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사례 | “사고 예측 분석·서버 관리 자동화로 비용 절감”··· 스웨덴 교통국의 DX 여정

2024.07.01 Karin Lindström  |  CIO
스웨덴 교통국(STA) IT 책임자인 니클라스 램버그는 ROI를 높이기 위해 사고 데이터에서 패턴을 찾고, 사고가 발생할 위치를 예측하고, 서버의 수명 주기 관리를 자동화하고 있다. 또한 AI 도입, 클라우드 마이그레이션 같은 작업에도 집중하고 있다. 
 
ⓒ STA

최근 STA는 기술 솔루션을 통해 연간 6억 스웨덴 크로나(약 5,700만 달러)의 내부 운영 비용을 절감하고 이를 도로 및 철도 공사에 사용하겠다고 발표했다. IT 책임자인 니클라스 램버그는 이런 비용 절감 조치에서 IT의 역할이 매우 중요하다고 말했다.

램버그는 “스웨덴 교통국에는 디지털 및 AI 솔루션을 제대로 활용할 만한 잠재력이 있다. 우리는 수년 동안 디지털 투자를 해왔지만, 정보를 처리하고 고객이 원하는 내용을 바탕으로 정보를 제시하는 데는 그다지 큰 효과를 얻지 못했다. 이제 데이터를 마음대로 처리할 수 있게 됐으며, 그 가능성은 시작에 불과하다”라고 설명했다.

그는 특히 유지 보수가 필요하거나 사고 위험이 있는 곳을 예측할 수 있는 역량에 대해 강조했다. 이를 위해 STA는 2022년부터 센서와 카메라로 접촉선의 상태를 추적해 철도 차량을 측정하고 있다.

그는 “이제 접촉선에서 결함을 발견할 수 있다는 사실은 오늘날 중단을 현저히 줄일 수 있다는 의미다. STA는 콘크리트 침목의 데이터까지 수집하면서 앞으로 나아가고 있다. 현재는 사용하지 않는 데이터일지라도 수집하고 있으며, 협업을 통해 훨씬 더 멀리 나아갈 방법을 모색하고 있다”라고 언급했다.

패턴 찾기
STA가 해결해야 할 또 다른 영역에는 사고 관리가 있다. STA는 밤낮으로 도로와 철도는 물론 IT와 통신 등 인프라를 모니터링하고 사고를 등록 및 해결하고 있다. 올해 말까지 AI의 도움을 받아 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이런 패턴이 발생할 수 있는 위치를 미리 파악해 예측 유지 보수 및 사고 방지 방법을 강화할 계획이다.

그는 “현재 우리가 사용하지 않는 이런 데이터의 양은 엄청나다”라고 덧붙였다.

AI 기반 정보 검색
램버그는 내부적으로 생성형 AI를 활용해 관련 정보를 찾는 작업의 가능성을 보고 있다. 무엇보다도 STA는 내부 규정에서 정보를 더 쉽게 수집할 방법을 모색하고 있다.

램버그는 “직원이 약 4,000개의 관리 문서를 모두 추적하기란 거의 불가능하다. 어떤 대상을 주시해야 할까? 그중 충돌하는 내용이 있을까?”라고 말했다. AI가 문서를 스캔하도록 하면 정보가 어디에 있고 어떻게 적용되는지 더 쉽게 파악할 수 있지만 여전히 과제는 남아있다.

그는 “전문 기관으로서 STA는 AI가 제공한 답변을 맹목적으로 신뢰해서는 안 되며 비판적으로 검토해야 한다. 평가는 정확해야 하고, 정보의 출처도 고려해야 한다”라고 언급했다. 그는 대중이 더 쉽게 참여하고 서비스를 개선할 수 있도록 문서의 추가 부분을 공개하는 방안을 제시하기도 했다. 

자동화 진행 중
STA가 내부 업무를 간소화하고 비용을 절감하기 위해 수행하고 있는 또 다른 이니셔티브는 자동화다. 현재 진행 중인 프로젝트는 대부분 수작업으로 이뤄지던 서버의 수명 주기 관리를 자동화하는 작업이다.

램버그는 “비즈니스 내 다양한 흐름을 자동화할 수 있는 좋은 기회들이 있다. 서버 수명 주기 관리에서 모든 수동 단계를 제거하면 수만 시간을 절약할 수 있고, 그 시간을 다른 업무에 사용할 수 있다. 따라서 큰 영향력을 발휘할 수 있으며 ROI도 매우 높아진다”라고 설명했다.

클라우드 마이그레이션 조사
다른 많은 기관처럼 STA도 클라우드로 이전하지 않았으며 대부분이 로컬에 남아있다. 하지만 지난 여름 EU와 미국 간 데이터 전송에 관한 새로운 프레임워크가 시행된 후 상황이 달라지면서, STA는 공동 작업 플랫폼을 바꾸고 마이크로소프트 365로 이전할지를 검토하고 있다. 

그는 “팀즈(Teams)를 어떻게 사용할 수 있을지 검토 중이지만 법적으로 해결해야 할 사항이 많다. 그래도 클라우드 솔루션 쪽으로 가고 있는 것은 분명하다”라고 언급했다.

해결해야 할 사항에는 보호할 가치가 있어 내부에 보관해야 하는 데이터와 퍼블릭 서비스에서 사용할 수 있는 데이터, 그리고 프라이빗 클라우드에서 사용할 데이터를 분류하는 작업이 대표적이다. 또한 STA는 오피스365를 도입할 것이라고 밝힌 스웨덴 국세청과의 논의도 진행하고 있다. 

램버그는 “국세청의 결정이 STA에 직접적으로 적용되지는 않지만 서로의 경험을 통해 도움을 얻을 수 있다. 그리고 아직 결정을 내리지 않았지만, 클라우드로 어디까지 갈 수 있는지 조사 중이다. 그 속도를 결정하는 2가지 측면은 법률과 보안이다. 어떤 위험을 감당할 수 있고 어떤 위험을 해결해야 하는가, 그것이 클라우드 도입 속도를 결정하게 될 것”이라고 말하며, 올바른 클라우드 서비스를 도입하기 위해 필요한 실사는 시간이 오래 걸려도 그만한 가치가 있다고 말했다.

목표의 필요성
램버그가 중요하게 생각하는 또 다른 안건은 직원들이 다양한 AI 솔루션을 사용할 수 있도록 하는 방법이다. 다시 말해 품질과 안전을 유지하면서 그 힘을 활용할 수 있도록 보장해야 한다.

그는 “장려하는 동시에 통제해야 하는데, 아직 그 과제가 끝나지 않았다. 비즈니스를 지원하면서 STA 환경에서 작동하는 플랫폼을 제공할 수 있어야 안전에 대한 확신을 가질 수 있다”라고 말했다.

연속성과 민첩성을 확보하기 위해서는 유연하면서도 지속 가능한 AI 목표가 있어야 한다. 램버그는 “기술 개발 속도가 매우 빨라져 균형을 잡기가 어렵다는 것을 알고 있다. 하지만 반드시 필요하다”라고 지적했다. ciokr@idg.co.kr
 
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