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.

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[변상문의 화랑담배] 제2회 광복군 변상문의 '화랑담배'는 6·25전쟁 이야기이다. 6·25전쟁 때 희생된 모든 분에게 감사드리고, 그 위대한 희생을 기리기 위해 제목을 '화랑담배'로 정했다. 1940년 9월 17일 중국 중경 가릉호텔에서 성대한 행사가 열렸다. 대한민국 임시정부 광복군 창설식이었다. 미국 한인 동포들이 보내온 돈 4만원으로 조직한 군대였다. 지금 돈으로 환산하면 20억 원 정도 된다. 총사령관 이청천 장군, 참모장 이범석 장군, 제1지대장 이준식, 제2지대장 고운기, 제3지대장 김학규, 제5지대장에 나월환을 임명했다. 지대장은 지금의 사단장에 해당한다. 모두 봉오동 전투, 청산리 전투를 비롯하여 남북 만주에서 전개된 항일무장투쟁에 직접 참여하여 활동한 독립군 출신이었다. 한국광복군 훈련반 제1기 졸업사진. [사진= 독립기념관] 임시정부 주석 김구는 포고문을 통해 "국내외 동포들에게 알립니다. 1940년 9월 17일부로 대한민국 광복군을 창설하였습니다. 광복군은 1907년 8월 1일 일제가 대한제국 군대를 해산한 날이 바로 광복군 창설일임을 선언합니다. 광복군은 구 한국군의 후신으로 33년간에 걸친 의병과 독립군의 항일무장투쟁을 계승한 전통 무장 조직입니다"라고 했다. 대한제국 국군-의병-독립군의 군맥(軍脈)과 군혼(軍魂)을 분명하게 잇고 있음을 천명한 것이다. 부대 편성은 소대, 중대, 대대, 연대, 여단, 사단 6단으로 편성하였다. 총 3개 사단을 조직할 계획이었다. 그러나 인원이 적은 상황에서 우선 지대를 만들고, 각 지대를 구대와 분대로 연계한 전투부대를 구성했다. 임시정부에서 1940년 9월 19일 중국 국민당 정부에 통보한 '한국광복군 총사령부 직원 명단'에 의하면, 부대 규모가 총사령부와 4개 단위부대, 여기에다 조선혁명군 부대까지 포함하여 5000여 명이었다. 임시정부에서는 1941년 12월 연합국의 일원으로 일본에 선전포고했다. 1942년에는 미국 측에 "미국이 제주도를 해방 시켜 주면, 중경에 있는 임시정부를 제주도로 옮긴 후, 광복군이 미군과 함께 한반도 상륙작전을 전개하겠다."라고 제안하였다. 이 제안은 실제로 미국 OSS 부대(지금의 CIA)와 1945년 4월부터 8월까지 강도 높은 국내 진공 작전을 준비했다. 주요 훈련은 3개월 기간에 고공낙하, 암살법(권총에 특수장치를 하여 소리 없이 암살하는 방법), 통신(암호의 작성 및 해독법, 무전기 조작 및 수리), 교란 행동, 정보수집, 폭파 등 이었다. 일과는 07:00∼12:00 오전 훈련, 13:00∼18:00 오후 훈련, 19:00∼22:00 야간 훈련이었다. 주요 임무는 대한민국으로 낙하산과 잠수함으로 침투하여 미 공군 공습에 필요한 지형 등의 정보를 제공하고 일본군 군사시설 탐지 및 파괴 지하 유격대를 조직하여 연합군 상륙작전 시 제2선에서 연결하는 작전이었다. 마침내 1945년 8월 7일 모든 훈련을 마치고 국내진공작전 출정식을 개최했다. 개시일은 8월 10일이었다. 출정식 때 장준하 경기도 공작 반장은 "나는 조국광복을 위해 죽음을 선택했습니다. 내가 나의 죽음을 지불하면, 내 능력껏 그 대가가 조국을 위해서 결제될 것입니다. 나의 각오는 한 장의 정수표입니다. 발생인은 장준하, 결제인은 조국입니다"라는 유서까지 작성했다. / 변상문 국방국악문화진흥회 이사장 2025-09-08 08:00

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'포스트 이시바' 누구?...고이즈미·다카이치 선두 [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 이시바 시게루 일본 총리가 자민당 총재직 사임을 공식화하면서, 일본 정국의 관심은 차기 자민당 총재 선거로 쏠리고 있다. 집권당 총재가 곧 총리직을 맡는 일본 정치 구조상 이번 총재 선거는 사실상 다음 총리를 뽑는 절차다. 자민당은 조만간 새로운 총재 선거 일정을 확정할 예정이다. 