[르포]공사현장·케이블 산재한 인프라 안전점검…SKT AI '톺다'로 한번에

업무 차량 영상으로 공사장 자동 탐지
자체 플랫폼 '비스타' 드론영상에 활용

SKT는 회사 업무 차량이 촬영한 영상을 AI로 분석해 통신 인프라 안전 점검을 자동화한 ‘톺다’ 솔루션을 상용화했다고 1일 밝혔다. 톺다 솔루션을 시연하고 있는 모습. 서소정 기자.

"공사장 탐지됐습니다."

1일 SK텔레콤의 인공지능(AI) 자동 점검 솔루션 '톺다'가 탑재된 차량을 타고 경기도 성남시 분당구 도로를 천천히 달리자 주변 공사장을 인식한 화면에 주황색 배경의 알람이 바로 떴다. 통신 인프라 설비에 영향을 줄 수 있는 공사 현장이 발견되자 톺다가 즉각 이를 공지하고 촬영한 영상을 분석해 알려줬다. 관리자는 모니터를 통해 공사장 주변에 특이 사항이 발견되지 않았음을 바로 확인할 수 있었다.

또 몇 분을 달리자 이번에는 화면에 "포크레인 탐지됐습니다" 알람이 떴다. 포크레인이 공사를 하는 과정에서 지중화된 장비나 설비가 단선되거나 손상되면 고객 불편 등 손실이 크기 때문에 이를 예방하는 차원이다. 잠시 후 고소작업차가 발견되자 톺다는 인접 시설물로 케이블 17개, 함체 1개, 전주 1개가 있다고 알려줬다. 관리자는 광케이블과 지중케이블 등 구체적인 인접 시설물 현황을 모니터를 통해 확인하고, 비상 상황에 대응할 수 있다. 라이다 같은 고가 장비 없이 차량·드론이 촬영한 영상만으로 공사 현장이나 공사 징후, 장비 불량 등을 자동 탐지해 통신 인프라 점검에 필요한 정보를 종합 제공한다.

SK텔레콤은 이날 오전 SKT 분당사옥에서 기자설명회를 갖고, 회사 업무 차량이 촬영한 영상을 AI로 분석해 통신 인프라 안전 점검을 자동화한 '톺다' 솔루션을 상용화했다고 밝혔다.

톺다는 SKT 업무용 차량에 설치한 AI 카메라로 확보한 영상을 분석해 공사장과 이상 개소를 센싱하고, 시설물 정보를 현행화하는 솔루션이다. 공사장·중장비, 선로 시설물 불량 등 11개 유형의 점검 요소를 탐지한다. 별도의 점검 차량이나 인력을 새로 투입하지 않고, 업무용 차량이 민원 처리·고장 조치 등 본연의 업무를 수행하는 과정에서 자동으로 확보되는 영상을 점검 데이터로 활용하는 방식이다.

탐지 정확도 88% 수준…내년에는 95%로 높일 계획

통신 인프라 설비는 공사 현장이나 전주·케이블·맨홀 등 전국 도로 곳곳에 산재해 있다. 지구 5바퀴 길이에 달하는 광케이블(20만km), 전국 가로등의 70%에 달하는 235만 개의 전주 등 그 길이와 수량이 방대해, 사람이 일일이 확인하는 기존 방식만으로는 한계가 있었다.

복재원 SKT 네트워크 운용담당은 "지난 5년간 축적한 현장 사진 2만2000장을 AI로 분석해 점검 유형을 분류·학습시켰다"면서 "탐지 정확도를 2024년 65%에서 2026년 88%까지 끌어올렸으며, 내년까지 95% 수준으로 높일 계획"이라고 말했다.

SK텔레콤은 이날 오전 SKT 분당사옥에서 기자설명회를 갖고, 회사 업무 차량이 촬영한 영상을 AI로 분석해 통신 인프라 안전 점검을 자동화한 '톺다' 솔루션을 상용화했다고 밝혔다. 서소정 기자.

SKT가 지난 5월부터 8월까지 4개월간 수도권에서 업무 차량 6대로 파일럿을 운영한 결과, 주요 유선 구간 시설물의 50%를 한 차례 이상 점검했다. 별도의 점검 인력이나 차량을 추가 투입하지 않고, 기존 업무 차량의 동선을 그대로 활용해 얻은 성과다. SKT는 투입 차량을 늘려 내년에는 점검 커버리지를 70%까지, 2028년에는 90% 이상까지 확대할 방침이다.

