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시설물 위험도 미리 진단해 사고 막는 AI 나와KT, 시설물 관리 분야 AI시대 열어...디지털로 복제해 상태 진단
KT 연구원들이 KT 융합기술원에서 기가트윈을 활용해 교량 디지털 내하력 측정 실험을 진행하고 있다.(사진=KT 제공)

[e경제뉴스 이춘영 기자] 교량 등 시설물의 위험도를 미리 진단해 사고를 예방할 수 있는 시설관리 AI기술이 개발됐다.

KT는 ‘기가트윈(GiGAtwin)’ 기술을 활용해 서울시와 경기도에 위치한 교량을 대상으로 다리의 위험도가 증가하기 전에 미리 진단할 수 있는 시설관리 AI를 구현했다고 4일 밝혔다.

이 ‘기가트윈’기술은 현실 속 사물·장비 및 시설물 등을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 스스로 학습을 해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 AI 기술이다.

이번에 기가트윈 기술을 적용한 교량은 KT의 GiGA Safe SOC 서비스를 활용해 실시간 센서 데이터를 모니터링하고 있는 시설물로 구조 모델 정보와 2주 정도 측정한 데이터를 기반으로 교량의 내하력(하중에 대한 저항력) 예측이 가능했다.

GiGA Safe SOC: KT가 보유한 광케이블을 활용한 광센싱과 다양한 IoT 무선센서를 통해 인프라 시설물의 상태를 365일 24시간 상시로 모니터링하며 이상 상황을 감지하고 관리할 수 있는 플랫폼 서비스다.

차량을 완전통제하고 측정해야 하는 내하력 측정을 기가트윈 기술로 언제든 추정해 볼 수 있게 된 것이다. 2주간의 측정 데이터는 온도-습도 등 환경변화에 따른 오차를 최소화 하기 위한 기간이다.

기가트윈 기반으로 측정한 디지털 내하력과 차량을 완전통제하고 측정한 내하력은 허용 오차 이내의 편차였다. 시설 전문가들은 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다고 평가했다.

추가적으로 디지털 내하력의 변화 추이를 바탕으로 유지보수가 필요한 시기를 알 수 있어 교량 손상의 위험도가 증가하기 전에 미리 대비가 가능하다.

공공·산업 시설물의 노후화에 따른 빈번한 사고로 사회적 불안감이 커져가는 시점에 시설물 안전관리에 기가트윈 기술을 적용해 안전 공백을 없앨 수 있다.

또 유지보수 시기까지 사전 예측해 적기에 대처할 수 있도록 함으로써 사고방지 및 시설 관리비용 절감이 기대된다. 향후 KT는 빌딩, 공동구, 댐은 물론 상하수도, 열수송관 등으로도 기가트윈 활용 영역을 확대할 계획이다.

홍경표 KT 컨버전스연구소장은 "KT는 기가트윈 기술을 시설물 안전과 교통예측 분야뿐 만 아니라 스마트팩토리, 자동차, 산업환경 등 다양한 분야에도 쉽게 적용될 수 있도록 하겠다"며 "향후 고객들이 생활 속에서 AI 서비스를 체험할 수 있도록 다양한 AI 서비스를 개발해 나가겠다"고 말했다.

이춘영 기자  economynews@daum.net

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