WebNN API(Web Neural Network API)

개요

WebNN API(Web Neural Network API)는 웹 브라우저 환경에서 머신러닝 추론(Inference)을 하드웨어 가속 기반으로 실행할 수 있도록 설계된 W3C 표준 인터페이스이다. 기존 JavaScript 기반 AI 연산은 CPU 중심 처리로 인해 성능 제약이 있었으나, WebNN은 GPU, NPU, DirectML, Core ML, Android NNAPI 등 플랫폼 네이티브 ML 가속기를 직접 활용할 수 있도록 추상화 계층을 제공한다.

Edge AI와 온디바이스 AI(On-device AI) 수요가 증가함에 따라, 클라우드 호출 없이 브라우저 내에서 저지연·고성능 AI 추론을 수행하는 기술이 중요해지고 있다. WebNN API는 이러한 흐름 속에서 WebGPU, WebAssembly(WASM)와 함께 차세대 웹 AI 실행 환경의 핵심 기술로 주목받고 있다.

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1. 개념 및 정의

WebNN API는 웹 애플리케이션이 브라우저를 통해 기기 내 ML 가속기를 활용할 수 있도록 지원하는 표준화된 JavaScript API이다. 개발자는 신경망 그래프를 정의하고, 입력 텐서를 전달하면, 브라우저가 최적의 하드웨어 백엔드를 선택하여 추론을 수행한다.

이는 웹 환경에서의 AI 실행을 네이티브 앱 수준으로 향상시키는 것을 목표로 한다.

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2. 특징

구분	WebNN 특징	기존 웹 AI 방식 대비 차별점
실행 환경	브라우저 내 온디바이스 추론	서버 호출 기반 추론과 차별
하드웨어 활용	GPU·NPU 네이티브 가속	CPU 중심 JS 연산 대비 고성능
표준화	W3C 표준 기반 인터페이스	벤더 종속 SDK 대비 이식성 확보

WebNN은 브라우저가 하드웨어 추상화 계층을 관리하므로, 개발자는 플랫폼 차이를 직접 처리하지 않아도 된다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 기능
Graph Builder	연산 그래프 정의	Conv2D, MatMul, Activation 등
Execution Context	실행 환경 관리	하드웨어 백엔드 선택
Tensor Interface	입력·출력 데이터 관리	메모리 최적화 및 전달

WebNN은 WebGPU와 결합하여 그래픽·AI 연산을 동시에 최적화할 수 있으며, WASM 기반 모델 로딩과 병행 사용된다.

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4. 기술 요소

기술 영역	세부 기술	설명
하드웨어 가속	DirectML, Core ML, NNAPI	OS 네이티브 ML 연동
웹 통합 기술	WebGPU, WebAssembly	브라우저 고성능 연산
모델 포맷	ONNX, TensorFlow Lite	모델 호환성 확보

최근 Chromium 기반 브라우저에서 실험적 지원이 진행 중이며, Edge 브라우저는 DirectML 연계를 통해 Windows 환경 가속을 지원한다.

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5. 장점 및 이점

항목	기대 효과	정량적 효과 사례
지연 시간 감소	로컬 추론 수행	응답 속도 향상
개인정보 보호	데이터 외부 전송 최소화	프라이버시 강화
비용 절감	서버 호출 감소	클라우드 비용 절감

WebNN은 특히 실시간 영상 분석, 음성 인식, 이미지 필터링, 브라우저 기반 생성형 AI 응용에 적합하다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	적용 환경	고려사항
웹 기반 얼굴 인식	브라우저 카메라 앱	기기 성능 편차 고려
실시간 번역	PWA 애플리케이션	모델 경량화 필요
브라우저 AI 편집기	디자인·영상 툴	메모리 사용량 최적화

도입 시 브라우저 지원 범위, 모델 경량화 전략, 배터리 소모 관리, WebGPU와의 병행 전략을 고려해야 한다.

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7. 결론

WebNN API는 웹 환경에서 AI 가속을 가능하게 하는 차세대 표준 기술로, 온디바이스 AI 시대를 가속화하는 핵심 인프라이다. WebGPU 및 WASM과 결합하여 브라우저 기반 고성능 AI 실행을 실현하며, 향후 Edge AI 및 Privacy-First AI 전략의 중심 기술로 발전할 것으로 전망된다.