[그린포스트코리아 이한 기자] KT가 4대 ‘융합 AI 엔진’을 공개하며 이를 바탕으로 통신과 제조, 교통, 물류 등 산업용 AI 시장을 폭넓게 공략 하겠다고 밝혔다. AI컴퍼니로의 변신을 선언한 바 있는 KT는 인공지능 기술을 바탕으로 플랫폼 혁신을 이끌겠다는 각오를 다지고 있다.

KT가 14일 4대 AI엔진 ‘네트워크 AI’, ‘기가트윈’, ‘로보오퍼레이터’, ‘머신닥터’를 공개했다. KT는 AI가 기업과 일반 소비자간 B2C서비스 중심에서 기업과 기업이 솔루션을 주고받는 B2B 시장으로 확산되면서 비즈니스 수요가 늘고 있다고 판단했다.

정보 기술 서비스 및 컨설팅 회사 Atos는 전 세계 기업들이 2021년 AI와 인지 자동화 시스템에 총 520억 유로(한화 71조원)를 투자할 것이라고 예측했다. 여러 산업 중 AI를 위해 가장 많은 자본이 투입될 분야 1위는 금융·보험(120억 달러)로, 2위는 제조(95억 달러), 3위는 유통·물류(93억 달러), 4위는 공공(89억 달러), 5위는 의료(53억 달러) 산업이다.

이에 KT는 4대 AI 엔진으로 일반 소비자에게 인공지능 TV, 스피커, 음성인식으로 익숙한 AI 기술을 이제는 다양한 산업 분야에 적용해 산업 전반의 변화를 주도한다는 계획이다.

KT는 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.

KT는 특정 네트워크 장애에 대한 데이터를 구하기 어려울 경우 학습용 가상 데이터를 생성해 부족한 데이터를 확보한 후 학습량의 균형을 맞춰 네트워크 AI 엔진의 진단 결과 정확도를 개선했다.

KT는 네트워크 AI 엔진을 바탕으로 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사의 통신망에 적용했다. ‘닥터로렌’은 유선 네트워크, ‘닥터케이블은 외부 통신 시설을, ‘닥터와이즈는 LTE5G와 같은 무선 네트워크를 책임진다.

KT는 “기존에는 사람의 경험과 역량에 의존했다면 앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 지능화가 가능한 모든 네트워크 업무를 완벽한 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 진화 방향”이라고 설명했다.

앞으로 KT는 네트워크 AI 엔진을 활용해 네트워크 AI 솔루션, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)등 이 통합된 새로운 B2B 플랫폼을 만들어 국내외 기업 전용 네트워크 및 솔루션 시장을 공략할 계획이다.

◇ “AI기술로 통신·비통신 산업의 생산성과 효율성 높일 것”

KT에 따르면, 기가트윈은 자가진화 기능이 담긴 디지털트윈 AI 엔진이다. 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실황과 가까운 예측 데이터를 제공해 최적화에 도움을 준다. 특히 적은 데이터로 초기 학습 모델을 빠르게 구축할 수 있고 이후 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 최신 이슈를 지속적으로 반영할 수 있다는 장점을 갖고 있다.

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 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다.

이 AI 엔진은 다양한 설비(냉난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등)와 쉽게 연동된다는 장점이 있다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이며 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석하여 기계의 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 직접 진단해준다. 머신 닥터에는 고객의 설비 환경에 대해 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언해 주는 셀프러닝기능이 탑재돼 있다.

기술이 발전하면서 산업 현장 시스템은 복잡·다양해 지고 환경 보호, 안전 강화 등 책임 증대로 많은 기업들이 부담을 느끼는 상황이다. 또한 전문가의 고령화로 기술 단절 발생, 숙련공 부족과 인건비 상승 및 시장 과열로 산업 현장의 비용절감 압박이 심화되고 있다.

KT는 비통신 산업과 AI 기술이 융합된 AI 엔진인 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터가 이러한 산업 현장의 고충을 해결하고 새로운 산업 가치를 창출할 수 있다고 내다봤다.

KT 융합기술원장 홍경표 전무는 “KT는 음성인식 등의 인터페이스 AI 기술뿐 아니라 산업 현장에 특화된 융합 AI 엔진과 산업 별 데이터 자원 및 플랫폼을 가지고 있다” 라며 “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.

leehan@greenpost.kr