KT가 모빌리티 전반의 AI 및 디지털 전환에 시동을 걸었다. 커넥티드카와 디지털 물류를 중심으로 다양한 가능성을 타진한다는 각오다.
최근 KT는 CEO 선임 문제로 다소 뒤숭숭하다. 그러나 KT는 모빌리티와 같은 신사업 전략에 적극적인 드라이브를 거는 한편 가시적인 성과를 낼 수 있도록 최선을 다한다는 각오다.
"커넥티드카 1위 KT, 글로벌 진출 현재 진행형"
최강림 KT 모빌리티 사업단장(상무)는 19일 월드IT쇼 2023(WIS 2023) 현장에서 기자들과 만나 KT의 모빌리티 전략 중 하나인 커넥티드카를 두고 "시장 1위의 입지를 다지고 있다"고 설명했다.
최 단장은 "KT는 2003년부터 커넥티드카 사업을 시작해 현재 가입자 350만명으로, 확보한 주요고객은 14개 회사에 달한다"면서"시장 점유율 51%로 1위 사업자"라고 강조했다.
커넥티비티는 차량 시스템과 무선통신망 연결을 통해 원격으로 차량의 실시간 위치 파악, 차량 제어 및 진단, eCall(emergency call), 위험 경고를 통한 사고방지, 교통정보 등의 서비스를 제공하는 것을 의미한다.
최 단장의 말대로 KT는 커넥티드카 전략의 본가며 대표적인 서비스로는 현대차 블루링크(BlueLink), 제네시스 커넥티드 서비스(GCS)가 있다.
커넥티비티 전략은 크게 인포테인먼트, 트랜스포테이션(교통), 뉴모빌리티로 정리할 수 있다.
최 단장은 "인포테인먼트 측면의 사업 추진 현황은 AI 기반이며 안드로이드 오토 기반 M 플랫폼 상용화에 나서는 중"이라고 설명했다.
실제로 KT 인포테인먼트 서비스가 탑재된 차량을 운전하는 사용자들은 커넥티비티를 기반으로 내비게이션, 뮤직, 기가지니 기반 음성인, 팟캐스트, 라디오, 게임, 종교 컨텐츠 및 위키피디아, 영단어 번역 등의 다채로운 기능을 사용할 수 있다. 현재는 2023년식 포드 링컨 차량에서 해당 서비스들을 확인할 수 있으며 적용 차량 및 서비스 및 기능은 향후 더욱 확대될 예정이다.
AI 기가지니도 차량에 적용했다. 기가지니에는 KT 융합기술원에서 개발한 자체 솔루션인 AISE(AI Speech Enhancement)이 적용됐으며 AISE 솔루션은 노이즈 캔슬링, 에코 캔슬링 등 차량 환경 최적화를 통해 음성인식율을 97.5%까지 높였다는 설명이다.
KT의 미디어 역량 또한 KT 인포테인먼트 서비스의 강점이다. 당장 KT는 지니뮤직, 티빙, 밀리의 서재 등과 미디어 얼라이언스를 구축해 탄탄한 기초체력을 자랑하고 있다.
이를 바탕으로 구글 AAOS(Android Automotive OS) 표준을 준수한 내비게이션을 포함해 ‘KT IVI 플랫폼’을 개발한 상태다. 그 연장선에서 end-to-end IVI(In-Vehicle Infotainment) 서비스를 제공할 예정이다.
2023년 Consumer eSIM 기반의 5G 커넥티드카 요금제(베이직/프리미엄 2종)도 출시한다. 독일 자동차 브랜드와 협업한다는 방침이다. 요금제 가입 시 차량을 독립된 스마트 단말로써 사용할 수 있다. 이를 통해, 통화∙문자 서비스를 단독으로 이용 가능하고, 데이터 기반의 여러 엔터테인먼트 서비스를 이용할 수 있다.
ITS를 중심으로 하는 트랜스포테이션도 강력하다. 최 단장은 "트랜스포테이션 측면에서는 C-ITS에 드라이브를 걸고 역시 AI기반 교통영상분석술루션 로드센스 및 로드트윈을 통해 교통량 및 신호체계와 연동하는 수준에 이르렀다"고 말했다.
ITS는 이미 그 존재감이 입증됐다. 2018년 제주를 시작으로 ‘2022년 울산 C-ITS 실증사업을 준공 완료하였고, 2021년부터 2022년까지 부천, 광양, 성남, 대전, 안양, 경기, 수원 등 7개 ITS구축 사업을 수주한 바 있다.
로드센스가 핵심이다. 도로 위 상황에 대한 AI 영상 검지 기술 및 교통 데이터 분석으로 교통 상황을 파악하는 솔루션이다. 자체 개발한 AI 딥러닝 분석 모델기반의 AI 교통영상분석 솔루션으로 분석 대상(차량, 보행자 등)이 겹쳐 있어도 분리 식별이 가능해 인식률이 높은 것이 특징이다.
그리고 로드트윈은 실제 도로와 교통상황을 가상화 학습하고 최적화된 신호주기에 대한 AI 딥러닝 분석으로 교차로의 차량 흐름을 최적화하는 솔루션이다.
