[기고문] AI와 인간의 협업, 더 진화한 5G 네트워크를 만들다

2021/09/08 by 황찬수
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“스스로 상처 치유하는 유기체 같은 네트워크 구현 목표”

그 어느 때보다 많은 것들이 ‘연결된 세상’에서 사는 지금, 더 나은 경험을 누리기 위해 필요한 것은 바로 물 흐르듯 매끄러운 네트워크다. 그렇기 때문에 이 역할을 수행하는 통신업체들에 큰 기대와 동시에 책임이 따른다. 이제 통신업체들의 네트워크는 수백 만 개의 기기를 끊김 없이 연결해야 하고, 수많은 양의 데이터 흐름을 원활하게 지원해야 하기 때문이다.

삼성전자는 이러한 시기에 인공지능(AI)이 네트워크 서비스의 높은 품질을 유지해주는 것은 물론, 통신 인프라를 현대화하는 데 있어 필수 요소라고 보고 있다. AI 기반의 분석 솔루션이 인간의 창의력, 의사결정 능력과 결합하면 통신업체들이 5G 네트워크를 운영·관리하고 성능을 최적화하는 과정에서 무궁무진한 가능성을 실현할 수 있기 때문이다.

삼성전자는 이동통신사들이 5G 네트워크를 관리하면서 경험하는 다양한 문제 해결을 돕기 위해 인간과 협업이 가능한 AI 도구인 ‘코그니티브 애널리틱스(CognitiV Analytics) 솔루션’을 개발했다. ‘인간과 AI의 협업’이 어떻게 5G 네트워크를 최적화하고, 이를 효과적으로 관리할 수 있는지 알아보자.

 

운영자와 협업하는 AI 분석솔루션…네트워크 신뢰성 ↑

‘코그니티브 애널리틱스’는 네트워크 장애의 기술적 원인을 신속하게 파악하고 품질을 정확히 분석해, 5G 네트워크 관리 능력을 획기적으로 끌어올려 준다. 이 솔루션은 두 가지 핵심 기능을 통해 구현된다. 먼저 네트워크 전체에 걸친 서비스 성능과 품질을 분석하는 것, 그리고 이 과정에서 운영자와 협업을 하는 것이다.

우선 네트워크 성능을 정확히 분석하기 위해서는 서비스 전체의 흐름을 수집하고 평가해야 한다. 예를 들어 이동통신사가 사용자들이 스마트폰으로 영상을 스트리밍하는 상황의 서비스 품질을 파악하려면, 기지국(RAN)과 코어(Core) 장비를 포함한 여러 5G 네트워크 구성요소들이 어떻게 상호 작용하는지 분석해야 한다. 또 개별 장비나 연결성 측면에서 문제가 없는지 파악하는 방대한 작업이 필요하다. 이러한 5G 네트워크 구성요소들에서 발생하는 데이터의 양은 엄청나기 때문에, 이를 분석하기 위해 강력한 AI 도구가 필수적이다.

삼성전자는 이처럼 복잡한 과정을 지원하기 위해 자회사인 지랩스(Zhilabs)와 함께 ‘코그니티브 애널리틱스’를 만들었다. 이 솔루션은 기지국과 코어 장비를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 이를 활용해 네트워크 전반의 상태를 한눈에 살펴볼 수 있게 해준다.

분석 모바일기기 기지국 베이스밴드 유닛 코어

‘코그니티브 애널리틱스’ 솔루션을 활용하면 통신업체들이 네트워크 성능, 서비스, 기타 핵심 정보를 손쉽게 평가하고 종합적인 분석 정보를 얻을 수 있다. 현재 통신업체들은 이러한 정보를 얻기 위해 다수의 개별 분석 솔루션을 사용하고 있다. ‘코그니티브 애널리틱스’는 다수의 솔루션을 오가며 발생할 수 있는 운영자의 오류(Human Error)를 최소화하면서, 네트워크 상태를 빠르게 분석할 수 있다는 강점이 있다.

특히 작업 과정에서 운영자와 긴밀히 협업하고, 어떤 조치를 취하는지에 대한 세부 설명도 제공해 AI가 특정 문제를 해결하는 방법을 더욱 투명하게 공개한다. 이러한 상호작용은 AI의 정확성과 효율성을 높이는 동시에, 통신업체가 AI를 상용 네트워크에 도입하는 것에 대한 신뢰성을 높이는 역할을 한다.

 

포괄적인 데이터 세트 학습능력 → 고도화된 네트워크 운영 지원

‘코그니티브 애널리틱스’의 핵심은 다양한 데이터 세트를 통한 학습 능력과 규칙 기반의 분석, 자동화 기능이다. 이 솔루션에 적용된 AI는 활용할 수 있는 데이터가 적은 초기 도입 단계부터 통신업체의 네트워크를 신속하게 학습한다. AI의 학습을 위해서는 사용 가능한 데이터 세트가 중요하다. 데이터 세트는 데이터의 특성을 구분해 놓은 ‘레이블드 데이터(Labeled Data)’와 그렇지 않은 ‘언레이블드 데이터(Unlabeled Data)’로 나뉜다.

