네트워크 트래픽 데이터 발생한 지역 특성 판별하는 AI 모델 개발
트래픽 데이터의 발생 지역, 실내외 비중, 시간대 등 특성 제공
네트워크망 관리와 에너지 효율 높이는데 활용 기대
트래픽 데이터의 발생 지역, 실내외 비중, 시간대 등 특성 제공
네트워크망 관리와 에너지 효율 높이는데 활용 기대
이미지 확대보기29일 LG U+는경희대학교와 별도 현장조사나 긴 테스트 없이 필요한 정보를 빠르게 제공하는 AI 모델 개발에 성공하면서 네트워크 기술 경쟁력을 확보하게 됐다. 기존에는 네트워크 트래픽 데이터가 △주거단지 △오피스단지 △사람이 많이 다니는 상권 등 어디에서 발생했고 어떤 특징을 갖고 있는지 모두 사람이 판별했다. 하지만 이 방식은 많은 시간과 인력이 필요하고 정확도가 떨어질 수 있다는 한계가 있었다.
새롭게 개발된 AI 모델은 네트워크 트래픽 데이터를 입력하면 어떤 지역에서 발생했고 실내·외 트래픽 비중이 얼마나 되는지 어느 시간대에 많이 사용되는지 등의 특성을 제공한다. 이는 기존에 학습된 데이터의 패턴과 입력된 자료를 대조해 특성을 도출하는 방식으로 아파트 단지나 지하철 등 특징이 뚜렷한 지역은 약 90% 이상의 정확도를 보인다.
LG U+는 이 모델을 활용해 전국에 구축한 네트워크망의 관리 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 전국 네트워크망 트래픽 데이터의 지리적 특성을 분석해 장비가 더 필요한 지역에는 미리 증설해 고객 불편을 방지하고 수요가 줄어든 지역은 일부 조정하는 형태다.
향후 LG U+는 AI 모델의 정확도를 높이는 한편 자사 네트워크망 관리 시스템에 연동할 예정이다. 뿐만 아니라 AI가 네트워크망 전체를 관리하는 '자율 네트워크 관리 체계' 시대에도 활용될 수 있도록 맞춤형으로 고도화할 계획이다.
이상헌 LG U+ NW선행개발담당은 "경희대 이동통신 연구실과의 공동 연구로 네트워크 인프라를 개선하고 고객 체감 품질을 향상시킬 수 있는 AI 모델을 확보하게 됐다"며 "새로운 AI 모델을 활용해 더 밝은 세상을 만드는 데 LG U+가 앞장설 수 있도록 만들겠다"고 전했다.
홍인기 경희대학교 연구처장 겸 산학협력단장은 "경희대학교는 이번 핵심 기술 개발을 비롯해 LG U+와 긴밀한 협력을 이어나가도록 최선을 다할 것"이라며 "이번 협업과 같은 성공적인 산학협력 모델을 지속적으로 발굴해 대학의 경쟁력을 더욱 높일 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
