한편 최 단장은 '넥스트 스텝'으로 생태계 확장 및 글로벌 전략을 시사했다. 그는 "내재화 된 솔루션 기반 글로벌 시장 진출을 추진하고 있다"면서 "글로벌 커넥티비티는 아태지역 3개국 진출한 상태"라고 말했다. 그는 이어 "글로벌 트랜스포테이션은 글로빌 진출 추진을 이미 협의 중이며 그 외 EV모빌리티 자체 테스트 완료 및 상용화도 가동한다"고 말했다.
"디지털, AI와 데이터 전환 병행"
KT의 디지털 물류 전략도 빠르게 전개되고 있다. 비교적 늦게 시장에 진입했으나 운송 및 풀필먼트 플랫폼, 롱테일 물류 플랫폼 전략을 중심으로 속도전에 들어간다는 방침이다.
최 단장은 "4PL, 화물중개 및 운송에 집중하는 중"이라며 "현재 29개 프로젝트를 수주하고 3000억원 이상의 누적 매출을 올렸다"고 말했다. 올해 예상 매출은 지난해 두 배 이상이 될 것으로 예상하고 있다.
▲AI 운송 플랫폼(리스포) ▲AI 풀필먼트 플랫폼(리스코) ▲AI 화물 중개운송 플랫폼(브로캐리)가 핵심이다.
리스포는 각 기업의 물류 환경에 맞추어 운영중인 화물차에 최적의 운송 경로를 제시한다는 설명이다. 57개 세부적인 최적화 파라미터를 제공하여 고객별 물류 환경에 따른 맞춤형 적용이 가능하며, 최적화된 경로는 배송 기사가 사용하는 전용 모바일 앱으로 전송되어 즉시 차량 배차에 적용 가능하다.
여세를 몰아 KT는 단순 운송 경로 제시에 그치지 않고 KT 디지털물류 그룹사(롤랩)와 협력하여 직접 책임지고 운송하는 총체적인 서비스를 제공한다.
최 단장은 "실제 AI 운송 플랫폼 적용 시 운행거리는 최대 22% 단축 가능하며, 탄소배출 또한 최대 22% 저감 가능하다"면서 "운행거리를 최대 11% 개선함으로써 기업의 비용절감과 운송기사의 운행시간 단축이 가능하도록 지원한다"고 말했다. 현재 리스포는 롯데쇼핑 전국 점포에 적용된 상태다.
리스코는 KT AI, 디지털트윈 기술을 기반으로 개발됐다. 실제 물류센터를 97% 이상의 정합도로 디지털 환경에 구현하여 물류센터 내 시설물 배치, 적재 방안, 근로자의 동선 등에 있어 가장 효율적인 설계와 운영방안을 제시한다는 설명이다.
최 단장은 "AI 풀필먼트 플랫폼을 실제 물류센터 현장에 적용하여 생산성을 최대 10% 개선 가능함을 확인하였고, 이는 센터 근로자에게 안전한 작업환경을 제공하며 물류센터 운영 전반의 서비스 품질을 높일 수 있다"고 말했다. 이마트 세종센터 적용됐으며 자체적인 2.0 버전까지 나온 상태다.
그는 이어 "전국에서 꼴찌수준의 경쟁력을 보였던 물류창고들을 맡아 KT의 디지털 물류 전략을 덧댄 바 있다"면서 "지금은 모두 1등이 됐다"고 강조하기도 했다.
이어 소개된 브로캐리는 AI 화물중개·운송 플랫폼이다. 최 단장은 "1만명의 기사를 유치했다"면서 "KT 금융그룹사와 협력하여 다음날 운송료가 입금되는 익일 운임지급 서비스를 업계 최초로 제공하는 중"이라고 밝혔다.
최 단장은 이어 "디지털 물류의 글로벌 전략을 가동하고 있으며 이미 싱가포르 회사와 협의 중"이라며 "플랫폼 확장 및 AI 수요예측 플랫폼 구축, 최적화 프로세스를 가동해 사업영역을 확장하고 이를 통해 2025년 5000억원 이상 매출을 노린다"고 강조했다.
업계에서는 통신사인 KT가 디지털 물류 시장에 뛰어드는 것을 두고 "당연한 수순"이라는 말이 나온다. 연결을 중심으로 성장하는 기반 인프라의 통신사가 탈통신 전략을 기점으로 더욱 다양한 산업 생태계를 연결하고, 그 중심에서 네트워크를 보유한 통신사의 시장 진입은 자연스럽다는 평가가 나온다.
특히 물류시장은 AI는 커녕 디지털 전환이 급선무일 정도다. 수 많은 데이터가 허망하게 버려지고 있다는 뜻이다. 그 연장선에서 KT는 물류시장에 진입하며 AI와 디지털 전환에 집중한다는 방침이다.
최 단장은 "KT는 창고와 같은 특정 영역이 아니라 이동하는 모든 것의 모빌리티적 관점에서 디지털 물류 전략을 추진하고 있다"면서 "아직도 수기로 모든 것을 작성하는 등 물류업계의 고질적인 아날로그 문제를 해결하기 위해 디지털 전환을 바탕으로 한 데이터베이스 생태계로 편입시키고, 이 과정에서 확보한 데이터를 AI 학습 알고리즘을 만드는 전략을 추진하고 있다"고 말했다.
