KT, 산업 AI 시장 겨냥…융합 AI 엔진 4종 공개

네트워크AI·기가트윈·로보오퍼레이터·머신닥터 등AI 학습용 데이터 플랫폼 'KT브레인허브' 구축

[뉴스토마토 김동현 기자] KT(030200)는 '융합 인공지능(AI) 엔진'을 바탕으로 통신·제조·교통·물류 등 산업용 AI 시장을 공략하겠다고 14일 밝혔다. KT의 4대 AI엔진은 '네트워크 AI', '기가트윈', '로보오퍼레이터', '머신닥터' 등이다.

 

먼저 네트워크AI 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 비교하는 방식으로 인간 수준의 장애 예측·복구를 위한 조치사항을 도출하는 방식이다.

 

KT는 특정 네트워크 장애에 대한 데이터를 구하기 어려우면 학습용 가상 데이터를 생성해 부족한 데이터를 확보한 후 학습량 균형을 맞춰 네트워크AI 엔진의 진단 결과 정확도를 개선했다. 이 엔진을 바탕으로 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사 통신망에 적용했다. 닥터로렌은 유선 네트워크, 닥터케이블은 외부 통신 시설(OSP)을, 닥터와이즈는 무선 네트워크를 담당한다. KT는 네트워크AI 엔진을 활용해 네트워크 AI 솔루션, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 등이 통합된 새로운 플랫폼을 만들어 국내외 기업 전용 네트워크·솔루션 시장을 공략할 계획이다.

 

기가트윈은 자가진화 기능이 담긴 디지털트윈 AI 엔진이다. 실물과 가까운 시뮬레이션 모델을 만들고 실황과 가까운 예측 데이터를 제공한다. 적은 데이터로 초기 학습 모델을 빠르게 구축할 수 있고, 이후 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습하는 등 스스로 진화한다. 기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국 실시간 도로 상황을 분석할 수 있다. KT는 이 엔진을 10개 광역 단위 교차로의 교통 신호 제어 시스템에 적용해 신호 최적화를 시행하면 교통 정체의 약 20%를 개선할 수 있을 것으로 예상했다.

 

로보오퍼레이터는 설비제어에 특화한 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화 제어 솔루션을 제공한다. 딥러닝이 설비의 상호관계를 학습하고 설비의 가동·정지 시점과 설정값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다. 이 AI 엔진은 냉난방, 전력, 생산 등 다양한 설비와 연동된다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이다. 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.

 

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등 데이터를 분석해 기계 결함을 학습하고, 어떤 부분을 고칠지 진단한다. 고객 설비 환경을 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언하는 '셀프러닝' 기능이 탑재됐다.

 

KT는 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 통신·비통신 산업 현장에 적용할 새로운 AI 기술과 솔루션을 빠르게 개발하기 위해 AI 학습용 데이터 플랫폼 'KT브레인허브'를 구축했다. KT브레인허브는 AI 학습용 데이터에 대한 정보를 공유하고 수집해 가공 데이터로 제공한다. 이 플랫폼은 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터를 저장했다. 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 데이터 유형·종류에 따라 분류돼 AI 개발자가 원하는 데이터에 쉽게 접근 할 수 있다.

 

홍경표 KT 융합기술원장 전무는 "KT는 음성인식 등 인터페이스 AI 기술뿐 아니라 산업 현장에 특화한 융합 AI 엔진과 산업별 데이터 자원·플랫폼을 가지고 있다"며 "KT가 보유한 AI 기술력을 발판으로 통신·비통신 산업의 생산성과 효율성을 높이고 나아가 최적의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공해 플랫폼 시장의 혁신을 이끌 계획"이라고 말했다.

 

김동현 기자 [e-mail]