이 기사는 2024년 10월 01일 18:14 thebell 에 표출된 기사입니다.

AICT 컴퍼니로 변신 중인 KT가 스마트 모빌리티 영역에서도 AI, 데이터 기반 전략을 통해 경쟁력을 강화한다. 완성차 대상 첨단 IT 서비스 제공부터 정부주도 지능형 교통체계(ITS) 등 B2B와 B2G 전반에서 점유율 및 수주 성과 창출에 나서고 있다. 더불어 마이크로소프트(MS) 등 기술·사업 파트너 확대에도 집중하는 모습이다.

KT가 B2B, B2G 스마트 모빌리티 시장에서 획득한 성과엔 대규모 도로 데이터 수집과 이에 기반한 솔루션, 플랫폼 개발이 주효했다. 교통체계 개선에 목마른 정부나 자율주행을 개발하는 완성차에 필요한 데이터 등을 제공하며 가려운 부분을 긁어주고 있다. 최근에는 상용차 생애주기 파악, 관리 관련 서비스 프로젝트도 진행 중이다.

◇스마트 모빌리티 성과 낸 KT, MS와 오픈AI 기반 프로젝트 추진

최강림 KT모빌리티사업단장 상무는 1일 서울 웨스틴 조선 호텔에서 열린 GSMA M360 APAC 행사의 스마트 모빌리티 서밋에 참가해 KT에서 진행하는 스마트 모빌리티 사업 현황과 전략 등에 대해 설명했다.

KT는 스마트 모빌리티 영역에서 AI 솔루션과 데이터 분석을 통해 다양한 사업에 참여하고 있다. 완성차와 차량 내 인포테인먼트 소프트웨어 개발부터 ITS, 수요 응답형 교통첵(DRT) 등 정부 주도 사업에도 참여 중이다. 이외에도 유통 기업 대상의 물류 최적화나 도심항공교통(UAM) 등 차세대 이동 수단 실증 사업에도 나서고 있다.

최 상무는 “KT는 차량, 교통, 물류 등 3개 영역에서 뚜렷한 족적을 내는 중이며 완성차 대상 커넥티비티 서비스의 경우 올해 기준 46% 점유율을 가지고 있다”며 “교통 분야는 22개 지방자치단체와 연계해 프로젝트를 진행 중이고 물류에선 시장 요구 수준보다 훨씬 높은 80% 수준의 수요 예측 솔루션 정확도를 목표하고 있다”고 말했다.


KT는 스마트 모빌리티 경쟁력 확보를 위해 AI 등 관련 분야의 전략적 파트너십과 협업을 확대하고 있다. 지니뮤직, KT클라우드 등 자체 콘텐츠, 인프라 역량을 보유했지만 다른 경쟁 글로벌 기업과 연결성을 강화하는 이유다. 이와 더불어 국내 외 완성차 업체, 지자체나 유통기업 등과도 연을 맺고 있다. 최근 맺은 MS와 파트너십에도 모빌리티 협력이 포함됐다.

최 상무는 “KT는 MS와의 파트너십으로 오픈AI 또는 완성차 영역에 기반한 AI 에이전트를 확보하고 차량 내 엔터테인먼트 시스템에 적용할 것”이라며 “AI 기반 자체 모빌리티 서비스 활성화는 물론 B2B, B2G 고객의 자체적인 모빌리티 사업에도 도움을 주는 것을 목표하고 있다”고 강조했다.

◇B2B·B2G 사업 파트너, 개발 필요 데이터·분석 기반 플랫폼 제공

KT가 B2B, B2G 고객의 자체 서비스 구축 파트너로 활약 가능한 배경엔 대규모 데이터 수집과 분석 경쟁력이 있다. 그간 모빌리티 사업을 진행하며 대규모 도로 데이터를 꾸준히 수집해왔고 이에 기반한 프로젝트, 플랫폼을 꾸준히 추진해왔다. 올해 초 마친 한 프로젝트의 경우 매일 습득하는 데이터 규모만 56테라바이트 수준이었던 것으로 알려졌다.

최 상무는 “KT는 수집 데이터를 분석해 트윈 모델 기반 데이터 플랫폼 ‘로드 마스터’와 자율주행 적합 데이터를 생성 플랫폼 ‘모빌리티 메이커’를 만들었다”며 “KT에서 차량을 직접 제어하진 않지만 정부 쪽 수요나 자율주행차를 만드는 완성차에서 필요로 하는 데이터를 제공하고 있다”고 설명했다.

KT는 AI 기반 모빌리티 혁신 사업 중 하나로 차량 고객관계관리(V-CRM) 프로젝트도 진행 중이다. V-CRM은 차량의 내구도 등 생애주기를 파악하고 이에 대한 맞춤형 대응 서비스를 제공하는 영역이다. KT는 국내 최대 상용차 업체 중 한 곳과 파트너십을 맺고 원격 연결, IT 서비스를 제공해왔으며 이를 통해 수집하게 된 다양한 상용차 데이터를 기반으로 프로젝트를 만들었다.

최 상무는 “예시로 차량고장코드(DTC)처럼 차량에서 발생하는 코드를 바탕으로 상용차 고장을 일으키는 시기나 누적 거리를 예측할 수 있다”며 “이를 제공받은 완성차 업체는 이에 기반한 유지보수 모델을 만들어 언제 어디서 차량을 정비해야 할지 예측할 수 있고 차량소유주 또는 소유사에 정보를 제공할 수도 있다”고 말했다.