인공지능 및 머신러닝(AI·ML) 기반 네트워크 장애 예측 기술은 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'의 핵심으로 꼽힌다. NWDAF는 네트워크 상의 데이터를 분석하고, 장애를 예측한다. 또 필요한 조치를 자율적으로 시행하는 등 네트워크 자동화를 돕는 장비다. 국제 이동통신 표준화 기구 3GPP의 표준기술장비이기도 하다.
양사는 기지국의 트래픽 혼잡 상황이 발생했을 때 NWDAF를 통해 네트워크 슬라이스 별 과부화를 실시간으로 인지·예측하고, 필요한 조치를 결정하는 등 네트워크 품질을 보장하는 시연을 했다. 이는 향후 AI에 의한 자율 조치 시행까지 결합될 경우 '인간 운영자'의 개입없이도 네트워크가 작동되는 자동운영 솔루션의 가능성을 확인한 것으로 평가받는다.
NWDAF는 차세대 통신의 주요 기술인 네트워크 슬라이스 품질 검증에 활용될 수 있다. 네트워크 슬라이싱은 하나의 네트워크를 여러 개의 독립된 가상 네트워크로 구축하는 방식이다. 과거에는 단일 네트워크를 여러 사용자가 단순 공유해 특정 사용자가 과도한 트래픽을 사용하면 다른 사용자에게 영향을 미쳤다. 네트워크 슬라이싱을 활용하면, 각 슬라이스가 개별 사용자의 필요에 따라 독립적으로 구축돼 각 서비스의 품질을 보장할 수 있다.
또 양사는 AI 및 머신러닝 기반 기술로 네트워크 사용 패턴 및 체감 품질을 사업자가 지정한 핵심 성과 지표(KPI)에 기초해 보여주고, 음성 품질 문제의 원인을 실시간으로 분석하며 사전에 예지할 수 있는 기술도 시연했다.
이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "앞으로도 고객가치를 창출할 수 있는 AI 기술을 네트워크 인프라에 적용하는 연구를 지속하겠다"고 말했다.
홍석원 에릭슨 CSS 기술총괄(상무)은 "3GPP 규격 기반이며, 네트워크 운용자동화 필수장비인 NWDAF의 네트워크 품질 분석, 예측 및 인사이트 제공 기술을 통해서 5G 네트워크 고도화 및 고객 경험 개선에 기여하겠다"고 밝혔다.김나인기자 silkni@dt.co.kr
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