KT, “알파고 보고 놀라 산업용 AI 개발 뛰어들어”

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KT가 산업용 AI 시장 공략에 나선다. 설비를 자동으로 제어해 효율성을 높여주는 로보 오퍼레이터, 네트워크 문제를 진단하고 해결하는 네트워크 AI 등 AI 엔진을 앞세워 기업을 대상으로 한 B2B 시장으로 AI 기술을 확산한다는 방침이다.

KT는 14일 미디어를 대상으로 산업용 융합AI 스터디를 열고 이 같은 내용을 발표했다. 이날 발표에 나선 홍경표 KT융합기술원장·전무는 “디지털 트랜스포메이션(DX)은 기업들의 생존 문제”라며 기업에 AI 솔루션을 제공하는 B2B 시장에서 비즈니스 기회를 만들어나가겠다고 밝혔다. 기업 문화와 전문성 부족, 지속적인 투자 부족 등으로 기업들이 디지털 전환에 어려움을 겪고 있지만 AI 솔루션 도입은 거스를 수 없는 추세가 될 거라는 전망이다.

홍경표 KT융합기술원장·전무

이날 KT는 네트워크 AI, 기가트윈, 로보 오퍼레이터, 머신 닥터 등 자사 4대 AI 엔진을 공개하며 이를 바탕으로 통신, 제조, 교통, 물류 등 산업용 AI 시장 공략에 나선다고 밝혔다.

KT가 차별화된 AI 솔루션으로 내세운 건 네트워크 AI다. 자사 인프라를 활용한 네트워크 데이터를 기반으로 네트워크 장애의 원인을 분석하고 문제를 해결할 수 있는 AI 엔진을 개발했다. 이를 통해 네트워크 인프라를 가진 기업을 지원하며 비즈니스 기회를 마련한다는 전략이다.

네트워크 AI 엔진은 네트워크 장애가 일어나면 나오는 요약된 문구·문장 패턴을 고차원 벡터로 변환하고 모델링해 학습한다. 정상 상태와 학습한 데이터의 유사성을 비교해 장애 예측 및 복구를 위한 조치사항을 도출하는 방식이다. 또한 KT는 특정 네트워크 장애에 대한 데이터를 구하기 어려울 경우 학습용 가상 데이터를 생성해 AI 정확도를 개선했다.

KT는 기존에 네트워크 관리 업무가 사람의 경험, 역량에 의존했다면 앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 지능화 가능한 모든 네트워크 업무를 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 비전이라고 설명했다. 향후 KT는 네트워크 AI 솔루션, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 등이 통합된 B2B 플랫폼을 개발해 국내외 기업 전용 네트워크 및 솔루션 시장을 공략할 계획이다.

KT가 관심 있게 보고 있는 산업용 AI 기술은 로보 오퍼레이터다. 로보 오퍼레이터는 설비 제어에 특화된 AI 엔진으로 최적화된 제어 솔루션을 제공한다. 냉난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등 다양한 설비와 연동해 에너지 효율성을 높일 수 있다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개 건물에 적용해 실증사업을 진행 중이며, KT에 따르면 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.

또한 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실황과 가까운 예측 데이터를 제공해 최적화에 도움을 주는 디지털트윈 AI 엔진 기가트윈이 있다. 기가 트윈을 교통 분야에 적용하면 현재 교통 흐름을 반영할 수 없는 과거 통계 중심 예측에서 교통 흐름 학습을 통한 미래 상황 예측으로 전환해 보다 정확한 예측 정보를 제공한다. KT에 따르면 현재 교통 상황을 기반으로 2시간 이후의 교통 흐름 변화를 88% 수준의 정확도로 예측할 수 있다. KT는 이 AI 엔진을 지난해 9월부터 자사 내비게이션인 원내비 사업에 적용했다.

KT는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석해 기계 결함을 학습하고 고칠 부분은 진단해주는 AI 엔진 머신 닥터도 개발했다.

한자경 KT 인더스트리 AI 플랫폼 TF장·상무는 “AI가 B2C 중심에서 B2B로 확산되면서 비즈니스적 가치가 기하급수적으로 커지고 있고, 이를 선도적으로 대응하려고 한다”라며 “AI가 지속적으로 전문 지식을 강화해 사람의 역량을 뛰어넘는 익스퍼트 AI를 지향한다”라고 말했다.

이 밖에도 KT는 AI 학습용 데이터 플랫폼 ‘KT 브레인 허브’를 14일 구축했다. KT 브레인 허브는 보다 원활한 AI 솔루션 개발을 위한 AI 학습용 데이터 정보를 공유하고 수집해 가공 데이터로 제공한다. 개발자가 데이터 등록, 찾기, 가공 노하우 및 데이터 공유를 할 수 있도록 구현했다.

홍경표 KT 기술융합기술원장은 “알파고를 보고 깜짝 놀라 그때부터 산업용 AI를 지난 몇 년 간 준비했다”라며 “현재 수준으로 완전히 무인화할 수 있는 부분은 드문데 현 단계 목표는 사람을 도와줄 수 있는, 사람의 실수를 줄일 수 있는 AI를 만드는 것이며, 데이터와 사례가 쌓이면 최소한의 인력만 두고 클라우드 센터에서 관제하는 등 수년 내 어느 정도 무인화가 가능할 수 있을 것”이라고 말했다.