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SKT, 6G 진화 위한 저지연 코어망 핵심 기술 개발
02/01/2024

SK텔레콤과 인텔 연구원들이 공동 기술 검증한 기술 백서에 대해 논의하는 회의 장면

  • 코어망에서 통신지연 최대 70% 감소, 서비스 효율 약 33% 향상 가능성 확인
  • 인텔과 공동 기술백서 발간… 향후 연구 성과 기반 AI 서비스 고도화 목표
  • “AI 기반 6G 코어 아키텍처에 대한 추가 연구와 상용화 노력 지속할 것”

SK텔레콤(대표이사 사장 유영상, www.sktelecom.com)은 인텔과 협력해 향후 6G 이동통신을 위한 베어메탈 기반 클라우드 네이티브* 코어망 구조 진화에 필요한 코어망 내부 통신 지연 감소 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

* 베어메탈 기반 클라우드 네이티브: 하드웨어 자원과 클라우드에 존재하는 가상 자원 사이에 운영체계를 중복 설치하지 않도록 시스템을 경량화하는 방식

 

코어망은 고객의 모바일 기기에서 발생하는 모든 음성과 데이터 트래픽이 인터넷 망으로 접속하기 위해 거치는 관문으로, 다양한 장비 연동을 통해 보안과 서비스 품질을 담당하는 이동통신 서비스의 교환기 시스템이다.

 

그 중에서도 6G 코어 아키텍처(Core Architecture)는 앞선 세대의 통신보다 높은 유연성·안정성을 요구 받고 있으며, 지능형·자동화 기술을 내장해 고객에게 안정된 AI 서비스 품질과 기술을 제공하는 것을 기본으로 한다.

 

코어망 기술이 진화를 거듭하면서 망을 구성하는 다양한 시스템과 여러 서비스를 제공하는 세부 기능도 폭발적으로 증가하게 된다. 지속적인 망 복잡도 증가로 상호 교환 메시지가 빈번하게 재생성되어 기존 대비 코어망 내 통신 지연 발생이 예상된다. 이러한 한계를 기존 코어망 내부 단위 기능간 상호 연동에 대한 통신 표준 기술(Service Communication Proxy)로는 해소하기 어렵다.

 

이에 SKT는 다가오는 6G 시대에 대비해 망 복잡도 개선을 위한 국제 표준화, 기술설계 및 실증을 추진하고 있다. SKT는 인텔과 함께 베어메탈 기반 클라우드 네이티브 코어 아키텍처에서 통신 지연의 주요 요소인 기능간 연동 통신 표준 기술의 처리 속도를 획기적으로 절감하는 핵심 기술 개발에 성공했다.

 

양사간 공동 연구로 개발된 ‘Inline Service Mesh’ 기술은 프록시 없이 각 기능 모듈간 통신을 수행하는 방식으로, 코어망 내부 통신 속도를 향상시킨다.

 

SKT는 이 기술을 6G 코어 아키텍처에 적용할 때 코어망에서 통신 지연을 최대 70% 가량 감소시키고 서비스 효율은 약 33% 높일 수 있다는 점을 입증했다. 다량의 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 이번 기술을 통해 다양한 인공지능 서비스들과 고도화된 서비스를 폭넓은 형태로 서비스할 수 있게 된다.

 

SKT는 앞서 지난 2022년 실 사용자의 이동 패턴을 실시간 분석하여 무선 자원을 40% 절감하는 코어망의 연결성 개선 기술을 상용화한 바 있으며, 이번 기술 개발을 통해 더욱 향상된 코어망 구조 진화를 위한 기반을 확보했다.

 

SKT는 인텔과의 공동 연구 결과를 기술백서로 발간했으며, 검토 과정을 거쳐 국제 이동통신 표준화 협력기구(3GPP)에 6G 서비스 및 구조 사항 표준화 반영을 추진하는 등 관련분야 기술 선도 입지를 굳건히 할 계획이다.

 

SKT와 인텔은 지난 10년간 유무선 이동통신 핵심 기술 개발 연구를 위해 꾸준히 협력해 오고 있다. 양사는 이번 연구를 포함해 코어망의 다양한 영역에 AI 기술을 접목하는 트래픽 처리 향상 기술 분야에서 공동 연구 개발을 지속하고 있다.

 

류탁기 SK텔레콤 인프라기술담당은 “6G 분야 기술 선도를 위해 인텔과 지속적인 기술 개발 협력을 해 온 결과 또 하나의 기술적 성과를 달성했다”라며, “AI를 기반으로 하는 6G 코어 아키텍처에 대한 추가 연구와 상용화 노력을 지속할 것”이라고 밝혔다.

 

댄 로드리게즈 인텔 네트워크 에지 솔루션 그룹 총괄은 “네트워크 인프라 시장에서 혁신을 주도하기 위해 SK텔레콤과 지속적으로 공동 연구 및 개발 노력을 기울이고 있다”며, “코어망 고도화를 위해 최신 제온(Xeon) 프로세서에 내장된 AI 기능을 활용하고 성능 및 효율성을 개선하기 위한 노력을 계속할 것”이라고 설명했다.

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