KT, AI 엔진 4종으로 산업 AI 선도한다
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KT, AI 엔진 4종으로 산업 AI 선도한다
  • 입력 2020-10-15 07:57
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네트워크 AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터 공개
전 세계 기업 2021년 AI와 인지시스템에 71조원 투자 전망
네트워크 AI, 인간 수준 장애 예측∙∙∙ 향후 자가조정 가능한 네트워크 구현한다
산업과 AI 융합해 현장 문제 해결 기대
KT 융합기술원 홍경표 원장이 4대 산업용 융합 AI 엔진을 설명하고 있다.
홍경표 KT 융합기술원 원장이 4대 산업용 융합 AI 엔진을 설명하고 있다.

KT(대표 구현모)가 ‘융합 AI 엔진’ 4개를 공개하며 이를 바탕으로 통신ㆍ제조ㆍ교통ㆍ물류 등 산업용 AI 시장을 공략 하겠다고 14일 밝혔다.

KT가 개발한 AI엔진 4종은 ▲네트워크 AI ▲기가트윈 ▲로보오퍼레이터▲머신닥터다.

KT는 AI가 기업이 고객에게 제공하는 ‘B2C’ 서비스에서 기업이 기업에게 솔루션을 제공하는 ‘B2B’ 시장으로 확산하면서 사업 기회가 대폭 늘어나고 있다고 판단했다.

컨설팅 회사 아토스(Atos)에 따르면 전 세계 기업은 2021년 AI와 인지 자동화 시스템에 총 520억 유로(한화 71조원)를 투자할 것으로 예측했다.

KT는 AI 엔진 4종으로 일반 소비자에게 인공지능(AI) TV, 스피커, 음성인식으로 익숙한 AI 기술을 다양한 산업에 적용해 산업 전반의 변화를 주도한다는 계획이다.

◆ 네트워크 AI, 사람처럼 장애 예측∙∙∙ 향후 자가조정 가능한 네트워크 구현한다

KT는 고객이 문제를 탐지 후 고객센터에 신고하지 않아도 AI가 스스로 문제를 확인ㆍ해결 할 수 있는 네트워크를 만들기 위해 네트워크 AI 엔진을 만들었다.

네트워크 AI 엔진은 문구ㆍ문장으로 된 장비 경보 패턴 수만 가지를 수학적으로 표현해 학습했다.

학습한 데이터가 정상 상태와 얼마나 유사한지 비교한 뒤 사람 작업자처럼 장애 예측, 복구를 위한 조치 사항을 도출해내는 방식이다.

KT는 네트워크 AI 엔진을 바탕으로 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사 통신망에 도입했다. 솔루션 3종은 ▲유선 네트워크용인 ‘닥터로렌’ ▲외부 통신 시설용(OSP)인 ‘닥터케이블’ ▲ LTE∙5G와 같은 무선 네트워크용 ‘닥터와이즈(Dr. WAIS)’다.

앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 지능화가 가능한 모든 네트워크 업무를 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 진화 방향이다.

산업과 AI 융합해 현장 문제 해결 기대

기가트윈은 자가진화 기능이 담긴 AI 엔진이다. 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실제 상황과 가까운 예측 데이터를 제공해 최적화를 지원하며 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 이 AI 엔진은 최신 이슈를 지속적으로 반영한다는 이점이 있다.

기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국 실시간 도로 상황을 분석할 수 있다. 2시간 이후 교통 흐름 변화를 정확도 88% 수준으로 예측해 낸다.

설비제어에 특화된 AI 엔진 ‘로보오퍼레이터’는 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 제어 솔루션을 제공한다. 딥러닝이 설비간 상호관계를 학습하고 설비 가동ㆍ정지 시점과 설정 값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다. 이 AI 엔진은 난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등 다양한 설비와 쉽게 연동된다는 특징을 가졌다.

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등 데이터를 분석해 기계 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 진단한다. 머신 닥터에는 고객 설비 환경을 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언하는 자가학습 기능이 들어있다.

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

이 외 KT는 ‘AI 학습용 데이터’ 플랫폼’ KT 브레인허브(KT Brain Hub)’도 선보였다.

KT브레인허브는 AI 학습용 데이터 관련 정보를 공유ㆍ수집해 가공 데이터로 제공한다. KT브레인허브에 든 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터를 이용할 수 있다.

개발자가 AI 학습 데이터로 접근 시 자료의 수집, 가공 방법을 직관적으로 알 수 있고 해당 AI 학습 데이터를 다른 개발자가 이용한 연구 사례와 데이터 가공 노하우를 볼 수 있어 새로운 서비스를 기획하고 개발하는데 시행착오를 최소화할 수 있다.

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

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