톺다는 유선 인프라의 점검 대상 탐지를 비롯해 작업 현장의 안전 수칙을 자동 점검하는 데에도 활용하고 있다. 특히 초고위험 작업으로 분류되는 터널 내 유선설비 점검에도 올해 말 톺다를 적용할 계획이다. 저조도 카메라와 조명을 탑재한 톺다 차량이 터널 주행을 통해 확보한 이미지를 분석함으로써 기존 인력 투입에 따른 고위험 터널 작업을 상당 부분 축소할 수 있을 것이란 기대다.

복 담당은 "영상 속 개인정보는 촬영 단계에서부터 보호된다"면서 "차량 내 AI 모델이 촬영 즉시 영상 속 얼굴과 차량 번호판을 인식해 자동으로 블러(모자이크) 처리한 뒤 전송하기 때문에, 원본 영상이 그대로 서버에 저장되거나 전송되지 않는다"고 설명했다.

톺다의 기반이 된 AI 영상 분석 플랫폼은 '비스타(VISTA)'다. 물리 공간의 통신 설비를 가상 공간으로 옮겨와 분석하는 일종의 디지털 트윈 기술로, SKT가 자체 개발한 비전 AI·맥락 AI·공간 AI 등 세 가지 AI가 유기적으로 결합됐다.

비전 AI는 영상 속 설비와 주변 점검 요소, 공사 장비, 안테나 구조물 등 점검 대상 자체를 인식한다. 맥락 AI는 주변 상황과 맥락까지 함께 해석해 실제 조치가 필요한 곳만 선별한다. 예를 들어 같은 굴착기라도 트럭에 실려 이동 중이라면 위험이 아닌 것으로, 실제 공사 현장에서 작업 중이라면 확인이 필요한 것으로 구분하는 식이다.

공간 AI는 2D 영상을 3차원 공간 정보로 변환해 점검 필요 지점의 위치와 변화를 추적한다. 카메라 영상에 미국 스위프트 내비게이션사와 협력해 확보한 오차 1~2m 수준의 고정밀 위성 측위 정보를 결합해 점검 대상의 위치를 정밀하게 추정하는 방식이다. 이렇게 파악한 도로상의 점검 지점 정보는 지도 위에 표시돼, 지속적으로 관리되는 인프라 데이터로 축적된다.

75m 올라야 했던 철탑 점검 기간 획기적 단축

SKT 통신 인프라 AI 자동 점검 솔루션 '톺다'. SKT 제공.

비스타 기반으로 드론 영상을 분석하는 '비스타-드론'은 철탑을 3차원 모델로 재구성하고, AI가 안테나의 위치·각도·크기와 철탑의 수많은 볼트·너트를 자동으로 인식한다. 2인 1조가 최상단(최대 75m)까지 직접 올라야 했던 철탑 점검 기간을 60%, 판독 시간을 85% 단축했다. 또 부식이 의심되는 볼트를 선별해 3차원 디지털 트윈 상에서의 실제 위치를 제공하기 때문에 점검 인력은 높은 곳에 오르지 않고도 우선 점검·보수 대상을 확인할 수 있다.

SKT는 카메라와 영상 입력 품질을 개선하고, 실제 현장 환경에 맞는 AI 모델을 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다. 통신 인프라를 넘어 가스·전력·송유관 등 유사한 설비 점검이 필요한 다른 산업 현장으로도 축적된 기술과 데이터를 활용할 수 있는 가능성을 검토하고 있다.

복 담당은 "수도권에 50% 적용됐는데 앞으로 전국 90%로 확장될 예정"이라며 "AI 솔루션을 활용, 절단사고를 예방하고 통신 인프라 안전 점검의 효율성을 대폭 강화할 수 있어 점검 인력이 우선 순위가 높은 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련했다"고 강조했다.

이밖에 SKT는 무선망에서 AI 운용 시스템 '에이원(A-One)'을 통해 대형 행사 트래픽 대응 준비 시간을 기존 5일에서 30분으로 줄였다. 코어망에서는 AI 통합관제 시스템 '스파이더'를 통해 장애 원인과 조치 방안을 자동으로 분석하며 실제 고장률을 53% 낮췄다.

서소정 기자 ssj@asiae.co.kr