안녕하세요! 구독자 여러분:) Product Advocate 정현지입니다💌

어느덧 8월의 마지막 주가 다가왔습니다. 여름의 무더위가 쉽게 물러나지 않아, 모두가 기다리던 ‘처서 매직🪄’도 올해는 힘들었다는 기상 뉴스가 이어지고 있는데요.

익숙하게 쓰이는 '처서'란 단어를 새삼 다시 찾아보니, 여름이 가고 가을이 드는 계절의 엄연한 순행을 드러내는 때를 말하는 것으로, 여름이 가고 가을이 오는 계절의 전환점을 뜻한다고 합니다. “땅에서는 귀뚜라미🦗 등에 업혀오고, 하늘에서는 뭉게구름☁️ 타고 온다”라는 재밌는 표현도 찾아볼 수 있었죠. 처서가 지나면 풀의 성장이 멈추고, 아침저녁으로 선선한 기운이 감돌며, “모기도 입이 비뚤어진다”라는 속담도 있다고 하는데, 다음 뉴스레터에서는 꼭 '처서'가 무사히 지나와서 선선한 계절을 느끼며 소식을 전해드릴 수 있으면 좋겠습니다.🤹‍♀️

이처럼 계절의 흐름이 바뀌듯, AI 업계 역시 흥미로운 소식들이 들려옵니다. 이번 뉴스레터에서는 올해 초에도 언급해 드렸던 다양한 반도체 종류의 등장에 따른 AI 모델 경량화에 대한 흐름에 이어, 특히 엣지 AI와 경량화 모델 경쟁을 중심으로, 실제 현장에서 AI가 어떻게 자리 잡아가고 있는지 함께 살펴보려 합니다.
오늘도 여러분에게 흥미로운 인사이트를 드릴 수 있기를 바라며, 뉴스레터 시작해보겠습니다!

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🌟 SUPERB Spotlight

엣지 AI(Edge AI), 현업에선 어떻게 쓸 수 있을까?

AI 모델은 성능이 높아질수록 연산량도 그만큼 늘어납니다. 특히, ML 엔지니어나 인프라 전문가가 아닌 사용자 입장에서는, 좋은 AI 모델이라 하더라도 느린 속도라면 실제 현업에서 활용하기가 어렵습니다. 그리고 이를 해결하기 위해서 모든 산업 현장이 고성능 GPU 서버를 쓸 수 있는 것은 아니죠.

CCTV 관제, 공장 라인, 드론, 자율주행차, IoT 디바이스처럼 현장에서 바로 판단이 필요한 경우, 데이터를 클라우드나 서버로 전송하며 처리하기에는 기업마다 여러 제약들이 따르기도 합니다. 대표적으로 지연 시간(레이턴시/Latency), 네트워크 비용, 보안 문제 때문인데요.

이를 해결하고자 최근 몇 년간 “엣지 AI(Edge AI)”라는 흐름이 등장하게 됩니다.
엣지 AI란, 데이터를 클라우드나 서버로 보내지 않고, AI 모델을 현장 기기(엣지 디바이스) 자체에서 직접 처리하는 것입니다.

예를 들어,

드론이 촬영한 화면을 서버로 보내지 않고 드론 안에서 즉시 장애물을 감지한다거나,
건설 현장의 CCTV로 사람이 갑자기 쓰러지는 상황을 감지하고, 안전모·안전화 등 보호구(PPE) 착용 여부를 감지하여, 즉시 알람으로 알려준다던가,
제조 공장의 카메라가 사람이나 제품을 구분해 그 자리에서 불량품을 분류하는 것처럼 말이죠.

하지만 엣지 디바이스는 서버나 클라우드 환경에 비해 GPU 메모리, 연산 성능, 전력 사용량 등 자원이 제한적이기 때문에, 기존의 대형 GPT나 비전 모델을 그대로 사용할 수 없습니다. 앞서 언급한 것처럼, 현업에서 활용할 수 있을 만한 좋은 성능의 AI 모델의 성능을 기기들이 감당할 수 없기 때문이죠.
이러한 한계를 극복하고자 최근에는 성능을 유지하면서도 훨씬 가벼운 경량화 모델들이 등장하고 있고, 특히 이미지/비전 분야에서도 작은 메모리로 동작할 수 있는 모델들이 활발히 발표되고 있는 것입니다. 또한, 경량화 기술뿐 아니라 이를 실행할 수 있는 소형이면서도 고성능의 엣지 하드웨어들도 다양하게 출시되고 있습니다. 더불어, 고화질 카메라 센서의 가격 접근성이 좋아지면서 엣지 AI를 실제 현장에 도입하는 것이 과거보다 훨씬 현실적인 선택지가 되었습니다.

