YOLO와 SegFormer 병렬 실행 전략

모델 순서 확립 사진

실시간 영상 분석 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 제약은 연산 자원이었습니다. 특히 YOLO와 SegFormer와 같은 고성능 딥러닝 모델을 함께 사용해야 할 경우, 두 모델을 순차적으로 실행하면 자원 점유율이 급격히 높아져 실시간성이 떨어지거나 프레임 손실이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 YOLO와 SegFormer를 병렬로 실행하는 구조를 실험하게 되었고, 결과적으로 시스템 처리 속도는 크게 향상되었으며 자원 효율성도 확보할 수 있었습니다. 본 글에서는 이러한 병렬 실행 전략의 구성 방법과 실시간 모델 설계에 미치는 효과를 상세히 다뤄보고자 합니다.

YOLO와 SegFormer의 연산 특성 이해하기

YOLO는 객체 탐지를 위해 설계된 모델로, 주로 전체 이미지에서 사람, 차량, 물체 등을 빠르게 찾아내는 데 사용됩니다. 반면 SegFormer는 시맨틱 분할을 통해 픽셀 단위로 의미 있는 영역을 구분하며, 장면 해석이나 관심 영역 설정 등에 유리합니다. 두 모델 모두 높은 정확도를 자랑하지만, 동시에 실행할 경우 연산량이 매우 커지는 단점이 있습니다.

YOLO는 대체로 한 번의 연산으로 전체 이미지에 대한 결과를 추론하며, GPU의 병렬 연산을 효과적으로 활용할 수 있습니다. SegFormer는 트랜스포머 기반 구조로 인해 메모리 사용량이 높고, 입력 해상도가 클수록 연산 비용이 기하급수적으로 증가하는 경향이 있습니다. 이러한 두 모델의 연산 특성을 고려하면, 단순히 순차적으로 실행하기보다는 병렬로 구동하여 자원 점유를 분산시키는 것이 이상적입니다.

병렬 실행이란 두 모델을 동시에 실행하는 구조를 의미하며, 이는 스레드 단위, 프로세스 단위, 또는 장비 단위로 나눌 수 있습니다. 같은 GPU에서 스레드 병렬화로 실행할 수도 있고, GPU와 CPU 또는 두 개의 GPU를 병렬로 활용할 수도 있습니다. 실시간 시스템의 경우 연산이 겹치지 않고 각자 분산되어 처리되는 구조가 시스템 부하를 줄이고, 지연 시간을 최소화하는 데 효과적입니다.

실시간 처리에 적합한 병렬 구조 설계

실시간 영상 분석에서는 영상이 지속적으로 들어오기 때문에 추론 시간과 자원 점유율이 일정 수준 이하로 유지되어야 합니다. 이를 위해 병렬 구조를 설계할 때는 두 모델의 처리 목적과 흐름을 고려하여 분리하는 것이 중요합니다. 예를 들어 SegFormer는 일정 주기마다 전체 장면을 분석하여 관심 영역(ROI)을 설정하고, YOLO는 이 ROI 내에서 지속적으로 객체를 탐지하는 구조로 설계할 수 있습니다.

실제로 제가 진행했던 프로젝트에서는, SegFormer를 1초에 한 번 실행하여 ROI를 갱신하고, YOLO는 30 FPS 기반으로 ROI 내에서 객체 탐지를 수행하는 방식으로 구성했습니다. 이때 두 모델은 별도의 프로세스에서 병렬로 실행되며, 중간 결과를 공유 메모리 또는 메시지 큐를 통해 전달합니다. 이 구조는 자원의 경쟁을 줄이면서도 두 모델의 결과를 동시에 활용할 수 있게 해 주었고, 전체 시스템의 응답 속도는 40% 이상 향상되었습니다.

또한 GPU 자원이 충분하지 않은 경우, SegFormer는 CPU에서 실행하거나, ONNX로 변환 후 경량화된 환경에서 실행할 수 있도록 하여, YOLO와 자원 충돌을 피하는 방식도 고려할 수 있습니다. 또는 YOLO를 GPU에서 실행하고, SegFormer는 추론 주기를 늘려 CPU에서 느리게 실행하는 방식으로도 충분히 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

자원 효율성과 실시간성 확보의 효과

병렬 실행의 가장 큰 장점은 자원 활용 효율성을 높이고, 전체 시스템의 실시간성을 유지할 수 있다는 점입니다. 순차 실행의 경우, 하나의 모델이 추론을 마칠 때까지 다른 모델은 대기하게 되어 시스템 응답성이 떨어집니다. 반면 병렬 실행은 각 모델이 독립적으로 실행되기 때문에 추론 지연 없이 결과를 지속적으로 생성할 수 있습니다.

실시간 CCTV 영상 분석, 무인 공장 내 설비 모니터링, 자율주행 차량의 센서 융합 처리 등 다양한 환경에서 병렬 실행 구조는 매우 유용합니다. 특히 자원 사용량이 제한된 엣지 디바이스 환경에서는 병렬화를 통해 CPU와 GPU를 나눠 사용하는 구조가 시스템 부하를 분산시키는 데 효과적입니다. 이처럼 병렬 실행은 단지 속도 향상을 넘어서 시스템 전체의 안정성, 확장성, 실용성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.

병렬 구조를 설계할 때는 연산 타이밍을 정밀하게 조정하고, 모델 간 데이터 흐름을 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 중간 결과가 지연되거나 충돌하지 않도록 큐 또는 캐시를 활용하여 안전하게 전달하고, 각 모델의 우선순위나 추론 주기를 실시간 상태에 따라 조절하는 전략도 함께 고려해야 합니다. 특히 다양한 시나리오를 테스트하여 최적의 병렬 구조를 찾는 것이 핵심입니다.

결론 – 병렬 실행은 실시간 영상 시스템의 핵심 전략

YOLO와 SegFormer는 각각 객체 탐지와 의미 기반 분할에서 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다. 하지만 실시간 시스템에서 이들을 함께 사용할 경우, 자원 부담이 커지며 실시간성이 저하될 수 있습니다. 이를 해결하는 가장 현실적인 방법이 바로 병렬 실행 전략입니다. 두 모델을 동시에 실행하면서도 자원을 효율적으로 분산하고, 처리 흐름을 유기적으로 연결하는 구조는 실제 응용 환경에서 큰 차이를 만들어냅니다.

제가 실제로 진행했던 병렬 실행 프로젝트에서도, 처리 속도와 자원 점유율, 정확도 모두에서 만족스러운 결과를 얻을 수 있었습니다. 특히 전체 프레임이 아닌 ROI 중심의 분석 구조를 병렬 실행과 결합하면, 연산량을 대폭 줄이면서도 높은 품질의 분석 결과를 지속적으로 유지할 수 있습니다.

앞으로 실시간 영상 분석 시스템을 설계하시는 분들이라면, YOLO와 SegFormer의 병렬 실행을 단순한 성능 향상이 아닌 구조적 전략으로 접근해보시길 권장합니다. 이 글이 그러한 방향성을 설정하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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