※ 디지털 트윈(Digital Twin): 현실의 물리적 실체를 가상 세계에 복제하는 기술

AI가 ‘판단’하고 디지털 트윈이 ‘검증’한다

양사는 AI의 분석과 디지털 트윈의 사전 검증을 연계해 네트워크 최적화 기술을 개발했다.

기존에는 전문 인력이 현장 데이터를 분석한 뒤 기지국 설정 값을 직접 조정하는 방식으로 네트워크를 최적화했다. 조정 결과는 네트워크에 실제 적용한 뒤에 확인할 수 있기 때문에, 시시각각 달라지는 통신 트래픽에 맞춰 설정을 수시로 조정하는 데 어려움이 있었다.

이번 자율 운용 기술을 사용하면, 설정 조정에 따른 기지국별 성능 변화를 실제 망에 적용하기 전에 예측할 수 있다. AI는 상용망 데이터를 학습해 기지국들이 서로 주고받는 영향을 파악하고, 안테나 빔의 방향과 폭 등을 조정해 네트워크 설정 후보를 도출한다. 이어서, 디지털 트윈은 각 후보를 적용했을 때의 성능을 가상 환경에서 검증한다. AI는 이 결과를 바탕으로 최적의 운용안을 선택한다.

이러한 자율 운용을 뒷받침하는 핵심 기술은 실제 상용망 환경을 가상 공간에 구현한 ‘네트워크 디지털 트윈’이다. 삼성전자는 실제 지형과 건물 구조를 반영한 3차원 공간에 이용자 분포와 이동, 전파 환경, 트래픽 특성을 구현하고, 기지국과 단말의 동작 특성도 반영했다.

기지국 간 균형 있는 분산과 네트워크 자원 효율 개선 효과 확인

양사는 지난 7월부터 약 3개월간 경기도 수원시 KT위즈파크 야구장에서 AI·디지털 트윈 기반의 네트워크 자율 운용 기술을 실증했다. 이를 통해 관중이 밀집한 통신 환경에서도 안정적인 통신 품질을 제공할 수 있음을 확인했다.

야구장은 경기 전후 대규모 관중의 출입과 경기 중 영상 시청, SNS 공유 등으로 이용자 위치와 데이터 사용량이 급격히 달라지는 대표적인 환경이다. AI는 이러한 변화를 지속적으로 모니터링해 상황에 맞는 5G 기지국 운용안 후보를 도출했다. 디지털 트윈이 각 운용안의 성능을 검증하면, AI는 이를 바탕으로 선정한 최적안을 실제 네트워크에 적용했다.

그 결과, 양사는 일부 기지국에 몰리던 트래픽이 인접 기지국으로 보다 균형있게 분산되고 네트워크 자원 활용 효율도 개선되는 효과를 확인했다. 기지국 간 트래픽 불균형을 나타내는 통신 부하 편차는 최대 34%, 특정 기지국에 집중된 통신 부하는 최대 16% 감소했다. 특히, 디지털 트윈의 예측 결과가 상용망에서 관측한 실제 성능과 높은 수준으로 일치하는 것으로 나타났다.

삼성전자 삼성리서치 차세대통신연구센터장 정진국 부사장은 “양사는 AI가 도출한 최적화 방안을 디지털 트윈으로 미리 검증해 실제 상용망에 적용할 수 있는 기술을 개발했다”며 “네트워크 운용 효율화와 사용자 체감 품질을 모두 향상시키는 미래 통신 기술로 네트워크 혁신을 지속 선도해 나가겠다”고 강조했다.

KT 네트워크부문 미래네트워크Lab장 이종식 전무는 “이번 실증을 통해 AI 셀 트윈 기반 자율 운용 기술의 상용망 적용 가능성을 확인했다”며 “KT는 AI 셀 트윈 기술을 지속적으로 고도화해 변화하는 네트워크 환경에 능동적으로 대응하고, 이를 통해 고객에게 더 나은 통신 품질을 제공하는 자율 운용 네트워크를 구현해 나가겠다”고 말했다.

삼성전자는 AI 기반 네트워크 최적화 기술 연구에 매진해왔다. 앞으로도 국내외 통신사업자 및 파트너사와 협력해 디지털 트윈 기반 사전 검증 기술의 적용 범위를 다양한 네트워크 운용 환경으로 확대하고, 6G 시대의 자율 네트워크 실현을 앞당길 계획이다.