이번 실증은 고정밀 측위를 요구하는 실내 물품 운송 및 배송 로봇을 위한 핵심기술을 확보하기 위한 다양한 연구개발로 구성됐으며 올해 6월부터 2개월 동안 SKT 판교사옥에서 진행됐다.
로봇의 자율주행에는 자사의 VLAM(이미지 기반 센서 융합 측위 및 공간 데이터 생성 기술)을 적용했다. VLAM은 로봇에 탑재된 카메라 영상을 실시간으로 분석해 정밀한 위치를 파악, 로봇이 복잡한 환경에서도 안정적으로 이동할 수 있도록 지원하는 AI 기반 측위 기술이다.
로봇에 연동된 SKT의 텔코 에지 AI 인프라는 자율주행 로봇의 정확성과 효율성을 극대화해 서비스 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 했다. 다수의 로봇이 고속으로 이동하는 환경에서는 실시간 정밀 측위와 실시간 AI 추론의 중요성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 텔코 에지 AI 인프라는 에지 컴퓨팅을 통해 클라우드로 집중되는 연산의 부담을 덜고 AI 설루션을 결합해 인공지능 추론을 실시간 수행하여 이동통신망의 가치를 높일 수 있다.
에지 AI를 활용하면 디바이스의 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않기 때문에, 해킹이나 데이터 유출의 위험을 낮춰 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있다. 또한 에지 AI 기술은 유지보수 비용 절감과 확장성 측면에서도 개별 로봇이 아닌 에지 서버만 업데이트 하는 방식으로 효율성을 높일 수 있다.
SKT는 텔코 에지 AI 인프라를 활용, 로봇의 제조 원가를 낮추고 배터리 효율을 높이는 동시에 고성능 AI 연산을 필요로 하는 복잡한 작업도 수행할 것으로 기대하고 있다. 자율주행 로봇의 물체 인식 능력이 개선되고 경로 계산 작업을 에지 AI가 실시간으로 처리하면 로봇 하드웨어의 부담을 줄어들어 배터리 소모를 최소화할 수 있다. 이는 로봇의 운용 시간을 연장시키고, 유지보수 빈도를 줄이는 데 큰 도움이 된다.
SKT는 에지 AI 기반 기술·제품·서비스의 성능 및 효과를 시험할 수 있는 환경을 제공하기 위한 테스트베드를 구축, 이동통신사 환경에 적합한 텔코 에지 AI 인프라 설계에 필요한 기술력 확보에 힘쓸 예정이다.
또한 글로벌 표준화, 사업자·제조사·산학 협력, 지적재산권 확보, 논문 발표 등의 다각적인 연구 개발 활동 및 기술 검증을 통해 텔코 에지 AI 생태계 확산을 주도적으로 진행할 계획이다.
류탁기 SKT 인프라기술담당은 "이번 실증을 통해 텔코 에지 AI 기반 보안 기술과 저지연 서비스를 다양한 산업에 적용할 수 있는 기반을 마련했다”며 “통신과 AI를 융합하여 인프라에 새로운 가치를 더하는 6G AI 유무선 인프라로의 진화를 기술개발, 글로벌 표준화, 초협력 측면에서 선도할 것”이라고 말했다.
김재훈 한국금융신문 기자 rlqm93@fntimes.com
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