임베디드 인공지능 SW 기술맵 동향

- 인공지능 연산 가속처리 Lib., 경량 인공지능 모델, 인공지능 런타임 프레임워크, 자원 연동형 인공지능 엔진, 온디바이스 자가학습 인공지능 엔진, 레거시 인공지능 프레임워크 최적화, 임베디드 시스템 자원 최적 관리기, 임베디드 인공지능 보안 프레임워크 등으로 구분

★ 차세대 커널 시스템SW

- 향후 임베디드 시스템 생태계에 활용도가 높을 것으로 전망되는 차세대 커널 시스템SW

- 마이크로 커널기반 임베디드SW, 유니커널기반 임베디드SW, 크로스 플랫폼 OS 등으로 구분

★ 임베디드 가상화 시스템SW

- 산업현장에서 활용이 증가하고 있는 시스템 가상화를 위한 시스템SW

- 임베디드 가상머신 최적화 SW, 이종 컴퓨터 저수준 가상머신 시스템SW, 임베디드 컨테이너 시스템SW 등으로 구분

임베디드 인공지능 응용SW 기술

★ 산업 부품 및 장비에 요구되는 지능적 요소를 바탕으로 보다 안전하게, 보다 쉽게 적용하고, 보다 가격 경쟁력이 있는 품질향상이 가능한 상용화 기술

- 임베디드 SW 보안/신뢰성/표준, 실시간 경량 인공지능기반 인식/추론기술, 산업별 임베디드 인공지능 응용SW 등으로 구성됨

★ 임베디드 SW 보안/신뢰성/표준 기술

- 산업적용에 필수적으로 요구되는 신뢰성/보안/표준인증을 위한 임베디드 SW기술

- 임베디드 AI SW 보안 및 정보보호, 고신뢰성 및 고장대응 SW, 산업용 기능안전 및 산업표준 지원 SW, 설명가능한 산업용 AI 엔진 등으로 구분

★ 실시간 경량 AI기반 인식 및 추론기술

- 산업 응용 분야에서 많이 활용되는 인식 및 추론 기능을 위한 경량 임베디드 인공지능 공통기술

- 산업응용 인식 엔진, 사용자 인식, 공간정보 레이블링 및 인식, 상태 진단 및 예측 기술 등으로 구분

★ 산업별 임베디드 인공지능 응용SW 기술

- 각 산업별 특성에 맞춰 시장 경쟁력이 높은 응용SW 기술

- 생산 및 제조 응용SW, 산업용 이동체 응용SW, 항공전자 응용SW, 헬스케어 응용SW, 기계로봇 응용SW, 농축수산업 응용SW, 기사 산업용 응용SW 등으로 구분

임베디드 인공지능 개발환경SW 기술

★ 사업화기술과 핵심기술을 더 쉽고 빠르고 정확하게 필요한 분야에 적용이 가능할 수 있도록 성장지원이 필요한 기업에 공용 SW 개발도구 및 인증 등의 개발환경지원 기술

- 최적 타겟 이미지 생성 도구, 임베디드 인공지능 SW 개발도구, 임베디드 인공지능 기능검증/성능시험, 인공지능 SW 프레임워크 등으로 구분

★ 최적 타겟 이미지 생성도구

- 임베디드 시스템 타켓 하드웨어에 따라 적절한 Lib.를 제공하여 손쉬운 개발환경 구축을 지원하는 기술

- 하드웨어 서포트 패키지, 타깃 시스템 리소스 최적 빌드 기술, 임베디드 AI 컴파일러 등으로 구분

★ 임베디드 인공지능 SW 개발도구

- 손쉽게 임베디드 인공지능 SW를 개발하기 위한 개발환경 기술

- 임베디드 AI 통합개발환경, 서비스별 머신러닝 워크플로우 설정지원, 임베디드 AI Pre-Lib., 임베디드 AI 응용 개발 자동화 지원 등으로 구분

