베타 테스트는 보통 소프트웨어 같은 무형의 제품을 대상으로 이뤄지죠. 베타 테스트용 애플리케이션을 출시해 고객들이 먼저 사용해보도록 하고 버그가 발견되면 이를 제거해 업데이트한 다음 디바이스에 다운받습니다. 그리고 이 과정을 반복하는 것을 베타 테스트라고 하죠.
빌딩같은 물리적인 제품에 베타 테스트를 진행하는 일은 거의 없습니다. 빌딩에 베타 테스트를 한 다는 말을 들어본 사람은 없을 겁니다. 하지만 미국 유타주 솔트레이크시티에 사는 두 명의 사업가가 빌딩 설계 단계에서 빌딩 설계를 사전에 검토하는 시스템을 제공한다고 합니다.
패시브로직(PassiveLogic) CEO 트로이 하비(Troy Harvey)는 빌딩 시공을 착수하기 전에 건물의 설계를 미리 검토하면 사전에 많은 문제를 해결할 수 있다고 말합니다. 하비 CEO는 “엔지니어들은 베타 테스트를 해보기도 전에 건물을 제대로 짓길 바라면서 무작정 시공에 착수하는 경우가 많은데 이건 정말 말이 안돼는 얘기입니다”라고 말했습니다.
하비 CEO는 제레미 필링임(Jeremy Fillingim)과 함께 지난 2014년 빌딩 내 모든 사물인터넷(IoT) 장치를 제작하고 자율운영이 가능한 AI 플랫폼인 패시브로직을 설립했습니다.
두 사람이 ‘건물의 뇌’에 해당한다고 말하는 패시브로직의 하이브(Hive)시스템은 저젼력 AI 컴퓨터 젯슨 나노(Jetson Nano) 모듈을 기반으로 구동합니다. 하이브 시스템은 기존 시스템 구조에 추가로 탑재 가능합니다.
하이브는 센서 퓨전 알고리즘을 사용하는 여러 센서를 통해 수집된 데이터를 병합해 찰나의 순간에 결정을 내려 건물을 제어할 수 있죠. 건물에 햇빛이 많이 들어와 실내 온도가 높아지는 경우, 혹은 햇빛은 가리면서 방을 환기시키는 통풍용 창문 등 다양한 상황을 자동으로 해석하고 이에 대응할 수 있습니다.
IoT의 새로운 지평을 여는 젯슨
건물 설계자들은 패시브로직의 소프트웨어 제품을 통해 시스템 제어 아키텍처에 사용되는 구성요소들을 디지털 방식으로 설계할 수 있습니다. 건축 도급업체와 건설업체들은 시공에 착수하기 전에 IoT 시스템 상에 AI 기반 시뮬레이션을 해볼 수 있죠. 이를 통해 뉴럴 네트워크를 사용한 시뮬레이션을 구현해 에너지 효율성이나 사용자 편의성 등 시공과 관련된 다양한 부분들을 최적화하는데 기여합니다.
시스템에는 엣지 컴퓨팅용 하이브 컨트롤러 외에도 50 센트 동전 크기의 스웜(Swarm) 룸 센서와 소형 셀(Cell)이 탑재돼 고정 배선으로 연결된 건물 제어용 장치와 연결됩니다.
하비 CEO는 “젯슨 나노가 덕분에 엣지단에서 강력한 컴퓨팅 기능을 구현하고, 다양한 AI 기능을 실시간으로 사용할 수 있게 됐습니다”라고 말했습니다.
리테일 업체, 제조업체, 지자체 등 많은 기업과 조직이 자율운영을 목적으로 엔비디아 GPU 기반 엣지 컴퓨팅을 적극 도입하는 가운데 AI, 엣지 컴퓨팅, IoT 기능 구현을 위한 패시브로직의 선두적인 애플리케이션들이 출시됐습니다.
패시브로직은 스타트업들에게 네트워킹 기회, GPU 기술 지도, 교육 기회 등을 제공해 새로운 시장 개척에 나선 스타트업들을 육성하는 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램의 회원사입니다.
하비 CEO는 “소비자들에게 받은 요구사항들을 처리하기 위해 많은 준비를 하고 있습니다. 그 가운데 엔비디아 인셉션을 통해 젯슨의 각종 기능과 젯슨을 기업 내부에 실제 적용하는 것과 관련해 기술적인 도움을 받고 있습니다. 젯슨 칩의 다양한 기능들을 통해 패시브로직 플랫폼 상에서 여러가지 기능들을 새로운 구현할 수 있게 될 것입니다”라고 말했습니다.
하이브: AI 엣지 컴퓨팅
패시브로직의 하이브 컨트롤러는 폐쇄자막 카메라, 조명, 난방, 에어컨 시스템 등의 일반적인 엣지 디바이스에 AI 기능을 적용할 수 있죠. 이를 통해 카메라와 스마트 온도 제어기가 설치된 건물에 이미지 인식 애플리케이션을 적용하는 등 다양한 장점을 누릴 수 있습니다.
하비 CEO는 “하이브 컨트롤러가 건물 내 모든 센서를 비롯한 모든 제어 가능한 장치를 관리하는 허브 역할을 하게 됩니다”라고 말했습니다.
하이브는 또 건물 내 사람들의 위치를 파악하기 위해 블루투스 메시 삼자화(mesh trilateralization)를 사용하는 스웜 디바이스 네트워크가 수집한 데이터를 기반으로 건물 내 어디에 사람들이 집중 돼있는지 파악할 수 있습니다. 그리고 사람들이 있는 장소의 온도, 조명 등 다양한 시스템을 조절할 수 있습니다.
디지털 트윈의 AI 시뮬레이션
배선으로 연결된 소프트웨어 정의 입출력 장치인 패시브로직의 셀 모듈은 모든 물리적 건물 연결장치를 하이브 AI 엣지 컴퓨팅 시스템에 연결하는데 사용됩니다. 고객들이 마치 기본 구성요소와 같은 이 모듈을 서로 연결하면, 이 자율운영 시스템을 구성하는 소프트웨어 기반도 함께 구축됩니다.
고객들은 패시브로직을 통해 건물 제어 장치를 디지털 방식으로 구축하고, 하이브 내 소프트웨어 플랫폼 상에서 시뮬레이션 해볼 수 있습니다. 고객들은 모니터링이 필요한 건물 내 모든 요소들을 갖춘 CAD 설계를 불러오거나 스케치할 수 있습니다.
AI 엔진은 건물의 구성요소들이 물리적으로 어떻게 작동하는지 이해하고 구성요소 간 복잡한 상호작용관계를 고려하면서 건물제어 방식을 최적화를 위해 다양한 결정을 내리는 등 건물 시스템을 시뮬레이션 해볼 수 있습니다. 그 다음, 하이브는 이 최적의 제어 방식을 실제 센서 데이터와 비교해 머신러닝 기술을 적용합니다. 이렇게 되면 시간이 지나감에 따라 건물을 이전 대비 더 스마트하게 관리할 수 있게 됩니다.
기존 건물 설계를 개선하든, 새로운 건물을 설계하든, 소비자들은 하이브를 통해 건물 설계를 시뮬레이션해보고 에너지 소비를 줄이면서 건물 사용자들의 편의성은 어떻게 높일 수 있는지 파악할 수 있습니다.
하비 CEO는 “일단 시뮬레이션을 해 보면 현장에서 여러가지를 알게 되고 딥 러닝을 통해 특유의 학습 시스템을 만들고 다른 빌딩과 비교해 볼 수 있는 장점이 있습니다”라고 덧붙였습니다.