Insight
오늘은 스마트홈 영역에서 AI가 주로 어떻게 적용되고 있는지, 에너자이의 온디바이스 AI 기술이 어떤 문제들을 해결할 수 있는지에 대하여 소개드리고자 합니다
Sungmin Woo
2026년 1월 19일
안녕하세요, 에너자이 우성민(Sungmin Woo)입니다. 제가 소속된 에너자이는 AI 전용 칩이 없는 하드웨어에서도 우수한 성능을 낼 수 있는 온디바이스 AI 솔루션을 제공하는 팀입니다. AI 모델의 설계 및 학습부터 경량화 및 컴파일 단계 최적화까지, 정확하면서도 빠르고 효율적인 온디바이스 AI를 구현하기 위해 필요한 전체 파이프라인을 풀스택(Full-stack)으로 제공한다는 것이 에너자이의 특별한 점인데요.
에너자이는 자동차, 웨어러블, 드론, 미디어/방송 등 저희의 온디바이스 AI 기술을 필요로 하는 굉장히 다양한 영역에서 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그 중에서도 스마트홈은 에너자이가 특히 집중하고 있는 영역으로, 최근에는 국내 셋톱박스 200만 대를 대상으로 한 저희 온디바이스 AI 솔루션의 상용 배포를 완료하기도 했는데요. 오늘은 스마트홈 영역에서 AI가 주로 어떻게 적용되고 있는지, 에너자이의 온디바이스 AI 기술이 어떤 문제들을 해결할 수 있는지에 대하여 소개드리고자 합니다
요약
스마트홈 영역 내 AI는 에너지 효율 최적화, 보안 강화 등 다양한 목적으로 활용되고 있으며, 특히 압도적으로 뛰어난 편의성을 제공하는 AI 음성 인터페이스가 적극적으로 도입되는 추세입니다.
현재 대부분의 AI 음성 인터페이스는 클라우드 기반으로 구현되어 있어 지속적으로 높은 운영 비용이 발생하게 되며, 그 외에도 네트워크 의존성/정보 침해 우려/지연 시간 등의 한계가 있어 이를 해결하기 위한 목적으로 온디바이스 AI를 도입하려는 움직임이 커지고 있습니다.
그러나 GPU/NPU 등 AI 전용 칩이 없는 제약된 사양의 하드웨어에서 안정적으로 우수한 성능을 낼 수 있는 AI 솔루션을 구현하는 것은 매우 어려운 Task입니다.
에너자이는 AI 모델의 설계 및 학습부터 경량화 및 컴파일 단계 최적화까지 지원하는 풀스택 온디바이스 AI 솔루션 기업으로서, 고도화된 양자화 기술 및 자체 개발한 AI 추론 최적화 엔진 Optimium을 기반으로 온디바이스 환경에서도 우수한 정확도와 뛰어난 메모리 및 전력 효율성, 빠른 속도를 모두 갖춘 고성능 AI를 제공하고 있습니다.
에너자이는 스마트홈 시장을 타겟으로 음성 제어를 포함하여 실시간 번역, 음성 Agent 등 다양한 온디바이스 AI 솔루션들을 사업화하고 있으며, 최근 LG유플러스 셋톱박스 200만대에 상용 배포를 완료한 바 있습니다. ‘AI 적용이 불가능해 보이는 디바이스’를 대상으로 한 온디바이스 AI 도입을 고민하고 계신다면, 에너자이를 찾아주세요!
AI@Home
“거실 불 켜줘”, “TV 꺼줘”, “오늘 일정 알려줘”
음성을 통해 움직이는 집은 더 이상 영화 속 장면이 아니라 일상 속의 현실이 되어 가고 있습니다. 전통적으로, ‘스마트홈’은 사물인터넷(IoT) 기술을 기반으로 한 연결성과 원격 제어에 초점을 둔 개념이었는데요. 스마트폰 및 태블릿을 통해 에어컨, 세탁기 등의 가전 제품을 원격으로 제어하고, 홈캠과 스마트폰을 연동하여 외부에서도 집안을 확인하는 기능이 대표적인 예시입니다. 최근에는 이기종간의 호환을 지원하는 글로벌 스마트홈 표준인 ‘매터(Matter)’가 도입되면서 스마트홈 생태계의 성장에 박차를 가하고 있는데요.
