KT는 기가트윈 기술을 활용해 서울시와 경기도에 위치한 교량을 대상으로 다리의 위험도가 증가하기 전 미리 진단할 수 있는 시설관리 인공지능을 구현했다고 4일 밝혔다.

기가트윈은 현실 속 사물·장비 및 시설물 등을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 셀프 러닝해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 AI 기술이다.

기가트윈 기술을 적용한 교량은 실시간 센서 데이터를 모니터링하고 있는 시설물로 구조 모델 정보와 2주 정도 측정한 데이터를 기반으로 교량의 내하력 예측이 가능했다.

차량을 완전통제하고 측정해야 하는 내하력 측정을 기가트윈 기술로 언제든 추정해 볼 수 있게 된 것이다. 2주간의 측정 데이터는 온도·습도 등 환경변화에 따른 오차를 최소화하기 위한 기간이다.

기가트윈 기반으로 측정한 디지털 내하력과 차량을 완전통제하고 측정한 내하력은 허용 오차 이내의 편차였다.

KT 관계자는 "시설 전문가들은 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다고 평가한다"며 "디지털 내하력의 변화 추이를 바탕으로 유지보수가 필요한 시기도 알 수 있어 교량 손상의 위험도가 증가하기 전에 미리 대비가 가능하다"고 말했다.

한편, KT는 빌딩, 공동구, 댐은 물론 상하수도, 열수송관 등으로도 기가트윈 활용 영역을 확대할 계획이다.