KT '4대 융합 AI 엔진' 공개...산업 AI 시장 공략

4대 AI 엔진 네트워크 AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터
Atos, 전 세계 기업 2021년 AI·인지시스템에 71조 투자 전망
네트워크 AI, 인간 수준 장애 예측..자정능력 가진 네트워크 구현

김유준 기자 승인 2020.10.14 11:19 의견 0
 

[포쓰저널=김유준 기자] KT가 산업용 AI(인공지능) 시장 공략에 본격 나섰다.

KT는 '4대 융합 AI 엔진'을 공개하며 이를 바탕으로 통신·제조·교통·물류 등 산업용 AI 시장을 공략하겠다고 14일 밝혔다.

4대 AI 엔진은 ▲네트워크 AI ▲기가트윈(Giga Twin) ▲로보오퍼레이터(Robo-Operator) ▲머신닥터(Machine Doctor)다.

KT는 AI가 B2C(Business to Customer) 서비스 중심에서 B2B(Business to Business) 시장으로 확산되면서 비즈니스적인 기회가 급격히 늘어나고 있다고 분석했다.

정보 기술 서비스·컨설팅 회사 아토스(Atos)에 따르면 전 세계 기업들은 2021년 AI와 인지 자동화 시스템(Cognitive System)에 71조원을 투자할 것으로 예상됐다.

AI를 위해 가장 많은 자본이 투입될 분야 1위는 금융·보험(120억 달러)다. 제조(95억 달러), 유통·물류(93억 달러), 공공(89억 달러), 의료(53억 달러)가 그 뒤를 이었다.

◆ '자정능력'을 가진 네트워크 AI

AI 엔진은 고객이 문제를 확인하고 고객센터에 신고하지 않아도 AI가 먼저 확인해 스스로 문제를 해결할 수 있다.

요약된 문구·문장으로 된 수만 가지의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 학습했다. 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교한다. 인간 수준의 장애 예측·복구를 위한 조치사항을 도출해내는 방식이다.

KT는 네트워크 장애 데이터를 구하기 어려울 경우 학습용 가상 데이터를 생성했다.

가상 데이터로 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.

3가지 솔루션은 닥터로렌(Dr. Lauren), 닥터케이블(Dr. Cable), 닥터와이즈(Dr. WAIS)로 구성됐다.

닥터로렌은 유선 네트워크를 담당한다. 닥터케이블은 외부 통신 시설(OSP)을, 닥터와이즈는 LTE·5G 같은 무선 네트워크를 책임진다.

기존 네트워크 업무가 사람의 경험과 역량에 의존해 왔다면 앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 진화 방향이라고 KT는 설명했다.

KT는 네트워크 AI 엔진을 기반으로 네트워크 AI 솔루션, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)등이 통합된 B2B 플랫폼을 만들어 국내외 기업 전용 네트워크·솔루션 시장을 공략할 계획이다.

◆ '자가진화' 기능이 담긴 디지털트윈

AI 엔진디지털트윈은 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실황과 가까운 예측 데이터를 제공해 최적화에 도움을 준다.

소규모 데이터로 초기 학습 모델을 빠르게 구축할 수 있고 이후 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 최신 이슈를 지속적으로 반영할 수 있다는 장점이 있다.

기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국의 실시간 도로 상황을 분석하는 것이 가능하다.

KT는 기가트윈을 10개 광역단위 교차로의 교통 신호 제어 시스템에 적용해 신호 최적화를 시행하면 전체 교통 정체의 약 20%를 개선할 수 있을 것으로 예상했다.

◆ '설비제어'에 특화된 로보오퍼레이터

로보오퍼레이터는 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 제어 솔루션을 제공해준다.

딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동·정지 시점과 설정 값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다.

로보오퍼레이터는 냉난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등과 쉽게 연동된다는 장점이 있다.

현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이다. 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.

◆ 기계를 진단하는 머신닥터

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석해 기계의 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 직접 진단해준다.

머신 닥터에는 고객의 설비 환경에 대해 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언해 주는 셀프러닝(Self-Learning) 기능이 탑재됐다.

◆ KT브레인허브 통해 산업용 융합 AI 솔루션을 더 빠르고 똑똑하게 개발

KT는 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 통신·비통신 산업 현장에 적용될 새로운 AI 기술과 솔루션을 더 빠르고 똑똑하게 개발하기 위해 'KT브레인허브(KT Brain Hub)'를 구축했다.

KT브레인허브는 웹 페이지로 제작된 'AI 학습용 데이터' 플랫폼이다.

AI 학습용 데이터는 AI 목적에 맞는 데이터를 AI 엔진이 학습할 수 있는 상태로 전처리 가공 과정을 거친 자료의 집합이다.

AI가 논리적인 판단과 결정을 하기 위한 기초로 이용되기 때문에 AI 학습용 데이터의 품질에 따라 AI 성능과 기술력이 결정된다.

KT브레인허브는 AI 학습용 데이터에 대한 정보를 공유하고 수집해 가공 데이터로 제공한다.

KT브레인허브에는 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터가 유형별로 저장돼 있다.

개발자가 AI 학습 데이터로 접근 시 자료의 수집, 가공 방법을 알 수 있고 다른 개발자가 이용한 연구 사례와 데이터 가공 노하우를 볼 수 있다.

홍경표 KT 융합기술원장은 "통신·비통신 산업의 생산성과 효율성을 높이고 더 나아가 최적의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공해 플랫폼 시장의 혁신을 이끌어 나갈 계획이다"고 말했다.

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