출처: e4ds news
오늘날 스마트홈에서는 사용자 생활 패턴 및 에너지 사용 습관 학습을 통한 에너지 효율 최적화, 실시간 영상 모니터링 및 이상 행동 감지를 통한 보안 강화 등 다양한 목적으로 AI가 활발하게 도입되고 있습니다.
그 중에서도 특히 각광 받고 있는 것은 사용자와 주거 환경 간의 편리한 상호 작용을 지원하는 AI 기반 음성 인터페이스인데요. 조명이나 냉장고/세탁기 등의 가전 제품을 수동으로 조작할 필요 없이 편리한 핸즈프리(Hands-free) 제어가 가능하고, 사용 매뉴얼이 필요 없는 직관적인 사용 경험을 제공한다는 장점에 힘입어 스마트홈 Domain에서 빠르게 확산되고 있습니다.
오늘은 스마트홈 생태계 내 AI 혁신의 중심에 자리 잡고 있는 AI 기반 음성 인터페이스에 대하여 이야기해보려고 합니다.
주요 적용 사례
보편적으로 스마트홈 생태계에서 음성 인터페이스가 활용되는 목적은 음성 기반 명령 제어인데요. 주거 공간 내 기기 제어를 총괄하는 월패드나 TV/에어컨/냉장고 등의 일반적인 가전 제품들뿐만 아니라, 변기/안마 의자/가정용 로봇 등 매우 다양한 디바이스에 AI 음성 제어 기능이 통합되고 있는 추세이며, 최근에는 명령 제어뿐만 아니라 실시간 번역, 검색 및 질의응답 등 보다 복잡한 AI 기능을 도입하는 사례도 늘고 있습니다.
스마트 TV/셋톱박스
전원/채널/볼륨 조작
자막, 음성 안내, 자녀 보호 모드 등의 설정 활성화
외부입력 전환 및 유튜브 등의 어플리케이션 접속
콘텐츠 검색
출처: LG전자
월패드
조명/온도/가전/보안 시스템 제어
날씨 및 교통 정보 검색
단지 내 커뮤니티 시설 예약
출처: Control4
스마트 냉장고
컬러 모드, 온도 등의 설정 변경
문 자동 개폐
식재료 관련 질의응답 수행(ex. 고기를 일주일 정도 보관하려면 어떤 모드가 좋아?)
출처: LG전자
스마트 안마의자
안마 시작 및 종료
안마 모드 변경 및 강도 조절
출처: 브람스
Why On-device AI?
현재 스마트홈 생태계에서 널리 활용되고 있는 대부분의 음성 AI 기능들은 Alexa, Google Home 등의 스마트홈 플랫폼 기반으로 구현되어 있는데요. 이러한 플랫폼들은 디바이스로 들어온 음성 데이터를 클라우드로 전송하여 AI 연산을 수행하고, 처리 결과를 다시 디바이스로 보내 사용자에게 결과를 전달하는 구조입니다.
출처: Amazon Developers
클라우드는 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 AI 기능을 용이하게 도입할 수 있다는 장점이 있지만, 클라우드 기반으로 AI 기능을 구현할 경우 수반되는 API 호출 비용, 서버 인스턴스 비용 등으로 인해 높은 운영비용이 발생하게 되는데요. 뿐만 아니라, 외부와의 연결이 필수적이기 때문에 그 외에도 네트워크 의존성, 정보 침해 우려, 요청 전송 및 결과 수신 과정에서 발생하는 지연 시간 등의 문제들이 발생하게 됩니다.
이러한 클라우드 기반 AI의 한계를 극복하기 위해서는 결국 클라우드 대비 메모리/연산 자원이 극도로 제약된 온디바이스 환경에서도 우수한 성능을 낼 수 있는 온디바이스 AI 기술이 필요합니다.
