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임베디드 머신 러닝의 제약 극복하기 최적화 기법과 모범 사례 글/마이클 파크스(Michael Parks, PE), 마우저 일렉트로닉스 임베디드 시스템은 점점 더 머신 러닝 (ML)을 통합하여 스마트하고 자율적인 기능을 구현하고 있습니다. 그러나 이러한 시스템에서 ML을 구현하는 데에는 고유한 과제가 따릅니다. 데스크톱이나 클라우드 서버와 같은 범용 시스템과 달리, 임베디드 장치는 일반적으로 배터리로 구동되며, 메모리와 처리 능력이 제한적이고, 시간에 따라 변화하는 아날로그 신호 등 센서 기반 데이터를 주로 다룹니다. 이러한 차이로 인해, 제한된 연산 자원, 소량의 노이즈가 섞인 데이터셋, 엄격한 실시간 처리 요구사항 등 여러 도전에 직면하게 됩니다. 본 글에서는 임베디드 장치에서 효과적인 머신 러닝 구현을 가능하게 하는 다양한 최적화 기법과 모델 설계 전략을 살펴봅니다. 이러한 접근을 통해 시스템의 효율성과 신뢰성을 확보하고, 각 애플리케이션의 요구사항을 충족할 수 있는 성능을 유지하는 방법을 제시합니다. 직면 과제 이해하기 임베디드 시스템을 다루는 엔지니어이자 개발자들은 ML 기술 구현 시 직면하는 고유한 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 맡고 있습니다. 일반적으로 개인용 컴퓨터에서 텍스트 프롬프트를 활용해 실행되는 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션과 달리, 엣지 디바이스는 시간에 따라 변화하는 전압 또는 전류의 아날로그 신호 형태로 출력되는 센서 데이터를 처리합니다. 이처럼 학습 및 추론에 사용하는 데이터의 성격부터 차이가 있으며, 엣지 기반 ML 시스템을 운용하기 위해서는 연산 자원과 데이터 활용 제약 또한 주요 도전 과제로 작용합니다. 제한된 연산 자원 메모리, 연산 성능, 배터리 수명은 대부분 제한되어 있으며, 이에 따라 경량화된 모델과 효율적인 연산 기법이 필수적입니다. 마이크로컨트롤러는 보통 MHz 단위의 클럭 속도와 MB 수준의 메모리를 갖고 있는 반면, 데스크톱이나 서버는 GHz 및 GB 단위로 동작합니다. 데이터 제약 소규모 데이터셋, 노이즈가 포함된 데이터, 다양한 데이터 소스에 대한 접근성 부족 등은 일반적인 상황입니다. 이러한 요인은 과적합(overfitting)의 위험을 높이며, 일반화 성능을 개선하기 위한 강건한 학습 기법이 요구됩니다. 과적합이 발생하면, 시스템이 실제 환경에서 부정확한 예측을 하거나 기대 이하의 성능을 보일 수 있습니다. 또한 메모리 소모 및 연산 사이클이 증가하면서 에너지 효율이 저하될 수 있습니다. 많은 임베디드 시스템은 낮은 지연 시간의 추론 성능을 요구하며, 이는 엄격한 시간 제약 내에서 예측 결과를 도출할 수 있는 효율적인 모델 설계를 필요로 합니다. 이러한 요구사항을 충족하지 못할 경우, 사용자 입장에서는 시스템 반응이 느리게 느껴질 수 있습니다. 인간의 인지 반응에 대한 연구에 따르면, 약 100~300밀리초 내에 응답이 이뤄져야 즉각적인 반응으로 인식됩니다. 따라서 실제 환경의 요구를 충족할 수 있는 모델을 설계하는 것이 매우 중요합니다. 모델 최적화 기법 모델 최적화는 메모리 관점에서 모델의 크기와 복잡도 사이에서 적절한 균형을 찾는 작업이며, 동시에 추론 과정에서의 예측 정확도를 유지해야 하는 과제를 안고 있습니다. 모델이 지나치게 작으면 예측 성능이 저하될 수 있고, 반대로 가능한 모든 입력을 고려하여 학습시키면 모델이 너무 커져 마이크로컨트롤러의 한정된 메모리에 적재할 수 없게 됩니다. 이 균형을 효과적으로 맞추기 위해 다양한 최적화 기법이 활용됩니다. 가중치 공유 가중치 공유는 모델 내 매개변수 수를 줄여서 모델을 작고 효율적으로 만드는 기법입니다. 네트워크의 각 연결에 고유한 가중치를 부여하는 대신, 유사한 뉴런들이 동일한 가중치를 공유하도록 합니다. 예를 들어 이미지 처리 작업에서는, 이미지의 각 영역에 대해 개별적으로 가중치를 학습하는 대신, 동일한 특징( 예: 경계선이나 질감 등)을 전체 이미지에 걸쳐 감지할 수 있도록 동일한 가중치를 31 |