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KT, ‘4대 융합 AI 엔진’ 공개…산업용 AI 시장 겨냥

‘네트워크 AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터’ 각각 출시

새로운 AI 기술·솔루션 빠른 개발 위한 ‘KT 브레인허브’ 구축

이창현기자(chlee@skyedaily.com)

기사입력 2020-10-14 16:04:04

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▲KT는 14일 4대 융합 엔진으로 각각 네트워크AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터를 출시했다고 발표했다. ⓒ스카이데일리
 
KT가 4대 ‘융합 AI 엔진’을 공개하면서 이를 바탕으로 통신·제조·교통·물류 등 산업용 AI 시장을 공략한다.
 
KT는 14일 4대 융합 엔진으로 각각 △네트워크AI △기가트윈 △로보오퍼레이터(Robo-Operator) △머신닥터를 출시했다고 발표했다.
 
먼저 KT는 AI가 스스로 문제를 해결하는 네트워크를 만들기 위해 ‘네트워크 AI’ 엔진을 개발했다. 해당 엔진은 요약된 문구·문장으로 되어 있는 수만 가지의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 학습한다. 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교하는 방식으로 인간 수준의 장애 예측 및 복구를 위한 조치사항을 도출한다.
 
또한 특정 네트워크 장애에 대한 데이터를 구하기 어려울 경우, 학습용 가상 데이터를 생성해 부족한 데이터를 확보한 후 학습량의 균형을 맞춰 네트워크 AI 엔진의 진단 결과 정확도를 개선했다.
 
‘기가트윈’은 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 있어, 이후 쌓이는 데이터를 가지고 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 
 
최신 이슈를 지속적으로 반영할 수 있다는 장점도 보유하고 있다. 회사 측은 기가트윈을 교통 분야에 적용하면 공간 모델을 만들어 전국의 실시간 도로 상황을 분석하는 게 가능하다고 설명했다.
 
로보오퍼레이터는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화된 제어 솔루션을 제공해준다. 딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동·정지 시점과 설정값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 높인다.
 
이 AI 엔진은 다양한 설비와 쉽게 연동된다는 장점이 있다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이며 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.
 
마지막으로 머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등 데이터를 분석해 기계 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 직접 진단해준다. 머신 닥터에는 이용자의 설비 환경에 대해 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언해 주는 셀프러닝(Self-Learning) 기능이 탑재돼 있다.
 
이밖에도 KT는 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 통신·비통신 산업 현장에 적용될 새로운 AI 기술과 솔루션을 더 빠르고 똑똑하게 개발하기 위해 ‘KT 브레인허브’도 구축했다. KT브레인허브는 웹페이지로 ‘AI 학습용 데이터’ 플랫폼이다.
 
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. 여기에 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 데이터 유형과 종류에 따라 분류돼 있어 AI 개발자가 원하는 데이터에 쉽게 접근 할 수 있는 장점이 있다.
 
홍경표 KT 융합기술원장은 “KT는 음성인식 등의 인터페이스 AI 기술뿐 아니라 산업 현장에 특화된 융합 AI 엔진과 산업별 데이터 자원 및 플랫폼을 가지고 있다”며 “KT가 보유한 AI기술력을 발판으로 통신·비통신 산업의 생산성과 효율성을 높이고 더 나아가 최적의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공해 플랫폼 시장의 혁신을 이끌어 나갈 계획이다”고 말했다.
 
[이창현 기자 / 행동이 빠른 신문 ⓒ스카이데일리]
 

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