엣지 AI를 가능케 하는 경량화 모델과 솔루션

경량화 모델 사례들

이런 배경에서 경량화된 AI 모델에 대한 수요가 더욱 높아지고, 특히 비전 분야에서 모델의 크기를 줄이면서도 우수한 성능을 유지하는 다양한 경량화 모델들이 발표되고 있었죠.

Roboflow RF-DETR Nano, Small, Medium: 최근 발표된 모델로, 단 2.3ms 지연으로 모바일·소형 GPU에서도 실시간 객체 탐지가 가능하며, 기존 YOLO 계열보다 높은 정확도를 보여줍니다. 오픈소스로 공개돼 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다.
YOLO11n (Nano):
객체 탐지 분야에서 가장 잘 알려진 YOLO11 시리즈 중 가장 작은 모델로, 수백만 단위의 파라미터 규모를 갖추어 모바일 디바이스와 엣지 배포에 매우 적합합니다. 경량 아키텍처 설계 덕분에 Jetson, Raspberry Pi 같은 디바이스는 물론, 클라우드 및 GPU 기반 환경까지 유연하게 대응할 수 있습니다.
MobileNetV3
: 구글이 발표한 대표적인 경량 CNN 모델로, 이미지 분류·탐지 분야의 사실상 기본 모델입니다. 작은 연산량과 준수한 성능 덕분에 지금도 IoT 기기와 모바일 환경에서 자주 활용됩니다.
EfficientNet-Lite:
원래 정확도와 효율성으로 유명한 EfficientNet을 모바일·엣지 환경에 맞춰 최적화한 버전입니다. TensorFlow Lite에서 쉽게 실행할 수 있어 실무 배포 사례가 많습니다.
추가로, 하드웨어로는 NVIDIA Jetson, 구글 Coral, ARM NPU 기반 AI 칩이 보급되며, 드론이나 로봇 같은 전력 제약 환경에서도 AI가 구동될 수 있게끔 최적화가 이루어지고 있습니다.

이처럼 경량화 모델들은 단순히 연구용을 넘어 엣지 AI의 현실적인 구현 수단으로 자리 잡아가고 있죠.

슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션

이러한 흐름은 저희 슈퍼브에이아이가 제공하는 영상 관제 솔루션(Video Analytics)과도 깊이 맞닿아 있습니다. 엣지 AI는 현장에서 데이터를 즉시 처리한다는 장점이 있지만, 모델 상태를 모니터링하거나 기기를 관리하고, 새로운 모델이나 기능으로 업데이트하는 과정이 쉽지 않다는 한계도 있는데요. 이러한 한계를 해결하기 위해, 카메라< >엣지 디바이스< >서버를 통합 관리할 수 있는 완결형 솔루션을 제공합니다.

카메라–엣지 디바이스(Jetson 등)–서버를 일체형으로 제공하여, 현장에서 들어오는 영상을 바로 분석하고 위험을 감지할 수 있습니다.
예를 들어, 안전모 미착용, 화재 발생, 혼잡도 증가 같은 이벤트를 카메라-엣지 장치가 즉시 인식해 알람을 보내므로, 별도의 클라우드 전송 과정 없이 빠른 대응이 가능합니다.
초기 설치와 세팅도 기술지원 팀이 직접 지원하여, 현장에서는 바로 쓸 수 있는 완결형 영상 관제 AI 솔루션으로 작동합니다.

경량화된 AI 모델들이 엣지 AI의 가능성을 열고 있다면, 슈퍼브에이아이는 이를 실제 산업 현장과 안전 관리 영역에서 구현하고 있습니다.

결국, 경량화 모델과 엣지 AI는 일상적인 기기와 산업 현장으로 스며드는 기술로 확장되는 전환점을 보여주고 있습니다.

현장에서 바로 결정을 가능하게 하고,
클라우드 비용을 크게 절감하며,
실질적인 데이터 보안 문제까지 줄여줄 수 있는 솔루션이죠.

RF-DETR, YOLO나 MobileNet, EfficientNet-Lite 같은 유명 경량 모델들은 대표 사례이고, 슈퍼브에이아이의 Zero-shot AI 모델을 탑제한 영상 관제 솔루션은 그 가능성을 실제 현장에서 어떻게 구현할 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다.

슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션은 단순한 CCTV 모니터링을 넘어, AI 중심의 지능형 관제 솔루션으로 안전성과 효율성을 동시에 제공합니다. 실시간 영상을 AI 기능으로 분석하고 핵심 인사이트를 도출하시고 싶다면, 슈퍼브에이아이를 찾아주세요!

