KT, ‘기가사운드 닥터’ 기술 개발…소리로 기계 고장 예측

셀프러닝 기반 AI 기술로 학습 시간 단축

KT 연구원들이 기가사운드닥터 실증사업을 진행중인 대구의 한 제지공장에서 기계소리를 분석해 장애 예측하는 테스트를 진행하고 있다.ⓒKT

셀프러닝 기반 AI 기술로 학습 시간 단축

KT는 기계 소리를 분석해 고장을 미리 예측하는 스마트팩토리 KT 인공지능(AI) 솔루션 ‘기가사운드닥터(GiGAsound Doctor)’ 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

기가사운드닥터는 기계 전문가가 소리만 듣고도 기계 내부의 어느 부품에 이상이 있는지를 판단할 수 있다는 아이디어에 착안, 전문가의 귀를 인공적으로 모사(模寫)한 AI를 학습시켜 기계 고장을 선제적으로 판단한다.

KT에 따르면 보통 일반인이 전문가가 되려면 긴 수련의 시간이 필요하듯 대부분의 기존 솔루션은 최소 수 주 이상의 기계 학습을 해야만 고장을 예측할 수 있었다. 반면 KT 기가사운드닥터는 셀프러닝 기반 AI 기술로 학습 시간을 100시간 이내로 단축했다. 다른 소리 예측 장비와는 달리 저렴한 단말과 단 4일간의 데이터 수집을 통해 정확한 예측을 할 수 있는 점이 가장 큰 차별 포인트하고 회사 측은 설명했다.

기가사운드닥터를 개발한 한 연구원은 “기계 장비에 부착하기만 하면 바로 학습이 가능하다는 점과 짧은 학습기간 때문에 기업간거래(B2B) 시장에서 반응이 매우 좋을 것”이라 언급하며, “예측 정확도를 선보이기 위해 진동, 온도, 전류 등의 센서 데이터를 통합 분석하는 융복합 분석 기술도 개발 중”이라고 밝혔다.

기가사운드닥터는 올해 1월부터 KT 내부 데이터센터와 주요 통신국사에서 운용을 시작했다. 6월부터 지금까지 고온다습하고 열악한 실제 공장 생산라인 환경에 적용 중이다. 현재 여러 분야의 기업들과 솔루션 제공에 대해 조율하고 있다.

홍경표 융합기술원 컨버젼스 연구소장은 “기가사운드닥터는 AI를 선도하는 KT가 야심차게 준비중인 스마트팩토리 분야 핵심 아이템”이라며 “이를 바탕으로 5G 스마트팩토리 시장을 KT가 선점하겠다”고 말했다.