★ 임베디드 인공지능 기능검증 및 성능시험 기술

- 산업적용에 필수적으로 요구되는 신뢰성/보안/표준인증을 개발단계에서 손쉽게 지원하기 위한 기술

- 코드 기능 및 성능 분석, 보안위협탐지 및 분석, 산업 인증 및 신뢰성 검증, 임베디드 AI 시뮬레이션 도구 등으로 구분

★ 임베디드 인공지능 운영 및 관리환경 기술

- 산업적용에 필수적으로 요구되는 신뢰성/보안/표준인증을 위한 임베디드 SW기술

- 가상화기반 임베디드 AI 실행 및 운영, 임베디드SW 원격 업데이트 관리, 임베디드 AI 원격 모니터링 및 재구성 운영 등으로 구분

4. 기대효과 및 시사점

기대효과

★ (기술확보 추진방향 설정) 내장형 인공지능 기술을 기반으로 임베디드SW 전문기업의 경쟁력 강화를 위한 임베디드SW 핵심기술 확보 추진방향 설정

- 우리 임베디드SW 산업 생태계의 고유 기술로 글로벌 시장을 선점할 수 있는 핵심요소 기술개발 추진

★ (주력산업 경쟁력 제고) 우리산업 환경에 맞춰 센서·부품·장비의 스마트화에서 지능화로 전환 촉진

- 빠른 산업 적용 및 사업화를 타겟으로 업종별 조건*에 따른 맞춤식 지능 부품·장비 기술 개발 → 적용사례 조기 창출 * 산업현장의 필요기능, 기존 장비와의 융합성, 추가되는 비용 및 창출 부가가치 등

- 지능형 반도체, 스마트 센서 등 연관 사업과의 협력 체계를 구축하고, 지능기반 신산업제품을 목표로 부가가치 효과 높은 기술 우선 발굴

★ (시장 도전기업 참여 확대) 전문기업의 부족한 인력 및 자원을 해결하기 위한 손쉬운 개발환경, 신뢰성 검증, 산업현장 운영관리 기술 등 지원

- 시장 참여기업 확대를 위한 개발환경의 진입장벽을 낮추고, 신뢰성 검증을 지원하여 기업의 Track Record 확보에 기여

- 임베디드 지능장비 운용비용 감소를 지원하는 산업현장의 운영관리 기술 지향

시사점

★ 산업현장에서 요구되는 임베디드 인공지능 기술에 대한 투자확대 필요

- 기존 정부의 인공지능 기술투자는 대형 시스템기반의 고성능 인공지능 기술에 초점이 맞추어져 있음

- 반면, 산업현장에서 요구되는 인공지능 기술은 저렴한 비용으로 필요한 지능을 제공하는 맞춤형 인공지능 기술이 대부분

- 산업현장의 임베디드SW 기업들은 기술과 인력의 부족으로 인공지능 기술확보를 위한 투자에 어려워해, 이에 대한 정부의 투자 확대 필요

★ 산업 현장에서 요구되는 인공지능 수준, 데이터 종류, 비용제한 등 상황에 따라 필요한 임베디드 인공지능 SW 기술확보를 위한 체계적인 접근 필요

- 임베디드 인공지능은 성능에 제한적인 하드웨어에서 최적의 인공지능을 구현해야 하기 때문에, 데이터 전처리, 인공지능 엔진, 응용SW 등 모든 분야에서 새로운 기술이 요구됨

- 멀티미디어 데이터를 실시간 전처리하기 위한 하드웨어 성능이 낮아, 임베디드 인공지능에서는 저수준의 데이터로 학습 및 인식을 하는 경우가 많음

- 응용 분야별 효과적인 경량 인공지능 엔진이 서로 달라, 산업 응용을 위해서는 다양한 엔진을 상황에 따라 선택해야 하는 경우가 많음

- 여러 산업의 다양한 응용에서 공통적으로 활용 가능한 인식/추적/예측/판단을 위한 SW가 산업 전반에 인공지능 활용도를 높일 수 있음

★ 임베디드 인공지능 기술확보와 더불어 개발환경에 대한 투자 필요

- 기존 SW개발과 달리 임베디드 인공지능 SW 개발을 위해 필요한 추가요소들에 대한 투자 필요

- 기술과 인력이 부족한 중소·중견기업들이 경제적 이득을 위해서는 손쉬운 개발환경 구축이 매우 중요함

- 기술개발 과정에서 인공지능 기능에 대한 검증, 표준 인증, 신뢰성 테스트 등 기업들이 쉽게 해결하기 어려운 기능들에 대한 지원 필요

- SW개발도구는 기업의 경쟁력 강화에 실질적이고 중요한 요소이므로, 신기술 개발과 더불어 개발도구 구축이 매우 중요함

출처 : keit pd 이슈리포트

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