🤩온센서AI

🤩온센서AI

1. 온디바이스AI가 기기 내에서 데이터를 자체 처리하는 것이었다면, 온센서AI는 기기가 아닌 기기 내 개별 센서에서 데이터를 처리하는 개념.

2. 온디바이스AI가 모바일 AP(어플리케이션 프로세서)에 인공지능을 결합해 디바이스에서 AI를 실행했다면, 온센서AI는 MCU(마이크로컨트롤유닛)을 통해 구동됨.
- 기존: 이미지 정보->CPU -> CPU 내에서 연산과 추론등 정보처리
- 온센서AI: 자체적으로 데이터를 처리해 소비전력과 실행시간을 줄임

3. MCU는 AP에 비해 성능은 떨어지지만 특정 AI 기능을 설정하고 수행하도록 프로그래밍 하는데 효율적임.
- MCU: CPU, 메모리, 주변장치들이 하나의 칩 안에 통합한 형태

4. 기존 센서가 특정 상태를 감지해 중앙처리장치가 판단을 내릴 수 있는 데이터를 제공하는 수준에서 머물렀던 반면, 온센서AI는 센싱 기능+통신+데이터처리 및 인공지능 기능을 갖춘 것.

5. 인공지능 학습을 위해 많은 영상 데이터가 필요한데, 이때 영상 데이터 생산은 이미지 센서의 몫이고 많은 양의 데이터를 얻기 위해서는 그만큼 많은 센서가 사용됨.

6. 센서 수가 많아질수록 광대역 폭의 통신이 필요한데, 이러한 데이터 처리 과정에서 AP의 전력 소모가 커지는 단점이 있음.
- 기존: AP와 센서를 함께 사용할 경우 전력 소비량: 150mW~1.5W
- 온센서AI: 전력 소비 10~15mW 수준

7. 온센서AI는 저전력, 저지연, 보안 및 프라이버시, 원본 이미지 처리 등에서 온디바이스AI 대비 향상된 컴퓨터 성능을 구현함.

8. 마켓앤마켓은 전 세계 AI 센서 시장 규모를 2022년 30억 달러에서 2028년 221억 달러까지 CAGR +41.6%의 성장률을 전망했으나, 우리나라 AI 센서 시장은 전세계 5% 점유율을 보이고 있음.
- 2021년, 최창규 삼성전자 부사장은 글로벌 AI 센서 시장을 2026년까지 1120억 달러 규모로 성장할 것으로 전망.

[참고] TechWorld
[작성] 👔도PB의 생존투자