KT가 서비스로봇 품질을 획기적으로 높일 수 있는 로봇 데이터분석 플랫폼을 운영해 눈길을 끌고 있다.

KT는 현재 전국에서 수천대의 로봇을 서비스하고 있다. 이 가운데 70~80%는 음식점 서빙로봇이고 나머지는 방역로봇 등이다. 문제는 이들 로봇이 작동불능 상태에 빠지는 경우가 많다는 점이다. 벽에 부딪쳐 움직이지 않는 로봇이나 임무 반경을 벗어나 돌아오지 않은 로봇 등이 그것이다. 이런 오류는 이용자의 간단한 조치로 해결되는 경우도 있지만 상당수는 어찌할 수 없는 경우가 많다. 이런 가운데 서비스 기사가 출동하는 데 최소 몇 시간 많게는 며칠이 걸리기 때문에 손해가 막심하다는 점이다. 비싼 비용을 들어 로봇을 도입한 자영업자 입장에서는 답답할 노릇이다.

KT는 이런 문제를 해결하기 위해 지난해 10월부터 자사 로봇을 이용하는 고객사를 대상으로 '알-브레인'(R-Brain) 플랫폼을 활용한 서비스를 제공하고 있다.

알브레인은 수천대의 로봇에서 초 단위로 수집한 수천만건 데이터를 분석한 후 설치부터 운영까지 최적화 작업을 수행하는 로봇 데이터 분석 시스템이다.

R브레인 도입후 KT 서비스로봇 사업은 품질 관련 고객 문의가 65%가 줄었다. 또한 직원이 직접 출동하지 않고도 문제를 해결하는 원격고객지원이 35% 증가했다.

최지훈 KT 융합기술원 로봇지능프로젝트팀장은 "서비스로봇 오류 대부분은 위치를 제대로 인식하지 못하는 경우"라며 "이런 오류는 알브레인을 이용해 원격에서 손쉽게 문제를 해결할 수 있다"고 말했다. 그는 "현재 35% 수준인 원격고객지원율을 올해 말까지 50% 수준으로 높일 계획"이라며 "현장 출동에 들어가는 시간만큼 고객을 더 서비스로봇을 이용할 수 있어 이득"이라고 설명했다.

알브레인은 원격으로 오류를 수정해줄 뿐 아니라 로봇기능을 최적화해 주기도 한다. 예를 들어 방역로봇의 경우 로봇이 방역을 수행하는 주기와 구역 등을 판단해 자동으로 방역을 진행한다. 먼지나 공기오염이 많은 곳을 집중적으로 청소·소독한다.