“기업의 디지털 전환(DX)은 피할 수 없는 흐름이다. 전통적인 공정에 인공지능(AI)을 융합하면 효율을 높일 수 있다. 일반 기업의 디지털 전환을 지원하기 위해 자체 개발한 AI 엔진을 B2B 플랫폼에 결합해 확대할 계획이다.”
홍경표 KT융합기술원 원장(CTO)은 14일 서울 우면동 소재 융합기술원에서 열린 설명회에서 이같이 말했다.
홍경표 원장은 코로나19 이후 제조 물류 에너지 등 각종 산업에서 디지털 전환은 피할 수 없는 흐름으로 자리매김했다고 전제했다. 산업의 디지털화를 지원하기 위한 B2B 플랫폼 간 경쟁이 치열해질 것으로 전망되는 가운데, KT는 자사 플랫폼의 경쟁력을 높이기 위한 포인트로 ‘AI’를 지목했다.
홍 원장은 “디지털 전환에 따른 최적화 문제에 AI를 적용하면 쉽게 해결할 수 있다”며 “효율적으로 산업을 바꾸기 위해서는 AI를 활용한 분석·판단 및 예측·최적화가 필요한 시점”이라고 강조했다.
KT는 B2B 플랫폼에 접목할 핵심 AI 엔진으로 ▲네트워크 AI ▲기가트윈 ▲로보오퍼레이터 ▲머신닥터 등을 꼽았다. ‘네트워크 AI’는 AI를 활용해 유무선 망의 품질을 유지하고 문제 발생 시 이를 즉시 해결할 수 있는 솔루션이고, 기가트윈·로보오퍼레이터·머신닥터 등 3종은 각종 설비에 적용해 효율성을 높일 수 있는 솔루션이다.
KT는 네트워크 AI를 자가망을 구축해 운영하는 사업자를 대상으로 제공할 방침이다. 기업 입장에서는 별도의 전문가를 고용하지 않더라도 AI를 통해 최적화된 상태에서 망을 운용할 수 있고, 문제 발생 시 빠르게 대처할 수 있다는 장점이 있다.
홍 원장은 “전국적으로 자체 인프라를 보유한 기업이나 은행권 등은 네트워크 관리에 대한 필요성을 느끼고 있는 상황”이라며 “자가망으로 구축한 인프라를 전체적으로 관리하려면 막대한 비용과 시간이 필요하지만, KT의 AI 엔진이 이를 대행해주는 역할을 하는 것”이라고 설명했다.
이 솔루션은 현재 우정사업본부의 우정망에 도입돼 실질적인 성과를 나타내기도 했다. 이날 발표자로 나선 이종필 KT 인프라인텔리전스담당 상무는 “우정망에 네트워크 AI를 도입해 운영한 결과 장애 전표 발행 건수 1/5로 줄었고, 장애분석시간은 수십 분에서 수분으로 단축됐다”며 “회선 중심으로 진행됐던 B2B 서비스를 AI 중심으로 바꾸는 것이 목표”라고 말했다.
산업용 AI엔진은 제조 물류 에너지 등 각종 산업에 광범위하게 활용된다. 실제로 ‘로보오퍼레이트’는 빌딩에 적용돼 평균 10%의 에너지 비용을 절감사흔 성과를 거뒀고, 내비게이션 서비스 원내비에 적용된 ‘기가트윈’은 교통정보를 88% 수준으로 예측하는 성과를 냈다.
한자경 KT 인더스트리 AI TF장은 “현재 현대 중공업을 비롯해 로봇 관련 농기계 제작업체, 식료품 제조업체 등 다양한 산업 분야 파트너사와 B2B 솔루션 도입을 논의 중”이라며 “산업용 로봇 분야나 스마트팩토리 분야에서도 AI를 통해 최적화된 서비스를 제공할 것”이라고 전했다.
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각종 AI 엔진을 통해 수집되는 데이터를 활용하기 위한 움직임도 추진한다. KT는 산업용 데이터를 수집하고 분류하는 플랫폼 ‘브레인허브’를 오픈했다. 현재 이 플랫폼은 KT융합기술원 내부에서만 연구개발용으로 사용할 수 있지만, 향후 사업으로 확대하는 방안도 검토할 계획이다.
홍경표 원장은 “현재 데이터허브는 각종 AI가 수집한 데이터를 전처리해서 정형화 할 수 있는 기반을 만들었다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 데이터허브에 대한 준비가 잘 갖춰지면 데이터 관련 사업으로도 확대할 계획”이라고 전했다.