SKT, 텔코 에지 AI 기반 자율주행 로봇 기술 실증

판교사옥 텔코 에지 AI 인프라와 자율주행 로봇 기반 다양한 AI 기술 검증

▲SK텔레콤은 자사의 텔코 에지 AI(Telco Edge AI) 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 성공적으로 마쳤다고 7일 밝혔다. 사진은 판교사옥에서 연구 중인 SK텔레콤 연구원들의 모습 (사진제공=SK텔레콤)

SK텔레콤은 자사의 텔코 에지 AI(Telco Edge AI) 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 성공적으로 마쳤다고 7일 밝혔다.

이번 실증은 고정밀 측위를 요구하는 실내 물품 운송 및 배송 로봇을 위한 핵심기술을 확보하기 위한 다양한 연구개발로 구성됐으며, 올해 6월부터 2개월 동안 SKT 판교사옥에서 진행됐다.

SKT는 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.

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 분석해 정밀한 위치를 파악, 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 향상하는데 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 인공지능 추론을 실시간 수행하여 이동통신망의 가치를 높일 수 있다.

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. 자율주행 로봇의 물체 인식 능력이 개선되고 경로 계산 작업을 에지 AI가 실시간으로 처리하면 로봇 하드웨어의 부담을 줄어들어 배터리 소모를 최소화할 수 있다. 이는 로봇의 운용 시간을 연장하고, 유지보수 빈도를 줄이는 데 큰 도움이 된다.

SKT는 텔코 에지 AI 기반의 다양한 비즈니스 모델을 적극 발전시켜 나갈 계획이다. 제조업·물류업·서비스 산업 등 다양한 분야의 혁신을 끌어내며 향후 더욱 복잡해지고 다양화되는 시장 요구를 충족시키는 기반이 될 것으로 기대된다.

류탁기 SK텔레콤 인프라기술담당은 "이번 실증을 통해 텔코 에지 AI 기반 보안 기술과 저지연 서비스를 다양한 산업에 적용할 수 있는 기반을 마련했다”며 “통신과 AI를 융합하여 인프라에 새로운 가치를 더하는 6G AI 유무선 인프라로의 진화를 기술개발, 글로벌 표준화, 초협력 측면에서 선도할 것”이라고 말했다.