KoreaWho
KoreaWho
기업과산업  전자·전기·정보통신

KT, 교량 위험도 예측하는 인공지능 시설관리 기술 선보여

김지효 기자 kjihyo@businesspost.co.kr 2019-12-04 13:29:37
확대 축소
공유하기
페이스북 공유하기 X 공유하기 네이버 공유하기 카카오톡 공유하기 유튜브 공유하기 url 공유하기 인쇄하기

KT가 교량의 위험도 증가를 예측할 수 있는 시설관리 인공지능 기술을 선보였다.

KT는 자체 개발한 기가트윈 기술을 적용해 교량의 이용을 막고 직접 측정하지 않아도 내하력(하중에 대한 저항력)을 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 
 
KT, 교량 위험도 예측하는 인공지능 시설관리 기술 선보여
▲ KT 연구원들이 서울시 서초구 우면동에 위치한 KT 융합기술원에서 기가트윈 기술을 활용한 교량 디지털 내하력 측정 실험을 진행하고 있다. < KT >



기가트윈 기술은 사물·장비 및 시설물 등을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 자기 학습(셀프 러닝·self-learning)해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 인공지능 기술이다.

KT는 교량에 기가트윈 기술 적용하고 기가세이프 SOC(GiGA Safe SOC) 서비스를 활용해 서울과 경기도의 교량을 대상으로 필요한 데이터를 수집했다. 

기가세이프 SOC는 KT의 광케이블을 활용해 광센싱과 다양한 사물인터넷(IoT) 무선센서를 통해 인프라 시설물의 상태를 365일 24시간 모니터링해 이상 상황을 감지하고 관리할 수 있는 플랫폼 서비스다. 

KT는 2주 동안 측정한 데이터를 기반으로 교량의 내하력을 예측했다.

일반적으로 내하력 측정을 위해서는 교량의 차량통행을 막고 측정해야 한다. 하지만 기가트윈 기술을 이용하면 언제든 내하력을 측정할 수 있다.

KT 관계자는 “기가트윈 기술을 기반으로 예측한 디지털 내하력과 차량을 완전히 통제하고 측정한 내하력을 비교했더니 허용 오차 이내의 편차가 나왔다”며 “시설 전문가들은 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다고 평가했다”고 말했다.

KT는 공공·산업 시설물의 노후화에 따른 빈번한 사고로 사회적 불안감이 커져가는 상황에서 시설물 안전관리에 기가트윈 기술을 적용을 통해 안전공백을 최소화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 

시설관리 유지보수 시기를 예측하고 미리 대처할 수 있어 사고방지 및 시설 관리비용 절감도 가능할 것으로 본다.

KT는 빌딩, 공동구, 댐을 비롯해 상하수도, 열수송관 등까지 기가트윈 기술을 활용한 시설관리 영역을 확대한다는 계획을 세웠다. 

홍경표 KT 컨버전스연구소 소장은 “KT는 기가트윈 기술을 시설물 안전과 교통예측 분야뿐 만 아니라 스마트팩토리, 자동차, 산업환경 등 다양한 분야에도 쉽게 적용될 수 있도록 할 것”이라며 “앞으로도 고객들이 생활 속에서 인공지능서비스를 체험할 수 있도록 다양한 인공지능서비스를 개발할 것”라고 말했다. [비즈니스포스트 김지효 기자]

최신기사

중국 반도체 수입과 수출액 모두 대폭 늘어, 미국 규제 대응해 '투트랙' 전략
한화오션 'KDDX 개념설계 보고서 불법인용 의혹'에 "규정 절차 지켜"
한화투자 "한국타이어 목표주가 상향, 올해 이어 내년도 호실적 전망"
현대차 미국 슈퍼널 본사 캘리포니아로 이전, 워싱턴DC 사무실은 정책 대응
윤석열 대국민담화서 비상계엄 정당성 강조, "나라 지키려 법적권한 행사"
삼성전자 AI PC '갤럭시 북5 Pro' 최초 공개, MS 코파일럿 기능 탑재
한동훈 "윤석열 탄핵이 유일한 방법, 국민의힘 표결 참여해야"
구글 새 AI 모델 '제미나이 2.0' 출시, "AI 에이전트 최적화"
중국 최대 태양광 기업 공장 증설계획 연기, 공급 과잉과 미국 관세장벽에 부담
BNK투자 "삼성전자 목표주가 하향, 모바일 수요 악화로 4분기 실적 쇼크"
koreawho

댓글 (0)

  • - 200자까지 쓰실 수 있습니다. (현재 0 byte / 최대 400byte)
  • - 저작권 등 다른 사람의 권리를 침해하거나 명예를 훼손하는 댓글은 관련 법률에 의해 제재를 받을 수 있습니다.
  • - 타인에게 불쾌감을 주는 욕설 등 비하하는 단어가 내용에 포함되거나 인신공격성 글은 관리자의 판단에 의해 삭제 합니다.