이 솔루션은 전문가의 귀를 인공적으로 모사한 AI를 학습 시켜 기계 고장을 미리 판단한다. 기계 장비에 부착하기만 하면 바로 학습할 수 있다. 기존 솔루션은 최소 수주 이상의 기계 학습이 필요했지만 기가사운드닥터는 학습 시간을 100시간 이내로 단축했다. KT의 한 관계자는 “저렴한 단말 비용과 단 4일간의 데이터 수집만으로 정확히 예측할 수 있는 점이 특징”이라고 설명했다.
KT는 올해부터 이 솔루션을 KT 내부 데이터센터와 주요 통신국사에서 운용 중이며 지난 6월부터는 실제 공장에 적용했다. 예측 정확도를 높이기 위해 진동과 온도, 전류 등의 센서 데이터를 통합 분석하는 융복합 분석 기술도 개발 중이다.
KT 연구원들이 대구의 한 제지공장에서 기계 소리를 분석해 고장을 예측하는 스마트팩토리 인공지능 솔루션 ‘기가 사운드 닥터’ 기술을 시험하고 있다./사진제공=KT
