한국 이동통신 3사가 모두 5G 도입을 준비하고 있는 가운데, 2G, 3G, LTE, LTE-A, 4.5G, IoT (LTE-M, LoRa, NB-IoT), WiFi 네트워크 등 통신사 네트워크는 갈수록 복잡해지고 그 성능이 고도화되고 있다.

 

동영상 이용증가로 계속되는 트래픽 증가와 곧 다가올 5G향 고용량 콘텐츠 등장으로 예상되는 트래픽 폭증은 네트워크 용량 증가와 스몰 기지국/셀의 확산을 요구한다. 또한 이통3사 모두 신성장 동력으로 IoT와 인공지능 (AI)를 강화하면서, 데이터를 분석하고 이를 활용하여 새로운 융합 서비스를 창출하는 빅데이터 비지니스와 분석된 데이터를 학습하여 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 비지니스가 부상하고 있다.

 

스몰 셀 증가와 IoT, AI 서비스 확산에 대비하며 이동통신사의 모바일 네트워크 운용 및 품질관리 기술도 진화해 가고 있다.

 

SK 텔레콤이 비록 이동통신 3사 중 가장 많은 주파수를 확보하고 있지만 시장 점유율이 50%에 이르고 있어 가입자당 주파수 보유량은 3사 중 가장 낮다. 주파수는 간섭 제어를 통해 재사용하므로 간섭제어를 잘해 재사용률이 높으면 더 많은 무선 용량을 제공할 수 있지만, 그러기 위해서는 더 높은 수준의 무선 품질 관리가 요구된다. SK 텔레콤이 무선 품질 최적화를 더 열심히(?) 하는 이유이다. SK 텔레콤은 3G 때부터 네트워크 운용에 자동화 기술 (SON; Self-Organizing Network)을 도입하여 무선 품질 최적화에 힘을 쏟아오고 있다. 그러나 4.5G 커버리지 확대와 향후 5G로의 진화에 대비하기 위해서는 보다 혁신적인 네트워크 운용 기술이 요구된다. 이에, 네트워크 운용에 빅데이터와 인공지능 기술을 도입하여 실시간 자동화와 지능화 솔루션을 적용 및 개발 중이다.

 

일찍이 MWC 2015에서 SK 텔레콤은 차세대 모바일 네트워크 운용/관리 시스템으로, 고객 개인별 통신경험 관리 시스템인 T-PANI (T-Packet Analytics & Network Intelligence)와 빅데이터 기반의 지능형 운용 플랫폼인 APOLLO (Analytics Platform for Intelligent Operation)를 핵심 요소로 하는, 빅데이터 분석을 통한 단말 품질 최적화 솔루션인 Fast Data Platform을 발표하였다. 이는 기지국에서 생성되는 셀 데이터를 기반으로 운용되던 SON 서버를 APOLLO 및 T-PANI와 연동하여 사용자와 서비스 중심의 최적화가 가능하도록 한 것이다 (관련 블로그 참고).

 

그 해 9월에는 빅데이터 기반 무선 네트워크 설계 시스템인 ‘MOIRA (Multi-network Optimization & Intelligence & Revolutionary Analysis system)’를 도입하여, 기존에 기지국 단위로 관리하던 통신품질 관리 단위를 세밀화 (20m x 20m)하고 빅데이터를 분석하여 스몰 셀 중심의 미래 통신환경을 고려한 솔루션을 선보였으며 (관련 뉴스), 2016년 3월 부터 SK C&C와 함께 차세대 통신 OSS 시스템을 구축하는 TANGO (T-Advanced Next Generation Operations support system) 프로젝트를 추진하고 있다.     

 

4.5G 진화 로드맵을 발표한 4월 20일, SK 텔레콤은 네트워크 지능화 솔루션인 'AI 네트워크'의 서비스 사례와 향후 진화 방향을 같이 발표하였다. AI 네트워크는 기존 네트워크 최적화 기술에 대한 지능화 솔루션을 4.5G향으로 업그레이드한 것으로, 향후 5G에서의 네트워크 품질 관리 방향을 보여준 것이다. 

 

SK 텔레콤은 작년 12월 AI 네트워크를 상용화하였고, 6대 광역시를 중심으로 LTE 네트워크 40%에 적용하였으며 올해 안에 LTE 네트워크 대부분으로 확장할 계획이다. SK 텔레콤의 AI 네트워크 서비스를 발표 내용을 중심으로 간단히 살펴본다.

