딥러닝 활용 무선환경 예측, 최적의 파라미터 자동 설정하는 AI 기술 개발
[보안뉴스 박미영 기자] SK텔레콤은 삼성전자와의 협력을 통해 AI 기반 5G 기지국 품질 최적화 기술(AI-RAN Parameter Recommender)을 상용망에 적용, 무선망을 고도화한다고 밝혔다.
SKT와 삼성전자는 AI·딥러닝을 활용해 과거의 이동통신망 운용 경험을 학습하는 작업을 연중 지속해 왔으며, 각 기지국 환경에 맞는 최적의 파라미터(parameter, 매개변수)를 자동으로 추천하는 기술 개발을 최근 완료했다.
양사는 이 과정에서 관련 AI 기술을 SKT 상용망에 적용해 체계적으로 실증했고, 해당 기술을 통해 5G 기지국의 잠재적인 성능을 끌어내 고객 체감 품질을 높일 수 있다는 점을 확인했다.
이동통신 기지국은 각기 위치한 지형적 요인이나 주위 설비 등에 따라 서로 다른 무선 환경에 영향을 받는다. 같은 이유로 동일 규격의 장비를 사용하는 서로 다른 지역의 5G 이동통신 서비스 품질에 큰 차이가 나기도 한다.
이에 SKT는 기존 무선망에서 축적된 통계 데이터와 AI 운용 파라미터의 상관 관계를 분석 및 학습하는 딥러닝을 활용, 다양한 무선 환경과 서비스 특성을 예측했고 체감 품질 향상을 위한 최적의 파라미터를 자동 도출하는 데 성공했다.
이번 실증에 사용된 삼성전자의 ‘네트워크 파라미터 최적화 AI 모델’은 무선망 환경 및 성능 최적화에 투입되는 리소스를 효율화하고, 클러스터 단위로 광범위하게 조성된 이동통신망을 최적의 상태로 관리할 수 있게 해준다.
양사는 최적화 AI 모델에 적용하는 파라미터를 다양화하고 트래픽 패턴이 빈번하게 변하는 지하철에도 확대 적용해 추가 학습 및 검증을 진행하고 있다.
SKT는 전파 신호가 약하거나 간섭으로 인한 데이터 전송 오류가 발생할 때 AI 기술이 자동으로 기지국 전파의 출력을 조절하거나 전파 재전송 허용 범위 등을 재설정해 품질을 개선하는 방식으로 고도화를 추진 중이다.
또한 향후 빔포밍 관련 파라미터와 같이 AI로 최적화할 수 있는 대상의 범위를 확대하고, 실시간 적용 기능을 개발하는 등 기술의 완성도를 지속적으로 높여 나갈 계획이다.
SKT는 이번 기지국 품질 향상을 포함해 ‘텔코 에지 AI(Telco Edge AI)’와 네트워크 전력 절감, 스팸 차단, 운용 자동화 등 통신 네트워크의 다양한 분야에 AI 기술을 확대 적용하고 있다. 특히 AI 기반의 네트워크 전력절감 기술은 최근 세계적 권위의 ‘네트워크 엑스 어워드(Network X Award 2024)’에서 우수 기술로 선정된 바 있다.
류탁기 SK텔레콤 인프라기술 담당은 “AI를 접목해 개별 기지국의 잠재 성능을 극대화할 수 있음을 확인한 성과로 의미가 있다”며, “통신과 AI 기술의 융합으로 차별적인 고객 경험을 제공하는 AI 네이티브 네트워크(AI-Native Network)로의 진화에 박차를 가하겠다”고 강조했다.
최성현 삼성전자 네트워크사업부 선행개발팀장은 “AI는 여러 산업 분야의 혁신을 위한 핵심 기술로서, 차세대 네트워크로의 진화에도 결정적인 역할을 하고 있다”며, “삼성전자는 AI 기반 차세대 네트워크의 지능형·자동화 기술 개발에 지속 앞장서 나가겠다”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] SK텔레콤은 삼성전자와의 협력을 통해 AI 기반 5G 기지국 품질 최적화 기술(AI-RAN Parameter Recommender)을 상용망에 적용, 무선망을 고도화한다고 밝혔다.
