예지 정비를 가능하게 합니다.
• 제스처 인식: 스마트워치가 손목을 들어 올리는 동작을 인식해 화면을 켜는 기능도 TinyML의 영역입니다.

4. 결론: 모든 사물에 깃든 영혼

TinyML은 지능의 민주화를 가장 낮은 곳, 가장 작은 곳까지 확산시키는 기술입니다. 전구, 칫솔, 장난감에 이르기까지 세상 모든 물건이 스스로 데이터를 처리하고 판단하는 능력을 갖게 될 때, 우리는 비로소 진정한 의미의 '유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅' 세상을 맞이하게 될 것입니다.