뉴스

KT, 4대 '융합 AI 엔진' 공개...산업용 AI 시장 정조준

  • 박지우 기자
    • 기사
    • 크게
    • 작게

    입력 : 2020-10-14 18:07:15

    - 4대 AI 엔진 네트워크 AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터 발표

    KT가 통신부터 제조∙교통∙물류 등 비통신 영역까지 아우르는 산업용 인공지능(AI) 시장을 공략한다.

    < KT 융합기술원 홍경표 원장이 4대 산업용 융합 AI 엔진을 설명하고 있다. /=KT 제공 >

    14일 KT는 자체 개발한 4대 ‘융합 AI 엔진’을 공개했다. KT의 4대 AI엔진은 ▷ ‘네트워크 AI’ ▷ ‘기가트윈(Giga Twin)’ ▷ ‘로보오퍼레이터(Robo-Operator)’ ▷ ‘머신닥터(Machine Doctor)’다.

    AI가 ‘B2C’ 중심에서 ‘B2B’ 시장으로 확산될 조짐을 보이면서 사업 기회가 늘고 있다고 분석, AI 기술을 다양한 산업 분야에 적용해 산업 전반의 변화를 주도한다는 계획이다.

    ▷ 네트워크 AI, 인간 수준 장애 예측

    KT는 고객이 문제를 확인하고 고객센터에 신고하지 않아도 AI가 먼저 확인해 스스로 문제를 해결할 수 있는 ‘자정능력’을 가진 네트워크를 만들기 위해 네트워크 AI 엔진을 개발했다.

    요약된 문구∙문장 형식의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교하는 방식으로 인간 수준의 장애 예측을 제공한다.

    KT는 네트워크 AI 엔진을 바탕으로 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사의 통신망에 적용했다. ‘닥터로렌'은 유선 네트워크, ‘닥터케이블’은 외부 통신 시설을, ‘닥터와이즈’는 LTE∙5G와 같은 무선 네트워크를 책임진다.

    향후 KT는 네트워크 AI 엔진을 활용해 네트워크 AI 솔루션, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)등 이 통합된 새로운 B2B 플랫폼을 만들어 국내외 기업 전용 네트워크 및 솔루션 시장을 공략할 계획이다.

    ▷ 산업과 AI 기술 융합...AI가 산업현장 고충 해결할 것

    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 구축할 수 있고 이후 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 최신 이슈를 지속적으로 반영할 수 있다는 장점을 갖고 있다.

    기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국의 실시간 도로 상황을 분석하는 것이 가능하다. 2시간 이후의 교통 흐름 변화를 정확도 88% 수준으로 예측해 낸다.

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

    '로보오퍼레이터'는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화된 제어 솔루션을 제공해준다.

    머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석하여 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 탑재돼 있다.

    ▷ KT브레인허브 구축...산업용 AI 솔루션 빠르게

    KT는 이날 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 ’KT브레인허브(KT Brain Hub)’도 구축했다. KT브레인허브는 웹 페이지로 ‘AI 학습용 데이터’ 플랫폼이다.

    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 저장돼 있다.

    이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 데이터 유형과 종류에 따라 분류돼 있어 AI 개발자가 원하는 데이터에 쉽게 접근 할 수 있다는 것이 이 플랫폼의 장점이다.



    • 기사보내기
    • facebook
    • twitter
    • google
    • e-mail
  • Copyrights ⓒ BetaNews.net