SK텔레콤은 자사의 텔코 에지 AI(Telco Edge AI) 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 성공적으로 마쳤다고 7일 밝혔다.
이번 실증은 고정밀 측위를 요구하는 실내 물품 운송 및 배송 로봇을 위한 핵심기술을 확보하기 위한 다양한 연구개발로 구성됐으며, 올해 6월부터 2개월동안 SKT 판교사옥에서 진행됐다.
SKT는 사옥에 구축한 텔코 에지 AI 인프라를 기반으로 자율주행 로봇이 다양한 과업을 수행하도록 했다. 복잡한 사옥 내부를 이동하는 로봇이 카메라 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 등의 센서로 받아들인 다양한 정보를 처리하는 인공지능(AI) 기술력을 고도화했고, 이와 관련된 로봇기술과 초정밀 측위 기술을 검증했다.
로봇의 자율주행에는 자사의 이미지 기반 센서 융합 측위 및 공간 데이터 생성기술(VLAM)을 적용했다. VLAM은 로봇에 탑재된 카메라 영상을 실시간 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 예상되는데, 텔코 에지 AI 인프라는 에지 컴퓨팅을 통해 클라우드로 집중되는 연산의 부담을 덜고 AI 솔루션을 결합해 인공지능 추론을 실시간 수행하여 이동통신망의 가치를 높일 수 있다.
텔코 에지 AI 인프라는 높은 보안성과 확장성을 제공하면서도 기존의 고비용 온디바이스 비전 AI 장비를 대체할 수 있는 효과를 보였다. 에지AI 기술을 활용한 로봇 솔루션은 로봇이 수집한 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 에지 단에서 즉시 처리, 개인정보 보호와 데이터 보안 강화에 적합하다.
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 텔코 에지 AI 기반의 다양한 비즈니스 모델을 적극 발전시켜 나갈 계획이다. 제조업·물류업·서비스 산업 등 다양한 분야의 혁신을 이끌어 내며 향후 더욱 복잡해지고 다양화되는 시장 요구를 충족시키는 기반이 될 것으로 기대된다.
SKT는 텔코 에지 AI 인프라를 차세대 인프라 구조 진화를 위한 핵심 기술로 강조하며 기술 표준화를 주도하고 있다. 지난 5월 열린 3GPP 워크숍에서 텔코 에지 AI 인프라의 중요성 및 표준화 필요성을 제언해 글로벌 사업자들의 공감대를 확보했으며, 지난 6월 열린 O-RAN얼라이언스(O-RAN Alliance) 표준회의에서도 텔코 에지 AI 인프라의 표준화를 제안했다.
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.
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