이번 선거에서는 지난 2024년 9월 총재 선거에서 이시바 총리와 경합했던 주요 인사들이 다시 출마할 가능성이 높다. 고이즈미 신지로 농림수산상, 다카이치 사나에 전 경제안보담당상, 하야시 요시마사 관방장관, 모테기 도시미쓰 전 간사장, 고바야시 다카유키 전 경제안보담당상 등이 후보군으로 거론된다. 정국 운영이 소수 여당이라는 제약 속에서 이루어지는 만큼, 차기 총재가 야당과 어떻게 연대할지, 어떤 연립 구도를 짤지가 최대 쟁점으로 꼽힌다. '포스트 이시바' 후보로 꼽히고 있는 고이즈미 신지로 일본 농림수산상 [사진=로이터 뉴스핌] ◆ 고이즈미·다카이치 선두권 현재 여론조사에서는 고이즈미 농림수산상과 다카이치 전 경제안보상이 선두권을 형성하고 있다. 니혼게이자이신문 지난달 29~31일 실시한 여론조사에 따르면 차기 총리에 적합한 인물로 다카이치가 23%, 고이즈미가 22%를 기록했다. 나란히 1, 2위다. 자민당 지지층으로 한정하면 고이즈미가 32%로, 다카이치(17%)를 크게 앞서는 것으로 나타났다. 다카이치는 2024년 총재 선거에서 1차 투표에서 1위를 차지했으나 결선에서 이시바에게 역전패했다. 고이즈미 역시 의원 표에서 선두에 올랐지만 당원 표에서 밀리며 결선에 오르지 못했다. 두 사람 모두 당내 기반과 대중적 인지도를 겸비해 차기 선거에서도 가장 주목받는 주자들이다. 고이즈미 농림수산상은 1981년생(44세)으로 고이즈미 준이치로 전 총리의 차남이다. 2009년 중의원 첫 당선 이후 줄곧 '포스트 아베', '차세대 리더'로 주목받았다. 환경상, 농림수산상을 거쳤으며 개혁 성향과 젊은 이미지로 지지층을 넓혔다. 2024년 총선에서 당 선거대책위원장을 맡았으나 참패 책임을 지고 물러났다. 이후 농림수산상으로 복귀해 쌀 유통 개혁 등 농정 개혁에 매진했다. 대중적 인지도와 '고이즈미 브랜드'라는 정치 자산이 최대 강점으로 꼽힌다. 다카이치 전 경제안보상은 1961년생(64세)으로 보수 강경파로 분류되는 여성 정치인이다. 2021년 총재 선거에 첫 도전해 아베 신조 전 총리의 전폭적 지원을 받으며 3위를 기록했다. 2024년 총재 선거 1차 투표에서 최다 득표(의원 72표, 당원 109표)를 얻었으나 결선에서 이시바 총리에게 역전 당했다. 유일한 여성 후보로서 '보수의 아이콘' 이미지를 갖고 있으며, 아베 전 총리와 가까웠던 의원 그룹이 주된 지지 기반이다. 이시바 정권에서 당직 제안을 거절하며 독자 노선을 유지해 왔다. '포스트 이시바' 후보로 꼽히는 다카이치 사나에 전 일본 경제안보담당상 [사진=로이터 뉴스핌] ◆ 하야시·모테기 등 잠룡도 주목 고이즈미와 다카이치 두 선두 주자 외에 잠룡들의 행보도 주목된다. 하야시 요시마사 관방장관은 옛 기시다파 일부의 지지를 받고 있으며, 이시바 정권의 2인자로서 존재감을 키워왔다. 모테기 도시미쓰 전 간사장은 당내 경험과 풍부한 인맥을 강점으로 삼고, 아소 다로 전 부총리와 교류를 통해 지지 기반을 다지고 있다. 고바야시 다카유키 전 경제안보담당상은 5선 의원으로, 동기 의원들과 옛 니카이파의 지원을 받으며 출마 가능성을 열어두고 있다. ◆ 총재 선거 이후에도 정국 '안갯속' 자민당 총재 선거는 국회의원 표와 당원·당우 표를 합산하는 방식이 원칙이지만, 긴급 시에는 국회의원과 지방 지부 대표만 투표하는 '양원 의원 총회' 방식으로 대체될 수 있다. 이 경우 의원 표의 비중이 커져 파벌 역학이 중요해진다. 차기 총재가 선출되더라도 곧바로 정권 안정으로 이어진다는 보장은 없다. 일본 헌법상 총리는 국회에서 지명되는데, 자민·공명 양당은 현재 중의원과 참의원 모두에서 과반을 잃은 상태다. 따라서 야당이 단일 후보를 세워 결집할 경우, 자민당 총재가 총리로 지명되지 못할 가능성도 배제할 수 없다. 자민당 총재가 총리에 오르더라도, 예산안·세제 개혁 법안 등 국정 운영은 야당 협조 없이는 불가능하다. 이런 이유로 차기 총재는 곧바로 '연립 확대'나 '정책 연대'를 추진할 수밖에 없고, 총재 선거 과정에서도 어떤 야당과 손을 잡을지가 핵심 화두가 된다. 결국 이번 자민당 총재 선거는 단순히 차기 지도자를 뽑는 절차를 넘어, 일본 정치가 다당제 속에서 어떤 연립 구도를 구축할지 시험대가 되는 분기점으로 평가된다. goldendog@newspim.com 2025-09-08 09:26