KT, 4대 융합 AI 엔진 공개… "현장고충 해결"

네트워크AI·기가트윈 등 발표
"최적의 의사결정 솔루션 제공
플랫폼 혁신 이끌어 나갈 계획"

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KT, 4대 융합 AI 엔진 공개… "현장고충 해결"
홍경표 KT 융합기술원 원장이 14일 열린 기술설명회에서 4대 산업용 융합 AI 엔진을 설명하고 있다.

KT 제공


KT가 4대 '융합 AI(인공지능) 엔진'을 내세워 일반 소비자에게 인공지능 TV, 스피커, 음성인식으로 익숙한 AI 기술을 다양한 산업 분야에 적용한다. 기하급수적으로 성장하는 B2B AI 시장에서 성장을 가속화하고, 산업 현장의 고충을 해결하는 등 새로운 가치를 창출한다는 계획이다.

KT는 14일 서초구 KT연구개발센터에서 융합 AI 기술설명회를 개최하고 4대 AI 엔진인 △네트워크 AI △기가트윈 △로보오퍼레이터 △머신닥터를 내세워 산업 현장의 고충을 해결하겠다고 발표했다.

정보기술 서비스 및 컨설팅 업체인 아토스에 따르면 전 세계 기업들은 2021년 AI와 인지 자동화 시스템에 총 520억 유로(한화 71조원)를 투자할 전망이다. 여러 산업 중 AI를 위해 가장 많은 자본이 투입될 분야 1위는 금융·보험(120억 달러)으로, 2위는 제조(95억 달러), 3위는 유통·물류(93억 달러), 4위는 공공(89억 달러), 5위는 의료(53억 달러) 산업이다.

KT는 우선, 고객이 문제를 확인하고 고객센터에 신고하지 않아도 AI가 먼저 확인해 스스로 문제를 해결할 수 있는 '자정능력'을 가진 네트워크를 만들기 위해 네트워크 AI 엔진을 개발했다.

네트워크 AI 엔진은 요약된 문구·문장으로 되어 있는 수만 가지의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 학습했다. 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교하는 방식으로 인간 수준의 장애 예측 및 복구를 위한 조치사항을 도출해내는 방식이다. 기존에 사람의 경험, 역량에 의존 했다면 앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 지능화가 가능한 모든 네트워크 업무를 완벽한 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 진화방향이라고 KT는 설명했다.

기가트윈은 자가진화 기능이 담긴 디지털트윈 AI 엔진이다. 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실황과 가까운 예측 데이터를 제공해 최적화에 도움을 준다. 기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국의 실시간 도로 상황을 분석하는 것이 가능하다. 2시간 이후의 교통 흐름 변화를 정확도 88% 수준으로 예측해 낸다. KT는 이 엔진을 10개 광역단위 교차로의 교통 신호 제어 시스템에 적용해 신호 최적화를 시행하면 교통 정체의 약 20%를 개선할 수 있을 것으로 예상했다.

로보오퍼레이터는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화된 제어 솔루션을 제공해준다. 딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동·정지 시점과 설정 값 등을 빌딩 자동화시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이다.

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석해 기계의 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 직접 진단해준다. 기술이 발전됨에 따라 산업 현장의 시스템은 복잡·다양해 지고 환경 보호, 안전 강화 등 책임 증대로 많은 기업들이 부담을 느끼는 상황이다.

KT는 AI 기술과 솔루션을 더 빠르고 똑똑하게 개발하기 위해 'KT브레인허브'를 14일 구축했다. KT브레인허브는 AI 학습용 데이터 플랫폼으로 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터가 저장돼 있다. 해당 AI 학습 데이터를 다른 개발자가 이용한 연구 사례와 데이터 가공 노하우를 볼 수 있어 새로운 서비스를 기획하고 개발하는데 시행 착오를 최소화하는 것이 가능하다.

홍경표 KT 융합기술원장 전무는 "KT가 보유한 AI기술력을 발판으로 통신·비통신 산업의 생산성과 효율성을 높이고 더 나아가 최적의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공해 플랫폼 시장의 혁신을 이끌어 나갈 계획"이라고 말했다.

김은지기자 kej@dt.co.kr

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