 

■ 'AI 네트워크' 지향점

 

4.5G 확산과 5G 도입으로 초고속 초저지연 서비스 등장이 예상됨에 따라, 사용자 체감품질 향상을 위한 네트워크 최적화는 운용자 개입 없이도 실시간으로 실행되어야 한다. 

 

운용자가 관여하던 방식에서 운용자 개입 없이 사용자 체감 품질을 향상시키기 위한 방법으로

• 첫째, 네트워크에서 발생하는 빅데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 네트워크 문제 상황을 유연하게 조정하는 단계가 있고,
• 둘째, <네트워크의 동작패턴과 이상상황> 및 <사용자의 서비스 품질 지수와 이용 패턴>을 지속적으로 분석/학습/예측하여 실시간으로 네트워크 자원을 최적 할당하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 단계가 있다.   

 

목표: 이날 SK 텔레콤이 밝힌 AI 네트워크의 지향점은 네트워크가 학습과 예측을 반복하며 스스로 발전하여, 사용자에게 높은 품질, 안전한 서비스, 맞춤형 서비스를 제공하는 것이다.

 

 

추진 방향: 4.5G와 5G 처럼 고도화된 네트워크를 효율적으로 운용/관리하기 위해, SON에 빅데이터와 딥러닝 기술을 접목하여 네트워크 지능화를 고도화한다.

• 빅데이터를 위한 인프라 구축 - LTE 네트워크 40%의 LTE 기지국으로부터 데이터를 실시간으로 수집하고 분석
• 분석된 데이터를 기반으로 이상징후, 품질저하 등을 실시간으로 검출하여 복구 및 최적화 

제공 서비스: 스마트 SON, 지능형 보안 서비스, 맞춤형/개인화 서비스

 

■ AI 네트워크 구조

 

 

SK텔레콤 AI 네트워크 구조는 크게 데이터 수집, 지능화 플랫폼, 서비스로 구분된다.

• 데이터 수집 - 트래픽, 디바이스, 네트워크 자원으로부터 트래픽 데이터, IoT 데이터, 네트워크 상태정보 데이터 등을 다양한 네트워크와 클라우드를 통해 수집한다.
• 지능화 - AI & Big Data
  • 실시간 분석: 빅데이터를 실시간으로 분석하고
  • 품질 예측: '학습 - 예측 - 실행' 사이클을 통해 재학습하며 품질 예측
• 맞춤형/개인화 서비스 - 지능화를 통해 서비스를 파악하고 트래픽을 예측함으로써 네트워크 품질 및 사용자 체감품질을 개선한다. 이를 기반으로 초고속, 초저지연, IoT, 실감 미디어 등 특화된 서비스를 제공한다.  

 

■ AI 네트워크 제공 서비스

 

1) 스마트 SON (Self-Organizing Network)

SK 텔레콤이 지난 6월 5일 상용화한 4.5G 네트워크를 보자. 5-CA는 5개 주파수를 결합해야 하고 4x4 MIMO 구축을 위해서는 안테나를 더 높이 설치해야 한다. 4.5G 네트워크 필드는 기존보다 훨씬 고도화된 최적화 기술이 필요하다. 이렇게 한층 고속화/대용량화된 망에서는 데이터를 실시간으로 수집/분석하여야 문제를 검출하고 네트워크를 최적화하고 VoC 발생 상황을 예측할 수 있다.

 

예를 들어 200 km/h로 달리고 있는 KTX에 탑승한 승객들이 call drop 문제를 겪고 있다고 하자. 기존 EMS 통계 데이터처럼 15분 또는 5분 주기로 데이터가 수집되어서는 어느 시점, 어느 구간에서, 어떤 문제가 발생했는지 파악하기 어렵다. 또한 LTE 트래픽 상위 10% 사용자가 전체 트래픽의 60%를 차지하는 (2017년 3월 기준) 데서 보듯, 초고속/초고용량 망에서는 엄청난 트래픽이 소수의 헤비 유저 또는 특정 핫스팟에서 발생할 수 있다.

 

고속에서도 트래픽 쏠림 상황에서도 안정적인 통신을 제공하기 위해서, 스마트 SON은 무선 품질 외에도 네트워크 품질 (QoS), 트래픽 데이터, 사용자 체감 품질 (QoE)과 같은 빅데이터를 실시간으로 수집/분석하고 AI 기반 예측을 통해 자가 발전하여 실시간으로 네트워크 품질을 최적화한다.

