하드웨어 부담 줄고 배터리 소모 최소화…로봇 운용↑
"제조·물류·서비스 다양한 산업 분야 접목 혁신 기대"
7일 SK텔레콤은 자사 ‘텔코 에지 AI(Telco Edge AI)’ 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 마쳤다고 밝혔다. 사진은 경기 성남시 SKT 판교사옥에서 로봇 기술을 실증하는 연구원들의 모습.(사진=SK텔레콤) |
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이번 실증은 고정밀 측위를 요구하는 실내 물품 운송 및 배송 로봇을 위한 핵심 기술을 확보하기 위한 다양한 연구개발로 지난 6월부터 두 달간 경기 성남시 SKT 판교사옥에서 진행됐다. 사옥에 구축한 ‘텔코 에지 AI’ 인프라를 기반으로 복잡한 내부를 이동하는 로봇이 카메라 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 등의 센서로 받아들인 다양한 정보를 처리하는 AI 기술력을 고도화했다. 아울러 관련 로봇 기술과 초정밀 측위 기술을 검증했다.
로봇의 자율주행에는 자사의 VLAM(Visual Localization And Mapping·이미지 기반 센서 융합 측위 및 공간 데이터 생성 기술)을 적용했다. VLAM은 로봇에 탑재된 카메라 영상을 실시간으로 분석하고 정밀한 위치를 파악해 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 향상시키는 데에 중요한 역할을 했다는 설명이다. 다수의 로봇이 고속으로 이동하는 환경에서 텔코 에지 AI 인프라는 에지 컴퓨팅을 통해 클라우드로 집중되는 연산의 부담을 덜고, AI 솔루션을 결합해 인공지능 추론을 실시간 수행해 이동통신망의 가치를 높일 것으로 보고 있다.
텔코 에지 AI 인프라는 높은 보안성과 확장성을 제공하면서도 기존 고비용 ‘온디바이스 비전 AI(On-Device Vision AI)’ 장비를 대체할 수 있는 효과를 보였다. 에지 AI를 활용하면 디바이스의 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않기 때문에, 해킹이나 데이터 유출의 위험을 낮춰 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있다는 것이다. 또한 확장성 측면에서도 개별 로봇이 아닌 에지 서버만 업데이트 하는 방식으로 효율성을 높일 수 있다.
SKT는 텔코 에지 AI 인프라를 활용해 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.
SKT는 텔코 에지 AI 기반의 다양한 비즈니스 모델을 적극 발전시켜 나갈 계획이다. 에지 AI 기반 기술·제품·서비스의 성능 및 효과를 시험할 수 있는 환경을 제공하기 위한 테스트 베드를 구축하고, 이동통신사 환경에 적합한 텔코 에지 AI 인프라 설계에 필요한 기술력 확보에 힘쓸 예정이다. 이를 통해 제조·물류·서비스 산업 등 다양한 분야의 혁신을 이끌어 내며 다양화되는 시장 요구를 충족시키는 기반이 될 것으로 기대하고 있다.
류탁기 SK텔레콤 인프라기술담당은 “텔코 에지 AI 기반 보안 기술과 저지연 서비스를 다양한 산업에 적용할 수 있는 기반을 마련했다”며 “통신과 AI를 융합해 인프라에 새로운 가치를 더하는 ‘6G AI 유·무선 인프라’ 진화를 기술 개발, 글로벌 표준화, 초협력 측면에서 선도할 것”이라고 말했다.
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