NTT 등 6사, IOWN APN과 AI 활용 원격 설비 점검 실증
- •NTT 등 6개사가 IOWN APN을 활용해 약 700km 떨어진 거점 간 로봇 원격 점검을 실증했다.
- •4족 보행 로봇과 4륜 구동 로봇을 사용하여 500ms 이하의 저지연 영상 전송 및 이상 탐지를 구현했다.
- •피지컬 AI 기술로 균열과 이상음을 즉시 시각화해 공장 점검 인력의 업무 부담 경감을 도모한다.
NTT그룹 4사(NTT동일본, NTT도코모비즈니스, NTT도코모솔루션즈, NTT데이터그룹), 1FINITY, 그리고 미쓰비시케미칼 등 총 6개사는 6월 1일, IOWN APN과 피지컬 AI를 활용한 콤비나트(콤비나트) 설비 점검 실증 실험을 실시했다고 발표했다. 본 실험에서는 오카야마현의 미쓰비시케미칼 오카야마 사업소와 도쿄도 내 NTT그룹 빌딩을 약 700km의 통신 환경으로 연결해 로봇 원격 조작 및 이상 탐지의 고도화를 검증했다.
통신 기반에는 빛 신호를 활용한 차세대 네트워크 기술인 IOWN APN을 채택했다. 오카야마 사업소 구내에는 60GHz 대역 무선 LAN(WiGig)을 이용한 광역 무선 통신 환경을 구축했으며, 로봇 이동 시 최적의 액세스 포인트를 즉시 전환해 안정적인 통신을 유지했다. 이를 통해 도쿄도 내 운영자가 오카야마의 4족 보행 로봇을 원격 조작했으며, 로봇의 자율 주행 및 장애물 회피 동작도 확인했다.
로봇이 취득한 영상 데이터는 IOWN APN을 통해 전송되어 영상 지연 시간이 500ms 이내로 단축되었다. AI를 이용한 이상 탐지에서는 4족 보행 로봇이 펌프기 등의 이상음을 해석해 배관 센서 수치와 동등한 수준의 정밀도로 이상을 포착했다. 또한 4륜 구동 로봇이 생성한 3D 맵을 디지털 트윈 환경에 반영하는 과정에서 영상 취득부터 AI 해석 및 환경 반영까지의 일련의 처리를 500ms 이하로 실현했으며, 패킷 손실은 0.1% 이하로 억제했다.
이번 성과는 점검 인력의 거점 집약이나 복수 거점에서의 동시 점검 등 작업 효율화의 가능성을 제시했다. 6개사는 향후 영상이나 음향뿐만 아니라 취기나 온도 등 다양한 데이터를 통합하여 멀티모달 AI 처리에 대응하는 컴퓨팅 기반의 고도화를 위한 실증을 지속할 방침이다.