KT, 4대 융합 AI엔진 공개...산업 AI시장 정조준

기사입력 : 2020년10월14일 10:29

최종수정 : 2020년10월14일 15:30

4대 AI엔진 '네트워크 AI'·'기가트윈'·'로보오퍼레이터'·'머신닥터'
산업·AI기술 융합된 AI 엔진으로 현장고충 해결 및 새 가치 창출

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = KT가 4대 '융합 AI 엔진'을 공개하고 이를 바탕으로 통신∙제조∙교통∙물류 등 산업용 AI 시장을 공략하겠다고 14일 밝혔다. KT의 4대 AI엔진은 '네트워크 AI', '기가트윈(Giga Twin)', '로보오퍼레이터(Robo-Operator)', '머신닥터(Machine Doctor)'다.

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = 이종필 KT 인프라인텔리전스담당(상무)이 14일 네트워크 AI 엔진에 대해 설명하고 있다. [사진=KT] 2020.10.14 nanana@newspim.com

KT는 AI가 기업이 고객에게 제공하는 'B2C(Business to Customer)' 서비스 중심에서 기업이 기업에게 솔루션을 제공하는 'B2B(Business to Business)' 시장으로 확산되면서 비즈니스적인 기회는 기하급수적으로 늘어나고 있다고 분석했다.

정보 기술 서비스 및 컨설팅 회사 Atos에 따르면 전 세계 기업들은 2021년 AI와 인지 자동화 시스템(Cognitive System)에 총 520억유로(한화 약 71조원)를 투자할 것으로 예측했다. 여러 산업 중 AI를 위해 가장 많은 자본이 투입될 분야 1위는 금융∙보험(120억 달러)로, 2위는 제조(95억 달러), 3위는 유통∙물류(93억 달러), 4위는 공공(89억 달러), 5위는 의료(53억 달러) 산업이다.

KT는 4대 AI 엔진으로 일반 소비자에게 인공지능 TV, 스피커, 음성인식으로 익숙한 AI 기술을 이제는 다양한 산업 분야에 적용해 산업 전반의 변화를 주도한다는 계획이다.

◆네트워크 AI, 장애 예측도 높아...자정능력 가진 네트워크 구현 목표

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.

네트워크 AI 엔진은 요약된 문구, 문장으로 된 수만 가지의 장비 경보 패턴을 수학적으로 모델링해 학습했다. 정상 상태와 학습한 데이터가 얼마나 유사한지 비교하는 방식으로 인간 수준의 장애 예측 및 복구를 위한 조치사항을 도출해내는 방식이다.

KT는 네트워크 AI 엔진을 바탕으로 네트워크 특성에 따라 3가지 솔루션을 만들어 자사 통신망에 적용했다. '닥터로렌(Dr. Lauren)'은 유선 네트워크, '닥터케이블(Dr. Cable)'은 외부 통신시설(OSP)을, '닥터와이즈(Dr. WAIS)'는 LTE, 5G와 같은 무선 네트워크를 책임진다.

기존에 사람의 경험, 역량에 의존 했다면 앞으로는 설계, 구축, 설정과 운용까지 지능화가 가능한 모든 네트워크 업무를 완벽한 AI 기술로 구현하는 것이 네트워크 AI 엔진의 진화 방향이라고 KT는 설명했다.

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

◆산업과 AI기술 융합된 AI 엔진으로 산업 현장 고충 해결

[서울=뉴스핌] 김지나 기자 = KT 연구원들이 서울시 서초구 우면동에 위치한 KT 융합기술원에서 기가트윈을 활용해 교량 디지털 내하력 측정 실험을 진행하고 있다. [사진=KT] 2019.12.04 abc123@newspim.com

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 쌓인 데이터로 강화 학습을 하는 등 스스로 진화한다. 최신 이슈를 지속적으로 반영할 수 있다는 장점을 갖는다.

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.

로보오퍼레이터는 설비제어에 특화된 AI 엔진으로 복잡한 설비 구조를 빠르게 학습해 목적에 맞는 최적화된 제어 솔루션을 제공해준다. 딥러닝이 설비들의 상호관계를 학습하고 설비의 가동∙정지 시점과 설정 값 등을 빌딩 자동화 시스템에 전달해 에너지 절감 효과를 극대화한다.

이 AI 엔진은 다양한 설비(냉난방설비, 전력설비, 생산설비, 공정설비, 신재생설비 등)와 쉽게 연동된다는 것이 장점이다. 현재 KT광화문빌딩 이스트, LS타워, 대전 세이브존 등 6개의 건물에 적용돼 실증사업을 진행 중이며 최대 18%의 냉난방용 에너지 절감 효과를 내고 있다.

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.

KT는 비통신 산업과 AI 기술이 융합된 AI 엔진인 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터가 전문가의 고령화, 숙련공 부족, 시장과열과 같은 산업 현장의 고충을 해결하고 새로운 산업 가치를 창출할 수 있다고 내다봤다.

◆KT브레인허브, 산업용 융합 AI 솔루션 "더 빠르고 똑똑하게"

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = 홍경표 KT 융합기술원장이 14일 4대 산업용 융합 AI 엔진을 설명하고 있다. [사진=KT] 2020.10.14 nanana@newspim.com

KT는 4대 융합 AI 엔진을 기반으로 통신∙비통신 산업 현장에 적용될 새로운 AI 기술과 솔루션을 빠르고 똑똑하게 개발하기 위해 'KT브레인허브(KT Brain Hub)'를 14일 구축했다. KT브레인허브는 'AI 학습용 데이터' 플랫폼 역할을 하는 웹페이지다.

