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📡 AI가 네트워크를 지킨다: NWDAF 기술이란?

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by 늦둥이아빠 2025. 4. 24. 07:22

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5G 시대가 본격화되며, 빠르고 안정적인 네트워크 서비스는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이러한 흐름 속에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 네트워크의 '안전지킴이' 역할을 톡톡히 해내고 있습니다. LG유플러스와 에릭슨이 공동 시연한 NWDAF(Network Data Analytics Function) 기술은 그 중심에 있는 핵심 기술입니다. 이번 글에서는 이 기술이 무엇인지, 그리고 어떻게 우리의 통신 환경을 바꾸고 있는지를 함께 알아보겠습니다.

📡 AI가 네트워크를 지킨다: NWDAF 기술이란?
📡 AI가 네트워크를 지킨다: NWDAF 기술이란?

1. NWDAF는 무엇인가요? – 네트워크를 똑똑하게 만드는 핵심 기술

NWDAF는 3GPP(국제 이동통신 표준화 기구)에서 정의한 표준 네트워크 분석 기능 장비입니다. 이 장비는 네트워크 내 발생하는 방대한 데이터를 수집·분석하고, 이를 기반으로 장애를 예측하거나 필요한 조치를 스스로 결정합니다. 다시 말해, 네트워크의 건강 상태를 실시간으로 체크하고 이상 징후가 발견되면 AI가 먼저 반응하는 시스템인 셈입니다.

항목 내용
정의 네트워크 데이터를 수집·분석하고, 예측·자동 대응까지 수행하는 AI 기반 기능
주요 기술 요소 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 빅데이터 분석
표준 기반 3GPP(국제 이동통신 표준화 기구)에서 정의한 네트워크 분석 표준 기능
핵심 기능 - 장애 징후 예측
- 네트워크 품질 분석
- 트래픽 혼잡 인지 및 조치 안내
도입 효과 - 네트워크 자동 운영 가능
- 장애 발생률 감소
- 고객 체감 품질 향상
적용 분야 - 5G 네트워크 슬라이싱 관리
- 음성/데이터 품질 분석
- KPI 기반 인사이트 도출

2. 어떻게 예측하나요? – AI·ML로 바라보는 네트워크 장애의 징후

NWDAF는 기지국, 사용자 단말, 서비스 사용 패턴 등에서 수집된 데이터를 AI와 머신러닝으로 학습합니다. 예를 들어, 특정 시간대에 특정 지역에서 트래픽이 급증하는 경우를 반복적으로 분석해 혼잡이 발생할 타이밍을 사전에 예측할 수 있습니다. 장애가 생기기 전 이를 인식하고 대응 방안을 제시하는 것이죠.

단계 설명
① 데이터 수집 - 기지국, 코어망, 사용자 단말 등 네트워크 전 구간에서 실시간 데이터 수집
② 전처리 - 이상치 제거, 결측값 처리 등 머신러닝 학습을 위한 데이터 정제
③ 패턴 학습 - 머신러닝 알고리즘이 과거 장애 발생 시의 트래픽, 지연, 패킷 손실 등의 패턴을 학습
④ 이상 감지 - 실시간 데이터를 기반으로 학습된 패턴과 비교해 이상 징후를 탐지
⑤ 예측 분석 - 특정 지역이나 슬라이스에서 향후 장애 가능성 분석
⑥ 대응 조치 추천 - 예측 결과에 따라 트래픽 우회, 자원 재할당 등 최적의 조치안을 제안
⑦ 자동 대응 - 향후 고도화 시 인간 개입 없이 자율적으로 장애 예방 또는 완화 조치를 실행 가능

3. 품질을 위한 진화 – 5G 시대의 해법, 네트워크 슬라이싱

5G는 빠르기만 하면 되는 것이 아니라, 각 사용자나 서비스에 최적화된 품질을 제공하는 것이 중요합니다. 여기서 등장한 것이 네트워크 슬라이싱(Network Slicing) 기술입니다. 이는 하나의 물리적 네트워크를 여러 개의 가상 네트워크로 나누어, 사용자나 서비스 특성에 따라 독립적으로 운영하는 방식입니다.

NWDAF는 이 슬라이싱 네트워크의 상태를 모니터링하고 슬라이스별 과부하를 예측하며, 적절한 자원 할당을 유도함으로써 서비스 품질을 안정적으로 유지하도록 도와줍니다.

