Neural Engine 기반 On-Device AI 도입을 통한 Zero Latency 및 데이터 프라이버시 달성

Context

클라우드 기반 AI 추론 시 발생하는 Network Latency와 데이터 유출 위험이 서비스 병목으로 작용. 특히 금융, 의료 등 민감 정보 처리 앱의 경우 서버 전송 없는 로컬 처리 구조가 필수적인 제약 사항으로 대두.

Technical Solution

• Neural Engine 최적화 모델 실행을 위한 Core ML 및 Vision 프레임워크 기반의 로컬 Inference 아키텍처 설계
• Vision 프레임워크를 통한 이미지 전처리 및 Pixel Format 자동 변환으로 Core ML 입력 데이터 파이프라인 단순화
• Natural Language 프레임워크의 Built-in 기능을 활용한 Zero-Configuration 기반의 텍스트 분석 구조 채택
• Foundation Models(iOS 26+) 도입을 통한 온디바이스 LLM 기반의 요약 및 구조화된 데이터 생성 로직 구현
• Main Thread 블로킹 방지를 위해 Background Queue 및 async/await를 활용한 비동기 추론 프로세스 분리
• 모델 크기에 따른 App Binary 증가 문제를 해결하기 위한 Quantization 및 On-demand Resource 로드 전략 적용