• 빅데이터 분석을 통한 통신품질 최적화 - 10m x 10m 단위로 전국에서 생성되는 빅데이터를 분석하여 안테나 방향, 커버리지 등 통신품질을 실시간으로 최적화
• 서비스 품질 예측 - 트래픽 급증 등 서비스 품질 저하 요인을 사전에 예측하여 스스로 최적화

 

SK 텔레콤은 스마트 SON에 기반한 네트워크 최적화를 작년 12월 상용화하고 4월까지 LTE 망 40%에 적용하였으며, 실시간 체감 품질 지수 등의 빅데이터를 추가 연계한 고도화를 가까운 시일 안에 적용할 계획이다.  

 

2) 스팸 필터링 및 악성코드 차단

 

 

딥러닝 기반으로 스팸 메시지 및 악성코드를 감지하고 차단율을 높여, 스팸이나 스미싱 피해를 방지하고 스마트폰 속 개인 정보를 보호하는 보안 서비스이다. 올해 안에 상용화할 계획이다. 

• 스팸 메시지 필터링 - 스팸의 텍스트·이미지 패턴을 분석하여 스팸 메시지를 검출하고, 패턴 학습을 통해 필터링 정확도를 향상 
• 악성코드 차단 - 실시간으로 단말 행동을 분석하여 스마트폰 내 악성 코드/앱을 감지하고 자기 학습을 통해 변형 악성 코드/앱을 사전에 예측하고 차단

 

3) 맞춤형 오케스트레이션

맞춤형 오케스트레이션은 SK 텔레콤이 개발 중인 차세대 AI 네트워크 기술로, 네트워크가 서비스와 사용자 특성을 스스로 학습하여, 서비스/사용자 특성에 따라 네트워크 경로와 자원을 최적으로 설정하여 서비스/사용자 별로 맞춤형 품질을 보장하는 기술이다. 네트워크적화도 셀 단위 최적화에서 서비스 단위 및 사용자 단위의 최적화로 진화한다.

 

 

 

네트워크 슬라이싱 (network slicing) 기술을 기반으로 네트워크에 있는 여러 기능의 노드들 중 서비스 별로 필요한 노드로만 가상 네트워크를 구성하여 네트워크 품질을 향상시키고, 분석과 학습을 통해 설정한 Rule을 기반으로 on-demand로 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하게 된다.

• 딥러닝 기술로 서비스 트래픽을 검출하고 분류하여 서비스/사용자 특성을 자동으로 인지/분석한다. 
  • 서비스 class 예: 실감형 미디어, Telco 서비스, Massive IoT, Mission-Critical IoT (저지연 실시간) 등
  • 상품 class 예: Unlimited plan, Quota exceeded, Promotion Targeted 등
• On-demand로 서비스/사용자 맞춤형 네트워크 실시간 생성 - Network slicing 기술로 서비스/사용자 별 가상 네트워크를 생성하고, 서비스 특성을 고려하여 경로를 최적화한다. 

 

이 날 발표에서 SK 텔레콤은 자사 상용망에 인공지능 기술을 도입하여 기존 SON 기반 네트워크 최적화를 지능화와 자동화를 향해 고도화하고 있음을 보여주었다. 자사 운용자들이 보다 쉽게 네트워크를 운용하고, 궁극적으로는 사용자에게 차별화된 품질을 제공하기 위함이다. SK 텔레콤은 5G를 'All-IT'로 정의하고, NFV/SDN 기반 가상화, open HW/SW 활성화 등 IT 기술을 모바일 네트워크에 적극적으로 도입하고 있다. 가상화된 네트워크 인프라 상에서 빅데이터 분석, 딥러닝 기술의 도입은 이 날 발표한 네트워크 관리/운용 효율화뿐 아니라, 이동통신사 서비스를 통신 서비스에서 IT 서비스로 확장하는 비지니스 혁신을 이끄는 원동력이 될 것으로 기대된다.  

 

---

 

SK 텔레콤 LTE 진화방향 

 

(1) 4.5G 진화 로드맵 

(2) C-DRX 적용 

(3) AI 기반 네트워크 품질 관리

(4) Q&A