SK텔레콤, 자사의 텔코 에지 AI 기반 자율주행 로봇 실증 실험 진행
SK텔레콤은 자사의 텔코 에지 AI(Telco Edge AI) 인프라를 기반으로 한 자율주행 로봇 기술 실증을 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 이번 실증 실험은 고정밀 측위를 요구하는 실내 물품 운송 및 배송 로봇을 위한 핵심 기술을 확보하기 위한 다양한 연구개발로 구성됐으며, 올해 6월부터 2개월 동안 SK텔레콤 판교사옥에서 진행됐다.
SK텔레콤은 사옥에 구축한 텔코 에지 AI 인프라를 기반으로 자율주행 로봇이 다양한 과업을 수행하도록 실증을 준비했다. 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 이미지 기반 센서 융합 측위 및 공간 데이터 생성 기술(Visual Localization And Mapping, VLAM)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 SK텔레콤의 텔코 에지 AI 인프라는 자율주행 로봇의 정확성과 효율성을 극대화해 서비스 성능을 높이는 데 중요한 역할을 했다. 다수의 로봇이 고속으로 이동하는 환경에서는 실시간 정밀 측위와 실시간 AI 추론의 중요성이 더욱 커지는데, 텔코 에지 AI 인프라는 에지 컴퓨팅을 통해 클라우드로 집중되는 연산의 부담을 덜고 AI 솔루션을 결합해 인공지능 추론을 실시간 수행하여 이동통신망의 가치를 높일 수 있다.
텔코 에지 AI 인프라는 높은 보안성과 확장성을 제공하면서도 기존의 고비용 온디바이스 비전 AI(On-Device Vision AI) 장비를 대체할 수 있는 효과를 보였다. 에지 AI 기술을 활용한 로봇 솔루션은 로봇이 수집한 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 에지 단에서 즉시 처리, 개인정보 보호와 데이터 보안 강화에 적합하다.
에지 AI를 활용하면 디바이스의 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않기 때문에, 해킹이나 데이터 유출의 위험을 낮춰 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있다. 또한, 에지 AI 기술은 유지보수 비용 절감과 확장성 측면에서도 개별 로봇이 아닌 에지 서버만 업데이트하는 방식으로 효율성을 높일 수 있다.
SK텔레콤은 텔코 에지 AI 인프라를 활용, 로봇의 제조 원가를 낮추고 배터리 효율을 높이는 동시에 고성능 AI 연산이 필요한 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 늘리고, 유지보수 빈도를 줄이기 위해 중요하다.
SK텔레콤은 텔코 에지 AI 기반의 다양한 비즈니스 모델을 적극 발전시켜 나갈 계획이다. SK텔레콤은 제조업, 물류업, 서비스 산업 등 다양한 분야의 혁신을 끌어내며 향후 더욱 복잡해지고 다양화되는 시장 요구를 충족시키는 기반이 될 것으로 기대했다.
