설명가능한 AI(XAI) 기술로 네트워크 운영 패러다임 전환 예고
5G 통신 예측 AI 모델 검증 결과 예시 (사진=넷큐브AI Metrica 제공) |
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공동 개발된 AI 모델은 기지국과 코어망 사이의 컨트롤 및 사용자 메시지 분석을 통해 단말이 네트워크 접속을 시도하는 패킷 발생 시점을 예측한다. 넷큐브 측은 기존 네트워크가 이벤트 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 자원 사전 할당 및 불필요한 자원 비활성화 등 ‘선제적(Proactive)’ 운영으로의 전환이 가능하다고 설명했다.
이번 성과를 통해 △단말 접속 요청 사전인지를 통해 RRC 자원을 미리 준비, URLLC나 VoNR과 같이 지연에 민감한 서비스 품질을 극대화 △기지국 접속 확률이 낮은 시간에는 장비를 슬립 모드로 전환, 전력 소모를 절감하고 접속 예상 시 즉각 서비스를 제공해 에너지 효율 상승 △특정 시간대에 접속이 폭증하는 상황을 예측, RACH 자원을 선제적으로 증설해 접속 지연과 실패 방지, 네트워크 안정성 강화 △정상 패턴을 벗어나는 이상 트래픽 감지를 통해 DDoS와 같은 보안 위협에 조기 대응, 통신망 보안 강화의 효과를 기대할 수 있다.
이번 연구의 핵심 기술은 ‘심볼릭 회귀(Symbolic Regression)’다. 넷큐브 측은 기존 딥러닝 모델의 ‘블랙박스’ 작동 방식의 단점을 극복, 예측 근거를 파악하기 어려운 점을 보완한 설명 가능한 AI(XAI) 기술이라고 설명했다. 심볼릭 회귀 모델은 데이터 패턴을 사람이 이해할 수 있는 간결한 수학 공식으로 도출, 네트워크 엔지니어가 예측 결과를 신뢰하고 자동화된 제어 정책에 활용할 수 있도록 한다. 특히 양사가 개발한 모델은 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 결합한 강화학습 구조를 채택, 복잡한 네트워크 환경에서도 빠르고 효율적으로 최적의 예측 수식을 발견할 수 있다.
개발된 기술은 향후 O-RAN 아키텍처의 RIC에 탑재되거나, 5G 코어망의 NWDAF와 연동되어 AI 기반 네트워크 자동화의 핵심 요소로 활용될 전망이다. 넷큐브 측은 5G 고도화는 물론, 다가오는 6G 시대의 지능형 네트워크 인프라 구축에 중요한 토대가 될 것으로 기대하고 있다.
유동호 넷큐브 대표는 “설명 가능한 AI 기술이 5G 고도화와 6G 준비의 핵심이 될 것”이라며 “글로벌 통신 시장에서 한국 기술의 우위를 확보하겠다”고 설명했다.
한편, 넷큐브는 올해 하반기부터 개발된 AI 모델을 국내 제조사 및 통신사와의 실증 테스트를 확대하고, 향후 기술 표준화를 진행할 예정이다.
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