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KT, 인공지능 기술로 5G 품질 높인다!

5G 기지국 제어에 AI 기술 적용한 ‘5G 아이콘’ 개발
주변 환경 통계 데이터 학습…최적 안테나 각 산출
빅데이터 기반 망 운용·관제 노하우반영해 장애 '뚝'

홍정민 기자

기사입력 : 2020-01-10 14:20

KT가 5G 네트워크 최적화와 관제 영역에 인공지능 기술을 적용하고 5G 품질을 강화한다고 9일 밝혔다. KT 네트워크부문 직원들이 AI 기반의 5G 기지국 최적화 시스템인 ‘5G 아이콘(AIKON)’을 활용해 기지국 제어를 진행하고 있다. 사진=KT이미지 확대보기
KT가 5G 네트워크 최적화와 관제 영역에 인공지능 기술을 적용하고 5G 품질을 강화한다고 9일 밝혔다. KT 네트워크부문 직원들이 AI 기반의 5G 기지국 최적화 시스템인 ‘5G 아이콘(AIKON)’을 활용해 기지국 제어를 진행하고 있다. 사진=KT
KT(회장 황창규)가 빅데이터 기반의 인공지능(AI)을 활용한 5G 네트워크 통신품질 최적화 등에 나선다. 이를 통해 5G기지국 안테나 방향을 최적의 통화품질을 제공할 수 있는 방향으로 잡아주는 등 5G통신 장애

밯리 터ㅗㅇ화가장최적 영역에 인공지AI) 기술을 적용하고 5G 품질을 강화한다고 9일 밝혔다.
KT는 5G 기지국 최적화에 인공지능 기술을 적용한 ‘5G 아이콘(AIKON, AI KT interactive Optimized Network)’을 개발하고, 빅데이터 기반으로 기지국을 자동 최적화함으로써 보다 빠르고 정확하게 최적의 5G 품질을 제공할 수 있게 되었다.

‘5G 아이콘(AIKON)’을 통한 기지국 최적화는 학습 데이터를 기반으로 한 실시간 자동 조정 과정과 이를 통한 최적의 결과값 도출 작업으로 이루어진다.

우선 기지국 주변 커버리지와 무선 주파수 품질, 건물 높이 등의 환경 데이터, 안테나의 기울기, 높이 데이터 등을 학습하고, 이를 통해 최적의 기지국 설정 모델을 추출한다. 추출한 설정 값을 원격에서 적용하고 실시간 결과치를 반영한 자동적인 미세 반복 조정 작업을 통해 약 2분 내에 자동으로 최적의 결과 값을 도출해 낼 수 있다.

KT는 현장에 엔지니어가 출동하지 않고도 이러한 일련의 과정을 원격에서 적용 및 결과 확인까지 가능하기 때문에 예상치 못한 환경 변화와 이벤트 발생 상황에서도 빠르고 효율적인 품질 최적화를 진행할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
실제로 KT는 올해 새해를 맞이한 서울 보신각 타종행사 현장에도 ’5G 아이콘(AIKON)’을 적용해 행사장 주변에 수많은 인파가 몰렸음에도 불구하고 완벽한 5G 소통율을 기록했다.

또한 KT는 고객체감품질 향상을 위해 KT가 자체 개발해 운용중인 빅데이터 기반의 무선 품질 분석 시스템 'KT WiNG (Wireless Network Guard)’에서 추출한 5G 품질 데이터를 기반으로 ‘5G 아이콘(AIKON)’의 학습결과 정확도를 지속적으로 향상시키고 있다.

아울러 KT는 5G 네트워크 관제 영역에도 최초로 인공지능 기술을 적용한 ‘5G AI 관제시스템’을 운영 중에 있다고 밝혔다.

KT가 운영 중인 ‘5G AI 관제 시스템'은 KT만의 네트워크 운용·관제 노하우를 데이터화하고, 네트워크장비에서 수집한 신호·트래픽 알람·로그 등의 빅데이터를 기반으로 딥러닝을 통해 AI 장애 예측 모델을 만든다. 이러한 장애 예측 모델을 기반으로 시스템에서 이상 징후가 감지되는 경우 예측 경보를 띄우고 자동으로 분석을 수행해 상황을 진단하고 조치 가이드를 제시한다.

네트워크 운용자가 직접 장애를 인지하고 조치를 수행하던 기존 네트워크 관제 영역에 인공지능 기술을 적용함으로써 장애가 발생하기 전에 보다 빠르고 정확한 분석과 대응이 가능해져 장애 피해를 최소화할 수 있다.

KT 네트워크운용본부장 지정용 상무는 “KT는 5G 네트워크에 AI 기술을 접목해 네트워크 혁신과 더불어 고객에게 최고 품질의 서비스를 제공하고자 한다”라며, “앞으로도 더 다양한 네트워크 영역에 AI를 비롯한 신기술을 접목해 KT만의 차별화된 기술 혁신을 선보일 것“이라고 말했다.

무선 네트워크에서 최적의 품질을 제공하기 위해서는 주변 환경에 따라 기지국을 최적화하는 것이 가장 중요하며, 이를 위해서는 기지국 별로 파라미터(변수) 설정과 안테나 각도 틸팅(기울이기) 등을 최적의 값으로 조정하는 작업이 필요하다.

기지국마다 서로 다른 최적의 설정 값을 찾기 위해서는 여러 번의 시뮬레이션과 조정 작업이 필요하지만, 기존에 이러한 작업은 담당 엔지니어의 역량과 경험치를 기반으로 한 수동 작업 형태로 이루어졌기 때문에 주변의 환경 변화나 이벤트 발생 시 실시간으로 빠르게 대응하는 데에는 다소 어려움이 있었다.


홍정민 글로벌이코노믹 기자 goodlife@g-enews.com
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