KT가 4대 '융합 AI 엔진'을 공개했다. 이를 바탕으로 산업용 AI 시장을 공략하겠다는 방침이다.

14일 KT는 4대 '융합 AI 엔진'으로 네트워크 AI, 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터을 출시했다고 밝혔다.

KT는 우선 고객이 문제를 신고하지 않아도 AI가 스스로 문제를 해결하는 네트워크를 만들기 위해 '네트워크 AI' 엔진을 개발했다.

해당 엔진은 요약된 문구·문장으로 된 수만 가지의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 학습한다. 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교하는 방식으로 장애 예측 및 복구를 위한 조치사항을 도출해낸다.

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.

KT는 네트워크 AI 엔진 기반 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사 통신망에 적용했다. '닥터로렌'은 유선 네트워크, '닥터케이블'은 외부 통신 시설을, '닥터와이즈'는 LTE?5G와 같은 무선 네트워크를 책임진다.

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 있어, 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. 2시간 이후의 교통 흐름 변화를 정확도 88% 수준으로 예측해 낸다. KT는 이 엔진을 10개 광역단위 교차로의 교통 신호 제어 시스템에 적용, 신호 최적화를 시행하면 교통 정체의 약 20%를 개선할 수 있을 것으로 예상했다.

로보오퍼레이터는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화 제어 솔루션을 제공한다. 딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동?정지 시점과 설정 값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달, 에너지 절감 효과를 극대화한다.

해당 엔진은 다양한 설비(냉난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등)와 쉽게 연동된다는 점이 강점이다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이며, 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다는 설명이다.

머신 닥터는 사운드, 진동, 전류 등의 데이터를 분석해 기계 결함을 학습하고 어떤 부분을 고쳐야 할지 직접 진단해준다. 머신 닥터에는 고객 설비 환경에 대해 스스로 학습하고 맞춤 형태로 조언해 주는 셀프러닝 기능이 탑재돼 있다.

아울러 KT는 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 통신?비통신 산업 현장에 적용될 새로운 AI를 개발하기 위해 'KT브레인허브'를 구축했다.

브레인허브는 웹 페이지로 'AI 학습용 데이터' 플랫폼이다. AI 학습용 데이터에 대한 정보를 공유하고 수집해 가공 데이터로 제공한다.

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