지난해 8월 SKT는 2개월 동안 진행한 자사의 텔코 에지 AI 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 성공적으로 마쳤다.
SKT는 서울 을지로 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 AI 기술력을 고도화했고, 이와 관련된 로봇 기술과 초정밀 측위 기술을 검증했다.
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로봇의 자율주행에는 SKT가 자체 개발한 자율주행 기술 ‘VLAM(Visual Localization And Mapping)’을 적용했다. VLAM은 이미지 기반 센서 융합 측위 및 공간 데이터 생성 기술이다. 로봇에 탑재된 카메라 영상을 실시간으로 분석해 정밀한 위치를 파악, 로봇이 복잡한 환경에서도 작업자가 필요로 하는 정확한 위치까지 자재를 운반하고 적재를 안전하게 도울 수 있다.
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 AI 추론 연산을 실시간 수행하여 이동통신망의 가치를 높일 수 있다.
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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.
SKT는 3월 초 스페인 바르셀로나에서 열린 세계 최대 이동통신 전시회 MWC25에서 VLAM 실증 성과를 글로벌에도 알렸다. 앞서 SKT는 MWC23에서 시각 장애인용 내비게이션 등에 VLAM을 사용한 사례를 선보여 주목받았던 바 있는데 이를 고도화해 로봇으로 VLAM 적용 사례를 확대한 것이다. VLAM을 활용한 로봇이 복잡한 대형 병원의 병동에서도 최적의 동선을 찾아 의약품 등을 운송한 협력 사례 등이 소개됐다.
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류탁기 SK텔레콤 인프라기술본부장은 “다양한 실증을 통해 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 유무선 인프라로의 진화를 기술개발, 글로벌 표준화, 초협력 측면에서 선도할 것”이라고 말했다.