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SK텔레콤이 10월 15일 AI-RAN 기반 무인 차량 이송 기술의 주차 시설 실증과 향후 적용 계획을 설명했다. 이 기술은 14일 오스트리아 비엔나에서 열린 Network X 어워드의 ‘가장 혁신적인 5G 통신 서비스’ 부문을 수상했다. 수상 행사 날짜와 한국에서 보도자료를 공개한 날짜가 다르다. 차량을 움직이는 데 현장 센서와 통신 기지국의 AI 처리 기능을 함께 활용한다는 점이 이번 발표의 구체적인 기술 내용이다. 출처
AI-RAN은 통신과 AI 서비스를 함께 제공하는 네트워크 인프라다. SKT는 AI 서비스를 처리하면서도 통신 품질을 안정적으로 유지하는 기지국을 개발·실증했다고 밝혔다. 여기에 적용한 AVM, 즉 무인 차량 이송은 차량을 옮기고 정렬하는 작업을 네트워크가 조율하는 서비스다. 완성차 이송이나 주차처럼 정해진 현장 안에서 차량의 이동을 관리하는 방식으로 설명했다. 출처
작동 과정은 주변을 읽는 센서, 이동을 판단하는 기지국, 명령을 받아 움직이는 차량으로 나눠 볼 수 있다. 현장에 설치한 라이다 센서는 물체의 위치와 형태를 3차원 좌표의 점들로 표현한 ‘포인트 클라우드’ 데이터를 보낸다. AI-RAN 기지국은 이 데이터를 받아 현장을 가상으로 재현한 ‘디지털 트윈’을 실시간으로 구성한다. 그 안에서 충돌을 피할 경로를 계산하고 차량에 주행 명령을 전달한다. 따라서 현장을 보는 역할과 경로를 정하는 역할이 차량 바깥의 설비에 배치된다. 출처
차량에도 준비가 필요하다. SKT는 자체 자율주행 기능이 없는 일반 차량에 모듈과 프로그램을 설치하면 무인 이송이 가능하다고 설명했다. 현장의 센서·AI 기지국과 차량의 제어 준비가 한 시스템을 이룬다. 네트워크가 현장 전체를 보고 이동 경로를 조율해 좁은 통로에서 차량끼리 엉키는 상황을 미리 막을 수 있다는 설명도 제시했다. 이는 SKT가 밝힌 기술의 작동 방식과 기대 효과다. 출처
현재 공개한 결과는 실제 주차 시설에서 진행한 자율 발레파킹 시연이다. SKT에 따르면 센서 데이터 수집, AI 판단, 주행 명령 전달이 무인 차량 제어에 필요한 시간 안에 끝났고, 시연 차량은 사람의 개입 없이 주차를 마쳤다. 발표는 이 실증의 결과를 설명한다. 처리 시간의 수치나 여러 현장에 공통으로 적용할 안전 성능 지표는 제시하지 않았다. 출처
다음 단계는 산업 현장 검증이다. SKT는 ‘하이퍼 AI 네트워크 기반 조성’ 국책과제를 통해 2027년 국내 완성차 공장에 기술을 적용해 실증할 계획이다. 이후 항만·공항 같은 물류 현장으로 확대하고, AI가 실제 차량이나 로봇의 움직임을 돕는 피지컬 AI 서비스로 발전시키겠다는 방향을 밝혔다. 통신사의 다수 차량 관제와 규모에 따른 구독형 수익 모델은 상용화될 경우의 가능성으로 제시했다. 출처
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이 접근에서 눈여겨볼 부분은 차량과 현장이 지능을 나눠 갖는 방식이다. 일반 차량에 필요한 제어 장치를 갖추고, 주변을 보는 일과 여러 차량의 경로를 조율하는 일을 현장 설비가 맡을 수 있다면, 피지컬 AI의 적용 범위를 최신 자율주행차 바깥으로 넓힐 여지가 있다. 현장 전체를 함께 본다는 구조는 각 차량의 이동을 따로 최적화하는 것보다 차량 사이의 조율을 중요한 설계 과제로 만든다.
그 가능성을 판단할 다음 지점은 SKT가 예고한 2027년 공장 실증이다. 실제 작업에서는 차량 여러 대의 이동과 사람의 동선이 함께 이어질 수 있다. 통신 상태나 현장 구성이 바뀔 때도 안전하게 이동을 조율할 수 있는지가 산업 적용의 중요한 판단 기준이 될 것으로 본다. 주차 시연의 성공에 이어 이런 운영 조건까지 검증된다면, 사람이 반복해서 차를 옮기는 작업을 보조하는 기반 기술로 발전하기를 기대한다.