[2020 AI노믹스 산업지도]통신사, AI로 네트워크 최적화 나서

통신사는 인공지능(AI)을 활용해 네트워크 품질과 장애를 실시간으로 진단, 최적 상태를 유지하는 솔루션을 선보이고 있다.

SK텔레콤은 AI 네트워크 '탱고'(TANGO)를 5세대(5G) 이동통신 버전으로 업그레이드해 운용 중이다. SK텔레콤이 5년간 자체 개발한 탱고는 빅데이터 분석과 머신러닝을 기반으로 한 AI 네트워크 관리 시스템이다.

탱고는 지역·시간대별 트래픽 정보를 기반으로 품질을 자동 최적화하고, 네트워크 이상 징후가 감지될 경우 대응 방안을 관리자에게 알려준다. 또 실시간으로 네트워크 상태를 분석, 고객 체감 품질을 수치화해 관리한다.

SK텔레콤은 롱텀에벌루션(LTE)보다 2~3배 많은 기지국을 필요로 하는 5G 네트워크 특성에 맞게, 탱고 5G의 머신러닝과 빅데이터 분석 기술을 고도화했다. 탱고는 전국 기지국에서 생성되는 빅데이터를 분석해 안테나 방향과 커버리지를 실시간 최적화하고, 트래픽 급증 등 품질 변화 요인을 예측해 스스로 해결한다.

KT 또한 AI로 통신 장애를 분석해 원인을 찾고, 빠른 복구를 돕는 솔루션 '닥터로렌(Dr. Lauren)'을 활용하고 있다.

닥터로렌은 네트워크에서 발생하는 운용 빅데이터를 수집, AI 기반으로 데이터를 분석해 장애 근본 원인을 최대 1분 안에 규명한다. 특히 KT는 내부 관제 기술과 노하우를 AI 기반으로 닥터로렌 시스템에 학습, 모델링했다.

KT는 닥터로렌을 기업고객 대상 네트워크·인프라 통합 관리 솔루션 '올인비즈' 상품에 적용했다. 올해는 5G 네트워크에도 적용했다. KT는 앞으로 장애 조치 방안 추천, 작업자 배치 자동화 등 운용업무 전반과 네트워크 설계 및 투자 등에 AI 적용을 확대할 계획이다.

LG유플러스는 넷스카웃, 이루온과 AI를 접목한 5G 무선품질 관리시스템을 상용화했다. 5G 무선품질 관리시스템은 이용자 민원이 있기 전 품질 저하를 확인하고 선제 대응해 최적 품질을 유지한다.

시스템은 5G 기지국으로부터 실시간 무선 로그를 수집해 AI가 단말과 기지국간 속도·연결 상태 등 품질 분석 데이터를 생성한다. 데이터는 시스템 화면에서 빨간색, 노란색, 녹색 등으로 시각화돼 네트워크 상태를 모니터링할 수 있다. 단순 이상뿐만 아니라 신호 미약이나 간섭 등 원인까지 파악할 수 있다.

기존 무선 통화품질 민원의 경우 조치에 최소 3~4일이 소요됐다면 시스템 구축 이후에는 AI 활용으로 작업이 하루로 단축했다.

통신사 관계자는 “AI를 활용해 문제를 사전 파악, 대처할 수 있다는 점이 가장 큰 변화”라며 “AI 적용을 확대하면 종합적인 운영 및 보수가 가능한 통신망 자동화가 이루어질 수 있을 것”이라고 전망했다.



〈표〉통신사별 AI 네트워크 활용

정예린기자 yeslin@etnews.com