레이블드 데이터는 데이터의 특성·성격을 사전에 표시했다는 의미다. 사진의 경우 사람, 고양이, 강아지 등 내용을 표시한 것, 영상은 등장인물이 어떤 행동을 하고 있는지와 같은 정보를 표시한 것이다. AI는 이러한 특징을 바탕으로 학습을 진행하게 된다.

레이블드 데이터는 고도로 숙련된 엔지니어들만이 제작할 수 있기 때문에, 이를 얻기 위해 상당한 비용이 든다. 또한 AI 분석 솔루션이 초기 도입 단계에서 유의미한 통찰력을 제공하려면, 언레이블드 데이터를 통한 학습이 가능해야 한다. 삼성전자의 AI는 레이블드 데이터와 언레이블드 데이터 모두를 활용한 학습이 가능하며, 이를 통해 초기 단계부터 통신업체들을 지원할 수 있다.

레이블드 데이터 사각형 원 언레이블드데이터

5G 네트워크 관련 데이터 세트는 대부분 AI로 분석할 수 있지만, 일부 데이터는 AI 기반으로 분석할 수 없는 독특한 특성을 가진다. 이 경우 운영자들은 그동안 경험과 전문성을 바탕으로 자체 규칙을 세워, 데이터를 평가해야 한다. 이를 ‘규칙 기반의 분석(Rule-based analysis)’이라고 한다. ‘코그니티브 애널리틱스’는 규칙 기반 분석과 AI 기반 분석을 모두 지원해, 하나의 플랫폼에서 두 가지 방식을 효과적으로 활용할 수 있다. 이를 바탕으로 통신업체는 네트워크 성능을 더 정확하고 간편하게 평가할 수 있다.

 규칙 기반 분석 네 개의 모서리? 그럼 이것은 사각형 ? 사각형 AI 기반 분석 AI 원 사각형

일반적인 네트워크 자동화는 ‘문제 발견 → 원인 파악 → 해결책 모색 → 해결책 네트워크에 반영’의 순서로 이뤄진다. 삼성전자는 AI가 자동화를 수행할 때 적용하는 솔루션을 단계별로 나타낼 수 있도록 설계했다. 따라서 통신업체들은 5G 네트워크에 AI 솔루션을 도입했을 때, 각각의 단계에서 어떤 솔루션이 적용되는지 손쉽게 이해할 수 있다.

‘코그니티브 애널리틱스’는 이미 수억 명의 사용자를 연결하는 모바일 네트워크에 활용되고 있다. 특히 운영자의 개입 없이도 문제를 분석해 솔루션을 적용하고, 그 결과를 다시 분석해 개선하는 ‘클로즈드 루프 자동화(Closed-loop automation)’를 지원한다. 이를 바탕으로 특정 네트워크를 구성하는 장비의 환경설정을 자동으로 제안해준다.

또 실시간으로 네트워크의 주요 성능지표(KPI, Key Performance Index)를 확인하고, 문제가 발생하는 경우 과거의 설정으로 원복 시켜 전체 네트워크에 일관된 서비스를 제공할 수 있게 하는 ‘자동 KPI 모니터링 기능’과 ‘폴백(fall back) 기능’도 포함하고 있다. 트래픽 패턴 변동과 환경 변화에 신속히 대응하기 위해, 실시간 데이터 분석을 바탕으로 네트워크 환경설정을 자동으로 조정할 수도 있다.

 

사람 몸처럼 스스로 치유하는 ‘완전자동화 네트워크’가 목표

오늘날 통신업체의 네트워크 운영과 관리는 세계를 연결하기 위한 복잡하면서도 필수 불가결한 사항이다. 연결된 기기의 수가 기하급수적으로 증가하고, 실감형 콘텐츠가 확산되는 상황에서 더욱 진화한 네트워크를 운영하기 위한 솔루션에 대한 요구가 커지고 있다. 이를 충족시키기 위해 인간(운영자)과 AI의 협업이 강력한 해결책으로 부상하고 있다.

삼성전자는 여기서 나아가 우리의 몸이 상처를 치유하듯 문제를 즉각 파악하고 해결하는 유기체와 같은, ‘완전 자동화 이동통신 네트워크’를 목표로 하고 있다. 예를 들어 사용자가 스마트폰으로 영화를 감상하다가 스트리밍이 멈추게 되면, AI가 곧바로 원인을 파악해 스스로 해결하는 형태를 말한다. 만약 급박한 트래픽 증가가 예상되는 상황이라면, AI가 추가로 네트워크를 증설하고 용량을 확대할 수도 있을 것이다. 이처럼 살아 움직이는 듯한 네트워크 운영 방식을 실현하기까지는 시간이 걸리겠지만, AI를 올바른 방향으로 꾸준히 발전시킨다면 불가능한 목표는 아닐 것이다.

‘코그니티브 애널리틱스’는 ‘AI를 활용해 일상을 더욱 풍요롭게 한다’는 비전을 실현하기 위한 지속적인 노력의 결과물 중 하나다. 이와 같은 AI 분석 솔루션과 인간의 협업이 통신업체들의 첨단 네트워크를 지원해, 우리 삶의 질을 더욱 끌어올려 줄 것을 기대해본다.

by 황찬수

삼성전자 네트워크사업부 Network Analytics그룹장

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