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슈퍼브 김민철 프로덕트 오너 추천:
Meta, DINOv3로 자기지도학습 비전 모델의 지평을 넓히다

Meta가 공개한 DINOv3는 대규모 데이터를 활용해 라벨 없는 이미지에서도 의미 있는 표현을 학습할 수 있는 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL) 기반 비전 모델입니다.

이번 버전은 Vision Transformer(ViT) 아키텍처를 확장하고 새로운 최적화 기법을 적용해, 이미지 분류뿐만 아니라 객체 탐지, 세그멘테이션 등 다양한 다운스트림 태스크에서 뛰어난 전이 성능을 보여줍니다. 즉, 추가적인 라벨링 없이도 높은 정확도를 달성할 수 있어, 라벨링 비용과 시간 부담을 줄이는 데 큰 장점이 있습니다.

연구자와 개발자들을 위해 GitHub 코드와 모델 가중치가 함께 공개되어, 누구나 손쉽게 실험하고 실제 응용까지 이어갈 수 있습니다. 이는 오픈소스 생태계를 강화함과 동시에, 산업 현장에서 대규모 사전학습 모델을 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하는 의미가 있습니다.

Meta의 DINOv3 🦖 모델 자세히 보기

Google이 자사 AI 기능을 단순한 부가 기능이 아닌 크리에이티브 스튜디오 수준의 워크플로 인프라로 격상시키고 있습니다. 그 중심에는 “Nano‑Banana”라는 텍스트‑이미지 생성 모델이 있는데요.

Flow 플랫폼의 신규 텍스트‑이미지 모드에 적용될 예정인 이 모델은, 레퍼런스 이미지를 업로드하면 동일한 스타일의 여러 변형 이미지를 자동 생성해 영상 제작용 콘텐츠를 원스톱으로 생성하게 해줍니다. 또한, TikTok이나 Shorts에 적합한 세로 화면 지원, ‘Vlogging’이나 ‘Cinematic’ 같은 분위기를 자동 반영해 주는 프롬프트 사전 설정, 그리고 QR 코드 공유 기능까지 탑재해 창작자의 소셜 유통까지 염두에 둔 스튜디오형 환경으로 진화하고 있습니다.

Google의 'Nano-Banana🍌' 알아보기

📢 SUPERB News

🥇"LG엑사원에 슈퍼브AI 역량 더해 피지컬AI 글로벌 1등 만든다"

슈퍼브에이아이 김현수 대표는 "피지컬 AI는 글로벌 톱 티어 모델이 아직 없기에 (LG AI연구원 컨소시엄 모델이) 1위가 될 수 있다"며, LG의 엑사원과 슈퍼브에이아이의 비전 AI 역량을 결합해 로봇에 적용할 수 있는 피지컬 AI를 개발하는 게 궁극적인 목표라고 밝혔는데요.

동작 데이터를 수집하고 가공하는 공간을 마련해 전문 촬영팀을 통해 1인칭 및 3인칭 시점의 동작 영상을 찍고 해당 데이터를 가공할 예정입니다. 사람처럼 행동하는 피지컬 AI 구축을 위한 사전 작업인 셈이죠. 국내에 특화된 유일무이한 데이터로 국내 여러 AI 기업이 활용할 수 있게 됩니다.

슈퍼브에이아이 김현수 대표 인터뷰 자세히 보기

🚗 'AI 주차 관제', 비싼 장비 교체 없이 기존 CCTV로 해결하는 법

최근 개포우성7차 재건축 수주에 참전한 삼성물산이 'AI 주차장'을 제안했죠. 입주민의 과거 주차 데이터를 분석하여 선호하는 위치로 안내하거나, 방문객에게 최적의 주차 공간을 추천하는 등 고도로 개인화된 서비스를 제공하는 방식입니다.

신축이 아닌 아파트나 오피스텔에서도 AI 주차장이 가능할까요? 가능합니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션을 도입하면 기존 CCTV를 활용해서 바로 사용하실 수 있습니다.

아래 영상은 슈퍼브 영상 관제 솔루션이 어떻게 실시간으로 주차 현황을 분석하는지 보여주는 구체적인 예시입니다. 사전 학습 없이도 바로 이렇게 매끄럽게 도입됩니다.

슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 '제로'와 영상 관제 솔루션으로 이렇게 바로 시작할 수 있게 되는데요. 자세한 내용은 슈퍼브 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

기존 CCTV 활용한 AI 영상 관제 자세히 보기

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