"KT, AI 데이터 분석으로 차량 고장 미리 파악할 것"

[인터뷰] 조창환 KT 융합기술원 스마트모빌리티 프로젝트 전임연구원

"KT만의 강점은 인공지능(AI), 빅데이터(BigData), 클라우드(Cloud)로 이어지는 ABC 역량과 통신 기술을 함께 갖고 있는 것이다. AI 기술력을 토대로 앞으로도 서비스를 고도화하겠다."

KT가 타타대우와 함께 지난 4월 만든 상용차 커넥티드카 솔루션 '쎈링크(XENLINK)'로 모빌리티 분야에서 다시 한 번 자신감을 드러냈다. 쎈링크는 C-ITS, 도심항공교통(UAM)에 이어 선보인 모빌리티 서비스로, 타타대우와의 협업으로 개발됐다.

쎈링크 사용자는 앱을 활용해 시동을 걸거나 에어컨 온도 설정 등의 서비스를 이용할 수 있다. KT와 타타대우는 연내 클라우드로부터 차량 소프트웨어 업데이트를 할 수 있는 무선 업데이트(OTA)도 제공할 예정이다. AI 기반 예측 알고리즘을 바탕으로 운전 습관과 연비 개선 방법 등의 정보도 알 수 있다. 

KT 조창환 전임연구원

지난 11일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 만난 조창환 융합기술원 스마트모빌리티 프로젝트 전임연구원은 "앞으로 데이터가 더 모이기 시작하면 AI는 더 고도화될 거라고 생각한다"며 "성능 향상을 기대하고 있다"고 말했다.

상용차는 특성상 수리와 점검이 적절한 시기에 이뤄지지 않아 고장이 발생하는 경우가 많다. 운전자의 운전 습관에 따라 차량 점검 주기가 다르고, 고장코드(DTC)가 발생하기 전까지는 운전자가 차량 상태를 알기 어렵기 때문이다. 

특히 차량에서 고장이 빈번하게 발생하는 장치는 후처리 장치다. 이는 디젤 기관의 질소 산화물 배출량을 줄이기 위한 장치다. 교체 비용이 많이 들고, 교체 시기를 놓치면차량 고장의 원인이 돼 금전적으로 막대한 손실을 야기한다.

이 때문에 2010년 정도부터 상용차 시장에서는 차량 분석에 대한 소비자 요구가 있어왔다. 조 연구원은 "KT는 통신을 기반으로 비슷한 서비스를 했던 레퍼런스가 있었다"며 "레퍼런스를 기반으로 니즈가 있는 제조사를 찾았다"고 설명했다. 차량에 통신을 넣다 보니, 편의 서비스들도 올릴 수 있게 됐다. 

KT는 현재 AI를 바탕으로 차량이 출고돼 운행이 시작되면 DTC 등 차량 상태 데이터를 실시간으로 수집해 데이터베이스에 저장하고 있다. 핵심 기술인 AI 기반 이상 징후 사전 인지·알림 기능은 장단기메모리(LSTM) 기반 딥러닝 이상탐지 알고리즘을 활용한다.

후처리 장치의 센서 데이터는 시간의 흐름에 따른 차량 상태에 따라 변한다. 차량 데이터가 한 번에 기준치 이상 발생하면 계기판에 DTC가 뜬다. 시계열 기반의 LSTM 알고리즘을 활용하면 DTC가 발생하기 전에 고장 여부를 예측할 수 있다. 

현재 KT와 타타대우는 해당 정보를 차량제조사 품질 관리 서비스 형태로 제공하고 있다. 향후 앱을 통해 차량 소유주에게 전달하는 등의 방식도 고려하고 있다. B2C 혹은 B2B2C 형태로 소비자에게 정보를 전달해 시장을 확대한다는 계획이다. 

조 연구원은 "차량 상태 데이터를 분석해 운전자에게 고장 징후를 미리 알린다면 DTC 발생 전에 고장 여부를 알릴 수 있는 등 많은 문제를 해결할 수 있을 것으로 보인다"며 "차량 데이터분석 AI 기술을 개발 중"이라고 말했다. 

KT는 현재 AI 분석기술이 적용된 타타대우 상용차 트럭에서 더 나아가 차량과 차종을 확대한다는 계획이다. 현재 쎈링크를 이용할 수 있는 차량은 타타대우의 상용차 약 2천대 가량이다. 조 연구원은 "건설기계, 농기계 등도 통신을 접목하고 있는 추세"라며 "사업자들과 만나 기술 컨설팅을 진행하며 서비스 확대를 구상하고 있다"고 말했다.

내년 말 이후를 목표로 해외로 진출하는 것도 고려 중이다. 국내 제조사가 만든 수출 차량에 데이터 AI 분석 기술을 적용하는 식이다. 조 연구원은 "국내에서 해외로 나가는 차량들은 저희 통신을 사용할 여지가 있다"며 "로밍 방식이든 현지 통신 사업자와 협약을 하는 식이든 기본적으로 네트워크가 필요할 것으로 보인다"고 설명했다.