기지국 최적화는 학습 데이터를 기반으로 한 실시간 자동 조정 과정과 이를 통한 최적의 결과값 도출 작업으로 이뤄진다. 빅데이터 기반의 기지국 자동 최적화기술로 5G 품질이 높아진다는 설명이다.
기지국 주변 커버리지와 무선 주파수 품질, 건물 높이와 같은 환경 데이터, 안테나의 기울기, 높이 데이터를 학습하고 이를 통해 최적의 기지국 설정 모델을 추출한다. 설정 값을 원격에서 적용, 실시간 결과치를 반영한 자동적인 미세 반복 조정 작업을 통해 약 2분 내에 자동으로 최적의 결과 값을 도출하는 구조다.
KT는 현장에 엔지니어가 출동하지 않고도 이러한 일련의 과정을 원격에서 적용 및 결과 확인까지 가능하기 때문에 예상치 못한 환경 변화와 이벤트 발생 상황에서도 빠르고 효율적인 품질 최적화를 진행할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
KT는 5G 네트워크 관제 영역에도 최초로 AI 기술을 적용한 5G AI 관제시스템을 운영 중에 있다고 밝혔다.
자체 보유한 네트워크 운용-관제 노하우를 데이터화하고 네트워크장비에서 수집한 신호·트래픽 알람·로그 등의 빅데이터를 딥러닝으로 구동, AI 장애예측 모델을 만든 후 시스템에서 이상 징후가 감지되면 예측 경보를 띄우고 자동으로 분석을 수행해 상황을 진단하고 조치 가이드를 제시하는 구조다.
네트워크 운용자가 직접 장애를 인지하고 조치를 수행하던 기존 네트워크 관제 영역에 AI를 적용하면서 장애가 발생하기 전에 보다 빠르고 정확한 분석과 대응이 가능해져 피해를 최소화할 수 있다는 설명이다.
KT 네트워크운용본부장 지정용 상무는 “KT는 5G 네트워크에 AI 기술을 접목해 네트워크 혁신과 더불어 고객에게 최고 품질의 서비스를 제공하고자 한다”라며 “더 다양한 네트워크 영역에 AI를 비롯한 신기술을 접목할 계획”이라고 말했다.