탐지 정확도 95% 목표…자율 네트워크 진화 가속화
SK텔레콤 분당 사옥을 출발한 버스가 수내사거리에 들어서자 모니터에 ‘공사장이 탐지됐습니다’라는 알림이 떴다. AI는 도로 위 맨홀과 포크레인의 위치를 파악하고 통신 설비에 영향을 미칠 가능성까지 실시간으로 분석했다. 버스에는 SKT의 통신 인프라 안전 점검 자동화 솔루션 ‘톺다’ 장비가 설치돼 있었다.
SKT는 업무용 차량이 촬영한 영상을 AI로 분석해 공사장 및 이상 개소를 센싱하고, 시설물 정보를 현행화하는 솔루션 ‘톺다’를 상용화한다고 1일 밝혔다. 해당 솔루션은 공사장·중장비, 선로 시설물 불량 등 11개 유형의 점검 요소를 탐지할 수 있다.
이날 복재원 SKT 네트워크 운용담당은 기자들과 만나 “지구 5바퀴 길이에 달하는 20만km 광케이블, 전국 가로등의 70%에 달하는 235만 개의 전주 등 방대한 규모의 유선 인프라를 모두 사람이 점검하기엔 한계가 있다”며 ‘톺다’를 개발한 배경을 설명했다.
톺다의 기반은 자체 AI 영상 분석 플랫폼 ‘VISTA’다. 물리 공간의 통신 설비를 가상 공간으로 옮겨와 분석하는 일종의 디지털 트윈 기술이다. SKT가 자체 개발한 비전 AI·맥락 AI·공간 AI가 유기적으로 결합돼 있다. 라이다 같은 고가 장비 없이 차량·드론이 촬영한 영상만으로 공사 현장이나 공사 징후, 장비 불량 등을 자동 탐지한다.
비전 AI는 영상 속 설비와 주변 점검 요소, 공사 장비, 안테나 구조물 등 점검 대상을 인식한다. 맥락 AI는 주변 상황과 맥락까지 함께 해석해 실제 조치가 필요한 곳만 선별한다. 공간 AI는 2D 영상을 3D로 변환해 점검 필요 지점의 위치를 추적한다. 여기에는 미국 스위프트 내비게이션사의 오차 1~2m 수준의 고정밀 위성 측위 정보가 결합된다.
복 담당은 “VISTA 플랫폼의 세 가지 AI가 현재 상황을 분석하고 판독해서 실제 운용자가 활용할 수 있는 위험 요인을 알린다”며 “올해 탐지 정확도는 88% 수준이지만 내년에 95% 수준으로 높이는 것이 목표”라고 말했다.
톺다를 활용하는 데는 별도의 점검 차량이나 인력이 필요하지 않다. 기존 업무용 차량에 카메라, 정밀 GPS 안테나, 신경망처리장치(NPU) 장착 서버 세 가지만 탑재하면 된다. SKT는 업무용 차량이 민원처리·고장 조치 등 본연의 업무를 수행하는 과정에서 자동으로 확보되는 영상을 점검 데이터로 활용한다.
차량 내 AI 모델은 촬영 즉시 영상 속 얼굴과 차량 번호판을 인식해 자동으로 모자이크 처리한다. 이후 위험 요인을 찾아내는 AI가 동작한다. 서버에는 처리된 영상만 전송되며 원본 영상은 서버에 저장되지 않는다. 1차적으로 NPU에서 프로세싱한 후 선별된 영상에 추론을 활용하는 ‘최적화 전략’이다.
SKT는 지난 5년간 현장을 점검하며 축적한 사진 2만2000장을 AI로 분석해 점검 유형을 분류·학습시켰다. 이후 5월부터 8월까지 4개월간 수도권에서 업무 차량 6대로 파일럿을 운영했다. 그 결과 주요 유선 구간 시설물의 50%를 한 차례 이상 점검할 수 있었다. 이중 17건의 중대한 위험물을 발견하고 3건에 대한 조치를 완료했다.
내년에는 투입 차량을 150대로 확대하고 점검 커버리지를 70%까지 확대할 계획이다. 2028년에는 90% 이상까지 늘린다.
SKT는 올해 말 초고위험 작업으로 분류되는 터널 내 유선설비 점검에도 톺다를 적용할 계획이다. 저조도 카메라와 조명을 탑재한 톺다 차량이 터널 주행을 통해 이미지를 확보한 이미지를 분석하면 사람이 하던 고위험 터널 작업을 상당 부분 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
톺다 외에도 SKT는 네트워크 운용 현장 전반에 AI 기술을 적용하며 자율 네트워크로의 진화를 가속화하고 있다. 단말과 기지국을 잇는 무선망에는 AI 운용 시스템 ‘에이원’을 적용하고 있다. 3월 방탄소년단(BTS) 콘서트 때 에이원을 활용해 기존 5일이 걸리던 사전 준비 시간을 30분으로 대폭 단축한 것이 대표적이다.
교환국과 인터넷을 잇는 코어망에는 AI 통합관제 시스템 ‘스파이더’를 활용한다. 75대 시스템에 흩어져 있던 알람이 한 화면에 실시간으로 모이기 때문에 사람이 놓칠 수 있는 이상 징후까지 빈틈없이 감지한다.
VISTA 기반으로 드론 영상을 분석하는 ‘VISTA-드론’은 철탑을 3차원 모델로 재구성한다. 안테나의 위치·각도·크기와 철탑의 볼트·너트를 AI가 자동으로 인식해 부식이 의심되는 볼트를 선별할 수 있다. 2인 1조가 최대 75m 높이까지 직접 올라야 했던 철탑 점검 기간을 60% 줄이고 판독 시간을 85% 단축했다.
