스마트홈 고도화를 위한 인공지능 기술 동향 및 적용 사례

인공지능 기술을 통해 고도화 되는 스마트홈

이제까지 인공지능 기술을 적용한 서비스는 주로 인공지능을 탑재한 스피커에 관심이 쏠렸었다. 하지만 최근에는 호텔과 엘리베이터 등으로 인공지능의 활용 범위가 넓어지고 있다. 인공지능 기술의 발전은 향후 인공지능 응용 서비스 활성화에 큰 원동력으로 작용할 것으로 전망된다. 특히 스마트 홈 서비스 확산에 발맞춰 인공지능 기술은 주택의 기능을 고도화 하는데 중추적 역할을 담당할 것으로 기대하고 있다.

KT와 KT에스테이트는 국내 최초로 음성인식 기반 스마트 호텔 시스템을 노보텔 앰배서더 동대문에 적용했다. 노보텔 앰배서더 동대문은 KT의 음성인식 기반 인공지능 기술을 집약한 '기가지니 호텔'을 구현한다. 기가지니 호텔은 음성인식 뿐만 아니라 터치스크린까지 갖춰 객실에서 쉽고 빠르게 호텔의 다양한 서비스를 이용할 수 있는 시스템이다. 음성과 터치로 24시간 언제나 조명 및 냉난방 제어, 객실 비품 신청, 호텔 시설 정보 확인은 물론 TV 제어, 음악 감상도 가능하다.

노보텔 앰배서더 동대문은 호텔 관리에도 첨단 시스템을 도입한다. 예를 들어 지능형 보안서비스가 호텔 내부는 물론 외부에도 적용되어 외부인의 침입과 배회를 실시간으로 감시한다. 도한 실시간 화재감시와 범죄예방 등의 역할도 수행한다. 호텔 전력 사용을 빅데이터로 분석하는 에너지 플랫폼 기능도 주목할 만하다. 에너지 플랫폼을 통해 전력 사용량을 조회 및 예측하고 피크시간대 최적의 전력 관리를 도모할 수 있다.

이 밖에 KT는 노보텔 앰배서더 동대문 투숙객들에게 숙박기간 24시간 케어서비스를 제공하기 위해 호텔 스마트 컨시어지 폰도 제공한다. 컨시어지는 원래 관리인이나 안내인을 뜻하는데, 요즘에는 고객의 요구에 맞춰 모든 것을 일괄적으로 처리해주는 서비스 개념으로 사용된다. 컨시어지 폰은 호텔이나 인천공항에서 수령해 사용할 수 있는데 숙박 중 국내외 통화, 데이터 사용, 교통카드, 관광정보, 객실 제어 등 서비스를 이용할 수 있다.

SK텔레콤은 AI 플랫폼 'NUGU'를 비스타 워커힐 서울 44개 객실에 인공지능 스피커 '누구 캔들'을 서비스 한다. 이를 통해 투숙객의 각종 문의 답변, 호텔 편의시설 안내, 주변 관광정보 등을 제공할 예정이다. 또 고객이 시설에서 당일 날씨나 분위기에 맞취 인공지능의 식음료 추천을 받을 수 있도록 레스토랑과 와인바 등의 서비스에도 인공지능을 도입한다.

LG유플러스는 스마트 병원으로 인공지능 서비스를 확대하고 있다. 특히 LG유플러스는 지난 4월 중앙보훈병원 병실 내에 인공지능 스피커와 사물인터넷 기기, IPTV가 설치된 유플러스 인공지능 스마트 병실을 구축했다. 유플러스 인공지능 스마트 병원에서는 거동이 불편한 환자들이 음성으로 병실 내 사물인터넷 기기와 IPTV를 손쉽게 제어할 수 있다. 또한 인공지능 스피커가 제공하는 음악을 활용하여 노약자를 돌보거나 치매환자를 치료한다.

이동통신사업자가 건설업체와 손잡고 인공지능 스피커를 활하는 사례도 확산하는 추세이다. SK텔레콤은 부동산 개발사 엠디엠플러스와 스마트 홈 제휴를 맺었다. 이를 통해 엠디엠플러스가 분양하는 주거상품에 인공지능 스피커 'NUGU'와 사물인터넷 기술이 접목된 스마트 홈 시스템을 설치하기로 했다. KT도 동부건설과 사업협력에 따라 남악 센트레빌 리버파크에서 기가지니가 제공하는 각종 콘텐츠 이용이 가능하도록 했다.

네이버와 LG유플러스는 대우건설과 함께 철산 센트럴 푸르지오에 스마트 프리미엄 아파트를 선보였다. 엘리베이터에도 인공지능을 도입하려는 노력이 한창이다. 음성호출, 운행경로 최적화, 고장 자가진단 등 엘리베이터가 인공지능을 달고 더 빠르고 더 안전하게 진화해 나가고 있다. 특허청에 따르면 인공지능이 적용된 엘리베이터에 대한 국내 출원이 2015년 이후 크게 증가한 것으로 나타났다.

2014년까지는 출원 건수가 매년 한 자릿수에 불과했으나, 2015년 이후에는 매년 20건 이상을 기록했다. 특히 2015년에서 2017년까지 최근 3년간은 그 이전 3년간에 비해 출원 건수가 171 퍼센트가 증가한 것으로 나타났다. 최근 3년간의 출원을 기술 유형별로 살펴보면 운행 효율화 기술이 38건으로 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 그 뒤를 이어 고장 진단 및 예측 기술이 16건 이며, 사용자 인터페이스 기술이 11건으로 나타났다.

운행 효율화 기술분야의 경우 시간대별과 요일별로 엘리베이터의 운행 패턴을 학습하여 최적으로 엘리베이터를 배차하고 운행 경로를 최적화시키는 등의 기술에 특허 출원이 집중된 것으로 파악됐다. 고장 진단 및 예측 기술 분야는 이전 3년에 비해 최근 3년간 특허 출원이 4배 가량이나 증가했다. 이것은 사물인터넷과 빅데이터 등 정보통신기술 발전에 힘 입은 결과로 분석된다. 특히 엘리베이터 각 부품에 대한 다양한 데이터를 수집하고 처리하는 것이 가능해짐에 따라 고장을 진하고 예측하려는 연구가 활발하게 진행되는 것으로 분석된다.