AI 학습용 데이터는 AI 목적에 맞는 데이터를 AI 엔진이 학습할 수 있는 상태로 전처리 가공 과정을 거친 자료의 집합이다. AI가 인간과 유사하게 논리적인 판단과 결정을 하기 위한 기초로 이용된다. AI 학습용 데이터의 품질에 따라 AI 성능과 기술력이 결정되기 때문에 AI 분야의 핵심 요소 중 하나다.

KT브레인허브는 AI 학습용 데이터 정보를 공유하고 수집해 가공 데이터로 제공한다. KT브레인허브에는 네트워크 인프라, 에너지, 빌딩 설비, 음성 인식, 영상 인식 데이터 등 AI 학습 데이터가 저장돼 있다.

개발자가 AI 학습 데이터로 접근시 자료의 수집, 가공 방법을 직관적으로 알 수 있고 해당 AI 학습 데이터를 다른 개발자가 이용한 연구 사례와 데이터 가공 노하우를 볼 수 있어 새로운 서비스를 기획하고 개발하는데 시행 착오를 최소화하는 것이 가능하다.

KT는 AI를 바탕으로 진행되는 '디지털 혁신(Digital Transformation)'이 이를 가속화할 것이라고 말했다.

아울러 네트워크 AI와 기가트윈, 로보오퍼레이터, 머신닥터는 기업 경영 상황에 실질적 도움을 줄 혁신을 위한 AI 기술이라 평하며, 통신∙시설물관리∙제조∙교통∙물류 등 여러 산업의 전문 역량을 강화하고 프로세스를 최적화해 이를 이용하는 기업의 신규 가치를 창출 할 수 있다고 확신하고 있다.

홍경표 KT 융합기술원장(전무)은 "KT는 음성인식 등의 인터페이스 AI 기술뿐 아니라 산업 현장에 특화된 융합 AI 엔진과 산업 별 데이터 자원 및 플랫폼을 가지고 있다"며 "KT가 보유한 AI기술력을 발판으로 통신∙비통신 산업의 생산성과 효율성을 높이고 나아가 최적의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공해 플랫폼 시장의 혁신을 이끌어 나갈 계획"이라고 말했다.

nanana@newspim.com

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연준, 향후 금리 인하 속도 의견 '분분' [뉴욕=뉴스핌] 김민정 특파원 = 미 연방준비제도(Fed)가 0.50%포인트(%P) 금리를 내리는 '빅컷'을 단행한 후 연준의 향후 행보와 관련해 월가의 의견이 분분하다. 금리가 낮아질 것이라는 데는 이견이 없지만, 금리가 내리는 속도와 최종 금리에 의견은 차이를 보이고 있다. 19일(현지시간) 골드만삭스는 연준이 11월부터 매 회의에서 0.25%P씩 금리를 낮춰 내년 중순 기준금리가 3.25~3.50%로 낮아질 것으로 기대했다. 전날 '빅컷'을 정확히 예측한 JP모간 체이스 앤 코는 11월 50%P 인하를 예상하면서도 이 같은 정책 결정이 미국 고용시장 상태에 달렸다고 강조했다. 뱅크오브아메리카(BofA) 글로벌 리서치는 연준이 4분기 0.75%P의 금리 인하에 나설 것으로 전망하고 내년 1.25%P를 추가로 내릴 것으로 예상했다. BofA는 보고서에서 "우리는 연준이 더 깊은 금리 인하에 나설 것으로 생각한다"며 "큰 폭의 금리 인하 이후 연준이 매파적으로 놀라움을 줄 것으로 생각하지 않는다"고 판단했다. 제롬 파월 미 연방준비제도(Fed) 의장.[사진=로이터 뉴스핌] 2024.09.20 mj72284@newspim.com 반면 바클레이스는 연준이 11월과 12월 0.25%P씩 인하한 후 2025년에도 같은 속도로 금리를 내려 연말 기준금리가 3.50~3.75%로 낮아질 것으로 내다봤다. 시티그룹은 연준이 11월 0.50%P, 12월 0.25%P 금리 인하를 단행한 후 내년에도 0.25%P씩의 금리 인하를 지속해 연말 금리가 3.00~3.25%에 도달할 것으로 전망했다. 전날 연준은 기준금리를 0.50%P 인하한 4.75~5.00%로 정했다. 이로써 연준은 지난 2020년 3월 이후 4년 반 만에 처음으로 금리 인하에 나섰다. 연준은 경기 침체에 대한 공포가 아닌 연착륙에 대한 자신감으로 이례적인 '빅컷'을 단행할 수 있었다고 강조했다. 인플레이션이 목표치인 2%로 향한다는 더 큰 자신감을 얻은 상황에서 중립 수준보다 훨씬 높은 기준금리를 낮춰 현재의 강력한 고용시장을 지키겠다는 게 제롬 파월 연준 의장의 설명이다. 웰스파고의 마이클 슈머처 전략가는 "2024년 완화 사이클은 역사적인 수준의 시장 불확실성과 함께 시작됐다"며 연준이 미국 경제가 경착륙할 경우 앞으로 1년간 3.50%P, 연착륙의 경우 1.50%P의 금리 인하에 나설 것으로 전망했다. 현재 금리선물 시장은 11월 7일 연방공개시장위원회(FOMC) 정례회의에서 25bp의 금리 인하가 이뤄질 확률을 57.5%, 50bp 인하 가능성을 42.5%로 각각 반영 중이다. 시장 참가자들은 이후 12월 18일 회의에서도 추가로 금리 인하가 이뤄질 것으로 보고 있으며 연말까지 추가로 총 0.75%P의 금리 인하 가능성이 가장 유력한 시나리오로 나타나고 있다. mj72284@newspim.com 2024-09-20 01:59