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Nordic Edge AI: 저전력 무선 IoT에 온디바이스 AI를 더하는 방법

10월 7일
2분 분량

배터리로 동작하는 IoT 센서에 AI를 적용하려면 연산 성능뿐 아니라 메모리, 소비전력, 무선 통신량을 함께 고려해야 합니다.


Nordic Semiconductor는 작은 센서 데이터를 기기 내부에서 분석할 수 있도록 Neuton 모델과 Axon NPU라는 두 가지 Edge AI 기술을 제공합니다. 제품의 처리량과 전력 조건에 맞춰 CPU 기반 경량 AI 또는 전용 하드웨어 가속 방식을 선택할 수 있습니다.


Edge AI가 무선 센서에 필요한 이유


Edge AI는 센서가 수집한 데이터를 기기 내부에서 분석하고 판단하는 기술입니다. 예를 들어 진동 센서가 측정값을 계속 서버로 전송하는 대신, 기기에서 이상 패턴을 감지한 뒤 이벤트와 필요한 데이터를 전송하도록 설계할 수 있습니다.

이러한 구조는 무선 전송량과 서버 처리 부담을 줄이고, 네트워크 연결 없이도 로컬 판단 기능을 유지하는 데 도움이 됩니다. 원본 데이터의 외부 전송을 줄이면 개인정보 보호에도 유리합니다.

다만 AI 연산에도 에너지가 필요합니다. 실제 배터리 수명 개선 여부는 센서 측정 주기, 추론 빈도, 통신량을 합산해 확인해야 합니다.


Neuton과 Axon NPU의 차이

구분

Neuton 모델

Axon NPU

실행 위치

SoC의 애플리케이션 CPU

전용 AI 가속 코어

주요 대상

센서 시계열 분류·회귀·이상 감지

오디오·영상·고속 센서 데이터 처리

모델 방식

Nordic의 Neuton 모델

지원되는 TensorFlow Lite/LiteRT 모델

하드웨어 조건

Nordic SoC·SiP의 가용 자원에 맞춰 적용

Axon NPU 탑재 제품 필요


Neuton은 메모리 제약이 있는 무선 센서에서 검토하기 좋은 방식입니다. Axon NPU는 연산 부하가 큰 작업의 속도와 에너지 효율을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 모델과 연산자의 지원 여부는 사용하는 개발 도구에서 확인해야 합니다.


nRF54L15와 nRF54LM20B는 어떻게 다른가요?


nRF54L15는 CPU에서 Neuton 모델을 실행하는 Edge AI 구성을 검토할 수 있는 제품입니다. Axon NPU가 내장된 제품은 아닙니다.

반면 nRF54LM20B는 128MHz Axon NPU를 내장하고 있으며, 128MHz Arm Cortex-M33, 2MB NVM, 512KB RAM을 제공합니다. 무선 연결과 AI 가속이 함께 필요한 제품의 후보가 될 수 있습니다.

nRF54LM20A와 nRF54LM20B도 구분해야 합니다. Axon NPU 탑재 여부는 제품명의 마지막 문자까지 확인해야 하며, 모든 nRF54L 시리즈에 NPU가 포함되는 것은 아닙니다.


Nordic Edge AI Lab을 이용한 개발 흐름

Nordic Edge AI Lab은 데이터 업로드, 모델 학습, 다운로드와 배포 과정을 지원합니다. 장치에 배포된 모델은 센서 입력에 대한 추론을 수행합니다. 즉, 모델을 만드는 학습 과정과 현장에서 판단하는 추론 과정은 구분됩니다.

실제 프로젝트는 다음 순서로 진행할 수 있습니다.

  1. 판단 목표 정의: 정상·이상, 동작 종류 등 출력할 결과를 정합니다.

  2. 현장 데이터 확보: 실제 사용 환경의 센서 데이터를 수집합니다.

  3. 학습 및 평가: 학습에 사용하지 않은 데이터로 성능을 확인합니다.

  4. 펌웨어 통합: 모델과 센서 처리 기능을 애플리케이션에 연결합니다.

  5. 실기기 검증: 메모리, 처리 시간, 평균 소비전력과 오탐률을 측정합니다.

nRF Connect SDK용 Edge AI Add-on은 CPU에서 실행하는 Neuton 모델과 Axon NPU 기반 추론을 위한 개발 경로를 제공합니다. AI 모델뿐 아니라 신호 처리, 통신 스택, 애플리케이션까지 포함한 전체 자원 사용량을 확인하는 것이 중요합니다.


검토할 수 있는 IoT 적용 사례


다음은 Edge AI를 활용할 수 있는 설계 예시입니다.

  • 산업용 센서: 진동이나 전류 패턴을 분석해 설비 상태 변화를 감지

  • 웨어러블: 가속도 데이터를 이용해 활동이나 제스처를 분류

  • 자산 관리 태그: 이동·정지·충격 상태에 따라 보고 주기를 조절

  • 음성 인터페이스: 기기에서 호출어를 감지한 뒤 후속 기능을 실행

정확도는 센서 위치와 설치 환경, 데이터의 다양성에 따라 달라집니다. 기능을 선택한 뒤 실제 환경에서 검증하는 과정이 필요합니다.


Nordic 기반 모듈 선정은 알엠비티와 상담하세요

Edge AI를 적용할 모듈은 무선 규격과 크기 외에도 메모리 여유, 센서 인터페이스, 추론 주기, 배터리 목표를 함께 검토해야 합니다.

알엠비티에 센서 종류와 개발 목표를 알려주시면 제품 선정과 적용 가능성, 재고 및 납기를 상담하실 수 있습니다.


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