ENERZAi in Smart Home
온디바이스 AI 기술이 가져다주는 장점은 매우 크지만, 주거 환경에서 일상적으로 활용되는 대부분의 가전 제품들에는 클라우드 대비 메모리 용량 및 연산 성능이 극히 낮은 반도체들이 탑재되므로, 우수한 성능을 낼 수 있는 음성 AI 인터페이스를 온디바이스 형태로 구현하는 것은 매우 어려운 일인데요. AI 모델을 가볍고 빠르게 만들기 위한 모델 경량화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있기는 하지만, 단순히 모델을 작게 만드는 것이 아니라 온디바이스 환경에서 사용자 경험을 저해하지 않을 정도로 안정적으로 우수한 성능을 낼 수 있는 모델을 구현하는 것은 난이도가 매우 높은 Task입니다.
에너자이가 이러한 Challenge를 해결할 수 있는 이유는 AI 알고리즘뿐만 아니라 AI가 구동되는 대상 하드웨어 환경에 대한 깊은 이해 또한 갖추고 있기 때문입니다. 저희는 극저비트 양자화 (AI 모델을 구성하는 가중치 또는 활성값을 더 낮은 비트수로 표현하여 메모리 사용량 및 연산량을 줄이는 기법)을 통해 정확하면서도 가볍고 빠른 모델을 구현한 뒤, 자체 개발한 AI 추론 최적화 엔진 Optimium을 통해 대상 하드웨어의 연산/메모리 자원을 가장 효율적으로 활용할 수 있도록 최적화 (Hardware-aware 최적화)하는 방식을 통해 GPU/NPU 등 AI 전용 칩이 없는 제약된 하드웨어 환경에서도 우수한 정확도와 뛰어난 메모리 및 전력 효율성, 빠른 속도를 모두 갖춘 고성능 AI를 구현하는 것이 가능합니다.
실제로 최근에는 LG유플러스 셋톱박스 200만대에 온디바이스 음성 제어 솔루션을 적용하여 기존 클라우드 기반 음성 제어 방식 대비 고객사의 운영 비용을 대폭 절감하는데 성공하기도 했습니다.
해당 솔루션의 특별한 점은 셋톱박스 내 반도체에서 100MB 이하의 매우 적은 메모리만 사용하면서 우수한 성능을 낼 수 있다는 것인데요. 오랜 연구 개발을 통해 축적한 극저비트 양자화 기술과 자체 개발한 차세대 AI 추론 엔진 Optimium 기반 최적화 기술로 Challenging한 온디바이스 환경에서도 뛰어난 성능을 낼 수 있는 고성능 AI 솔루션을 구현할 수 있었습니다. 보다 자세한 내용은 아래 게시물 참고 부탁드립니다!
AI 모델을 위한 위고비 💉 — 1.58-bit 양자화에 대하여
에너자이는 여기서 멈추지 않고 앞으로도 보다 다양한 환경, 보다 많은 디바이스에 저희의 온디바이스 AI 솔루션을 적용하기 위하여 최선을 다하고자 합니다. 이전 게시물에서 공유드린 바와 같이 현재 음성 인식 모델 Whisper를 포함하여 다양한 모델들을 온디바이스 구동 가능한 형태로 개발하고 있으며, 이를 바탕으로 음성 기반 명령 제어 뿐만 아니라 실시간 번역, 음성 에이전트 등의 다양한 파이프라인을 구현해놓은 상황입니다.
AI는 더 이상 데이터 센터, 고성능 PC의 전유물이 아니며, 저희는 안마의자/월패드/가정용 로봇/에어컨/세탁기 등 우리가 일상적으로 사용하는 디바이스들에 고성능 AI 소프트웨어를 적용하여 집안을 보다 편리하게, 보다 똑똑하게 만들기 위해 노력해나갈 계획입니다.
저희 기술 및 솔루션에 대하여 궁금하신 점이 있거나, ‘AI 적용이 불가능해 보이는 디바이스’를 대상으로 한 온디바이스 AI 도입을 고민하고 계신다면, 언제든지 아래 링크를 통해 메시지를 남겨주세요!