[사진=SKT]
SKT와 삼성전자는 AI·딥러닝을 활용해 과거의 이동통신망 운용 경험을 학습하는 작업을 연중 지속해 왔으며, 각 기지국 환경에 맞는 최적의 파라미터(parameter, 매개변수)를 자동으로 추천하는 기술 개발을 최근 완료했다.
양사는 이 과정에서 관련 AI 기술을 SKT 상용망에 적용해 체계적으로 실증했고, 해당 기술을 통해 5G 기지국의 잠재적인 성능을 끌어내 고객 체감 품질을 높일 수 있다는 점을 확인했다.
이동통신 기지국은 각기 위치한 지형적 요인이나 주위 설비 등에 따라 서로 다른 무선 환경에 영향을 받는다. 같은 이유로 동일 규격의 장비를 사용하는 서로 다른 지역의 5G 이동통신 서비스 품질에 큰 차이가 나기도 한다.
이에 SKT는 기존 무선망에서 축적된 통계 데이터와 AI 운용 파라미터의 상관 관계를 분석 및 학습하는 딥러닝을 활용, 다양한 무선 환경과 서비스 특성을 예측했고 체감 품질 향상을 위한 최적의 파라미터를 자동 도출하는 데 성공했다.
이번 실증에 사용된 삼성전자의 ‘네트워크 파라미터 최적화 AI 모델’은 무선망 환경 및 성능 최적화에 투입되는 리소스를 효율화하고, 클러스터 단위로 광범위하게 조성된 이동통신망을 최적의 상태로 관리할 수 있게 해준다.
양사는 최적화 AI 모델에 적용하는 파라미터를 다양화하고 트래픽 패턴이 빈번하게 변하는 지하철에도 확대 적용해 추가 학습 및 검증을 진행하고 있다.
SKT는 전파 신호가 약하거나 간섭으로 인한 데이터 전송 오류가 발생할 때 AI 기술이 자동으로 기지국 전파의 출력을 조절하거나 전파 재전송 허용 범위 등을 재설정해 품질을 개선하는 방식으로 고도화를 추진 중이다.
또한 향후 빔포밍 관련 파라미터와 같이 AI로 최적화할 수 있는 대상의 범위를 확대하고, 실시간 적용 기능을 개발하는 등 기술의 완성도를 지속적으로 높여 나갈 계획이다.
SKT는 이번 기지국 품질 향상을 포함해 ‘텔코 에지 AI(Telco Edge AI)’와 네트워크 전력 절감, 스팸 차단, 운용 자동화 등 통신 네트워크의 다양한 분야에 AI 기술을 확대 적용하고 있다. 특히 AI 기반의 네트워크 전력절감 기술은 최근 세계적 권위의 ‘네트워크 엑스 어워드(Network X Award 2024)’에서 우수 기술로 선정된 바 있다.
류탁기 SK텔레콤 인프라기술 담당은 “AI를 접목해 개별 기지국의 잠재 성능을 극대화할 수 있음을 확인한 성과로 의미가 있다”며, “통신과 AI 기술의 융합으로 차별적인 고객 경험을 제공하는 AI 네이티브 네트워크(AI-Native Network)로의 진화에 박차를 가하겠다”고 강조했다.
최성현 삼성전자 네트워크사업부 선행개발팀장은 “AI는 여러 산업 분야의 혁신을 위한 핵심 기술로서, 차세대 네트워크로의 진화에도 결정적인 역할을 하고 있다”며, “삼성전자는 AI 기반 차세대 네트워크의 지능형·자동화 기술 개발에 지속 앞장서 나가겠다”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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