[뉴스줌인] SKT가 5G 기지국에 도입한 AI 기술이란?

IT동아

2024.10.31 20:15:41

조회 1763 추천 1 댓글 0

[IT동아 김예지 기자] 본지 편집부에는 하루에만 수십 건을 넘는 보도자료가 온다. 대부분 새로운 제품, 혹은 서비스 출시 관련 소식이다. 편집부는 이 중에 독자들에게 도움이 될 만한 것 몇 개를 추려 기사화한다. 다만, 기업에서 보내준 보도자료 원문에는 전문 용어, 혹은 해당 기업에서만 쓰는 독자적인 용어가 다수 포함되기 마련이다. 이런 용어에 익숙하지 않은 독자를 위해 본지는 보도자료를 해설하는 기획 기사인 ‘뉴스줌인’을 준비했다.

출처: SKT (2024년 10월 28일)제목: SKT-삼성전자, AI로 5G 기지국 품질 최적화 나선다

SKT, 삼성전자 연구원이 기술 실증에 대해 논의하는 모습 / 출처=SKT

요약: SKT와 삼성전자가 ‘인공지능(AI) 기반 5G 기지국 품질 최적화 기술(AI-RAN Parameter Recommender)’을 상용망에 적용한다. SKT는 삼성전자와 함께 소비자에게 높은 통신 서비스 품질 제공하기 위해 AI와 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 왔다. 이번에 양사는 각 기지국에 맞는 최적의 매개변수(파라미터)를 자동으로 추천하는 기술을 개발했다.

SKT는 삼성전자의 ‘네트워크 파라미터 최적화 AI 모델’을 자사의 상용망에 적용하는 실증을 완료했다. 해당 모델은 SKT의 과거 이동통신망에서 축적된 통계 데이터와 AI 운용 파라미터의 상관관계를 분석 및 학습해 다양한 무선 환경과 서비스 특성을 예측한다. 향후 SKT는 통신 네트워크에 AI 기술을 적용할 수 있는 대상을 넓히기 위해 추가 학습 및 검증을 진행할 예정이다.

해설: 이동통신 기지국은 스마트폰과 같은 단말기와 네트워크를 연결하는 통신 설비다. 기지국은 사용자의 단말기에서 아날로그 신호를 수신하고, 디지털 신호로 변환해 광섬유 케이블 또는 무선으로 네트워크를 전송하는 역할을 한다. 또는 반대로 네트워크에서 오는 신호를 단말기로 송신한다. 기지국 시스템은 ▲주파수 신호를 받아들이는 안테나 ▲아날로그 및 디지털 신호를 처리·변환하는 장치 ▲서비스에 사용되는 주파수를 걸러주는 필터 등을 포함한 장비로 구성된다.

기지국 이미지 (본문 장비와는 관련 없음) / 출처=삼성전자

기지국은 우리의 주변 곳곳에 다양한 형태로 존재한다. 통신탑부터 소형 기지국까지 크기도 제각각이다. 기지국은 주변에 물리적 장애물이 없을 경우 먼 곳까지 신호를 보낼 수 있지만, 건물, 차량 등이 많고 인구 밀도가 높은 도심 지역에서는 신호를 전송할 때 많은 방해를 받는다.

기지국에서 보내는 5G 서비스의 품질은 주변 환경에 따라 달라진다. 동일 규격의 장비를 사용해도 지역이나 장소의 특성에 따라 서비스 품질을 다르게 느끼기도 한다. 예컨대, 빠르게 움직이는 지하철에서는 트래픽 패턴이 빈번하게 변하기 때문에 서비스가 불안정하게 느껴진다.

그래서 SKT는 5G 기지국 제조사인 삼성전자와 함께 주변 환경에 의해 5G 서비스의 품질이 다르게 느껴지는 것을 최소화하기 위해 AI 기술을 활용했다. 각 기지국 환경에 맞는 설정을 AI가 추천해 줌으로써 5G 전송 속도를 높인다는 것. 궁극적으로 네트워크 효율화를 꾀한다.

AI는 대규모 데이터를 분석 및 추론한다 / 출처=셔터스톡

AI의 핵심은 연산, 분석, 추론, 학습이다. AI는 대규모 데이터에서 특징을 추출하는 수많은 연산을 수행한다. 즉 데이터를 분석해 패턴을 찾아낸다. 이를 기반으로 논리적인 결론을 도출하고, 결과를 학습한다. 이때 심층 신경망을 사용해 데이터를 처리 및 학습하는 AI 기술의 한 부분을 딥러닝이라 일컫는다.

매개변수란 AI 모델이 데이터를 분석 및 예측하는 방식을 결정하는 핵심 변수를 일컫는다. AI 모델의 성능과 동작을 결정하는 요소이기도 하다. 예컨대, GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 수조 개의 매개변수를 가져 높은 언어 이해 능력을 갖췄다. 올바르게 조정된 매개변수는 모델의 예측 성능을 높인다.

이번 기술의 개발을 위해 SKT는 이동통신망을 운영하며 수집한 네트워크 성능, 사용자 트래픽, 장애 발생 빈도 등의 통계 데이터를 활용했다. AI 모델은 해당 데이터와 네트워크 최적화를 이루는 매개변수의 설정값을 비교한다. 이로써 AI 모델은 특정 환경에서 네트워크가 어떤 영향을 받는지 예측하고, 어떤 조건에서 가장 최적의 서비스 품질을 제공하는지 알게 된다. 결론적으로 AI 모델은 5G 기지국에서 네트워크 운영에 필요한 시간, 인력, 비용 등이 효율적으로 관리되도록 돕는다.

나아가, SKT는 데이터 전송 오류가 나는 경우, AI가 자동으로 실시간 대응할 수 있도록 고도화한다. 또한 5G에서 사용되는 빔포밍(안테나를 통해 받은 신호를 특정한 수신기기 방향으로 집중시켜 신호를 강하게 송수신하는 기술)에도 AI를 적용해 네트워크 효율을 높인다는 계획이다.

한편 SKT는 5G 기지국뿐만 아니라 5G 코어(기지국을 거쳐 신호가 도달하는 이동통신 네트워크의 중심) 장비, 유선망에도 AI 기술을 적극 적용한다. 통신 네트워크에서 AI는 성능, 품질, 에너지 효율성, 보안을 향상한 사례를 늘려가고 있다.

글 / IT동아 김예지 (yj@itdonga.com)

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