머신러닝 기반 의사결정
5G 대비 기술개발 시급
하드웨어 기반에서 수동적으로 관리·운용됐던 통신망이 스스로 데이터를 분석하고 의사결정을 내리는 네트워크 지능 기술을 통해 2020년께 완전 자율적으로 운용될 수 있을 것으로 보인다.
한국전자통신연구원(ETRI)는 최근 이 같은 내용의 보고서를 발표했다.
네트워크 지능 기술은 네트워크로부터 수집된 빅데이터 분석이나 머신러닝 등 AI 기술을 이용한 자율의사·정책 결정 방식을 통해 네트워크 하부 자원들을 자동적으로 설정, 제어, 관리하는 기술을 말한다.
보고서에 따르면, 현재 네트워크 지능화 단계는 첫 단계라 할 수 있는 소프트웨어-정의 네트워킹(SDN)과 네트워크 기능 가상화 (NFV) 도입에 따라 개방형 범용 네트워크 장비의 보급이 마무리된 상태로, 빅데이터 분석 및 비표준 방식의 인공지능·머신러닝 기술을 이용한 초기 자동화(Autonomic) 또는 중간 적응화(Adaptive) 단계 정도로 정의할 수 있다.
ETRI는 2020년 전후로 표준 기반의 완전 자율화(Autonomous) 단계에 이를 수 있을 것으로 전망하며, 이를 위해 통신사업자들이 관련 기술 개발 및 표준화에 많은 노력을 기울이고 있다고 밝혔다.
네트워크에 지능 기술이 성숙되면 네트워크 관리, 운용에 혁신적인 변화가 생길 것으로 보인다. 통신사업자망은 특정 벤더에 종속적인 하드웨어 장비 내 수동적인 방식의 운용·관리 기법을 탈피해 인공지능 기반의 표준형 소프트웨어 운용 방식으로 전환되게 된다.
또한 다양한 정형·비정형 데이터의 분석을 통해 네트워크 및 IT 자원의 상태를 항시 최적으로 유지하게 되기 때문에, 통신사업자들은 운용비를 절감할 수 있는 동시에 새로운 신규 비즈니스의 발굴도 쉬워진다.
적용례로서는 인터넷 데이터 센터 간의 트래픽 조정 및 대역폭 할당, 데이터 학습을 통한 데이터 센터 에너지 절감에 활용할 수 있다. 네트워크 운용 분야에서는 IP 주소 풀 관리에 활용해 주소 할당을 완전 자동화할 수 있으며, 이동통신 시스템의 무선 커버리지 용량 최적화, 네트워크 슬라이싱 환경에서의 보안 및 관리, 네트워크 오류 식별 및 예측 등에 활용된다.
특히 머신러닝은 과거의 결과뿐 아니라 앞으로의 행동을 예측하고 스스로 판단하도록 할 수 있다는 점에서 빅데이터 기술에서 한 단계 진화한 기술로 평가받고 있어 네트워크 지능기술에서 핵심적인 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.
국내 통신사업자들도 머신러닝 기술을 이용해 네트워크 자동 관리 및 가상망 자원의 종단간 오케스트레이션 기술을 개발하고 있다.
보고서는 5G망에서는 네트워크 슬라이싱 등의 제어 및 관리에 보다 광범위하게 지능화 기술이 활용될 것으로 예측되기 때문에 국내에서도 이와 관련한 보다 적극적인 기술개발 및 표준화의 노력이 더욱 요구되는 시점이라고 덧붙였다.