KT는 4대 ‘융합 AI엔진’을 선보이고, 산업용 인공지능(AI) 시장을 정조준 했다. 일반소비자를 대상으로 한 B2C(기업-소비자 거래) 시장보다 성장 가능성이 더 큰 B2B(기업간 거래)를 노린다는 방침이다.

KT는 14일 서울 양재동 KT연구개발센터에서 간담회를 열고 직접 개발·적용 중인 4대 ‘융합 AI엔진’과 시장전략을 공개했다. KT가 AI 부문에서 B2B를 겨냥한 건 최근 기업들이 디지털전환(디지털 트렌스포메이션) 상황에 직면하면서 B2B 시장에서 비즈니스 기회가 급격히 늘었기 때문이다.

정보기술 서비스 컨설팅 회사 아토스는 글로벌 기업들이 내년 AI와 인지 자동화시스템에 총 520억유로(71조원)를 투자할 것으로 예측했다. 분야별로는 금융·보험이 1위를 차지했고, 제조, 유통·물류, 공공, 의료 순으로 조사됐다.

이날 공개된 KT의 4대 AI엔진은 △네트워크 AI △기가트윈(Giga Twin) △로보오퍼레이터(Robo-Operator) △머신닥터(Machine Doctor)’다.

KT에 따르면, 네트워크 AI 엔진은 이용자가 문제를 확인하고 고객센터에 신고하지 않아도 장애를 파악하고 해결할 수 있는 환경을 만들기 위해 개발됐다. 이 엔진은 망종류에 따라 △닥터 로렌 △닥터 케이블 △닥터 와이스 등 총 3가지 솔루션으로 구성됐다.

닥터 로렌은 유선 장애발생 구간을 파악하고 해결책을 제시하는 AI솔루션이다. 닥터 로렌은 현재 전국 우체국의 우정망에 적용돼 장애전표 발생을 기존대비 5분의 1로 줄였다고 KT는 설명했다.

닥터 케이블은 전국 광선로 품질과 장애를 예방·감시하는 솔루션이다. 광케이블 구간 인근에서 포크레인 등의 공사음파를 감지해 장애발생에 대비할 수 있게 해준다. 또 닥터와이스는 전국 기지국에서 데이터를 모아 통신품질을 모니터링하고 원인분석, 기지국 설정 값을 조정한다.

KT는 이 솔루션들을 장애발생 후 분석·대응을 넘어 문제를 예방하고, 작업자들이 현장에 가지 않아도 원격관리 가능한 AI로 구현하는 게 목표다. 아울러 네트워크 AI 엔진을 활용해 새로운 B2B 플랫폼을 제작, 자체 인프라망 운영에 어려움을 겪는 기업들을 대상으로 상품화할 계획이다.

이종필 KT 인프라인텔리전스 담당 상무는 “기업 내 네트워크를 관리하는 전산실, 네트워크실 등은 많은 인력이 들어가는 코스트센터 등에서 운영비용 절감을 원하는 수요가 있다”고 설명했다.

이날 자리에선 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신 닥터 등 산업현장에서 적용 가능한 AI기술도 공개됐다.

KT 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 구축한 뒤, 축적된 데이터로 강화학습을 하는 등 스스로 진화한다.

기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국의 실시간 도로 상황을 100% 분석하는 것이 가능하다. 2시간 이후 교통흐름 변화를 정확도 88% 수준으로 예측해 낸다. 또 공장 최적화도 가능하다. KT는 A사 엔진조립 라인에 ‘기가트윈’ 적용 사례를 들며, 라인병목구간을 파악하고 해법을 제시한다고 설명했다.

KT는 이 AI 엔진으로 10개 광역단위의 교차로의 최적 교통 신호 제어 시스템에 활용하게 되면 약 20%의 교통 정체를 개선할 수 있을 것으로 예상했다.

로보오퍼레이터는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적 맞는 최적화된 제어 솔루션을 제공해준다. 딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동·정지 시점과 설정 값 등 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다.

현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이며 평균 10% 이상 냉난방용 에너지 절감효과를 내고 있다.

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석해 기계의 결함을 학습하고, 현재 상태, 고쳐야 할 부분을 진단해준다. 머신 닥터에는 사용자의 설비 환경에 대해 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언해 주는 셀프러닝(Self-Learning) 기능이 탑재됐다.

한자경 KT 인더스트리 AI 플랫폼 TF 상무는 “인더스트리 AI에선 인공지능의 전문지식을 지속 강화해 사람을 뛰어넘는 전문 AI를 지향한다”고 밝혔다.

KT는 이날 자리에서 AI 기술개발을 위한 웹사이트 ‘KT브레인허브(Brain Hub)’의 구축도 완료했다고 밝혔다. KT브레인허브는 KT 융합기술원 내에서 자체 사용하는 플랫폼으로, AI 학습용 데이터 정보를 공유하고, 수집해 가공 데이터로 제공한다.

이 곳에는 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터가 저장된다. 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 데이터 유형과 종류에 따라 분류돼, AI 개발자가 원하는 데이터에 쉽게 접근 할 수 있다.

[신아일보] 장민제 기자

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