항목 내용
네트워크 슬라이싱이란 하나의 물리적 네트워크를 여러 개의 독립된 가상 네트워크(Slice)로 나눠 각각의 용도에 맞게 운영하는 기술
AI 결합 방식 NWDAF가 각 슬라이스의 트래픽, 지연 시간, 오류율 등을 실시간 분석하고 이상 징후를 예측

4. 자동화의 길 – 네트워크 운영, 사람이 사라지는 시대

NWDAF가 예측만 하는 것이 아니라, 필요한 조치까지 자동으로 수행할 수 있다면 어떨까요? 이는 곧 네트워크 자동운영(Autonomous Network)의 미래를 의미합니다. 사람이 개입하지 않아도, AI가 트래픽 혼잡을 감지하고, 리소스를 재분배하거나 서비스를 우회시키는 등의 조치를 취함으로써 완전 자율형 네트워크 운영이 가능해지는 것입니다.

이 기술이 상용화된다면, 네트워크 장애에 따른 서비스 중단 시간은 획기적으로 줄어들게 될 것입니다.

항목 내용
🌐 비전 - AI가 네트워크 상태를 실시간 감지, 분석, 조치까지 전 과정 자동으로 수행
- 사람 개입 없는 ‘완전 자율 운영’ 가능성
🧠 핵심 기술 - NWDAF, 머신러닝 기반 예측 모델, 자동화된 정책 실행 엔진 (예: 자동 트래픽 조정, 자원 재배치 등)
✅ 기대 효과 - 장애 발생률 감소, 운영비용 절감, 품질 일관성 확보, 실시간 대응 향상
⚠️ 현재 한계 - 복잡한 상황에서의 의사결정 부족, 예외 상황 처리 미흡, 데이터 편향 가능성, 표준화 미완
🧩 기술적 과제 - 신뢰성 있는 예측 알고리즘 개발, 다양한 장비/환경과의 통합, 보안 문제 대응
🤔 현실성 평가 - 단계적 도입은 가능 (예: 트래픽 관리, 장애 예측 분야), 전면 자동화는 아직 실험 단계
🔄 향후 방향 - 인간과 AI의 협업(하이브리드 오퍼레이션) → 점진적으로 완전자율화로 진화

5. 사용자 몰입형 경험 – 우리가 모르는 사이, 통신 품질을 관리하는 AI

사용자는 보통 통신 품질이 나빠졌을 때만 이를 체감합니다. 하지만 NWDAF 기술이 적용된 네트워크는 사용자가 문제를 인식하기도 전에 AI가 먼저 진단하고 개선합니다. 예컨대 음성 통화 품질이 떨어질 조짐이 보이면, AI가 그 원인을 실시간으로 분석하고 문제 해결을 시도하는 식입니다.

이는 고객의 체감 품질을 크게 높이고, 서비스 만족도를 개선하는 중요한 요소가 됩니다.

항목 설명
🎯 목적 사용자가 인지하지 못해도 백그라운드에서 네트워크 품질을 지속적으로 최적화
🔍 주요 적용 영역 - 음성 통화 품질 분석 및 개선, 동영상 스트리밍 끊김 방지, AR/VR 연결 지연 최소화
⚙️ AI의 역할 - 트래픽 급증/이상 상황 실시간 감지, 패턴 기반 장애 예측, 자동 리소스 재배치 및 트래픽 분산
💡 사용자가 느끼는 효과 - “통화가 더 끊기지 않네?”, " 영상 로딩이 빨라졌어!”, “게임할 때 딜레이가 거의 없어졌어!”
📈 개선 사례 예시 - 평균 지연 시간 15% 감소, 음성 통화 중 끊김 현상 30% 감소, 고해상도 영상 스트리밍 성공률 향상
🤖 무의식 속 개선 사용자가 불편을 느끼기 전, AI가 먼저 대응하여 품질 저하를 막음

6. 조용한 기술 파트너 – 에릭슨의 글로벌 기술력과 NWDAF 기여

이번 기술 시연은 LG유플러스와 글로벌 통신장비 제조사인 에릭슨(Ericsson)의 협업으로 이루어졌습니다. 에릭슨은 3GPP 기반의 표준 기술 개발에 적극 참여하고 있으며, NWDAF의 구현과 고도화에 기여하고 있습니다.

에릭슨의 CSS(Core and Service Systems) 기술 총괄인 상무는 “NWDAF는 5G 네트워크 운용 자동화의 필수 장비이며, 고객 경험을 극대화하는 기반 기술”이라고 밝혔습니다.

이처럼 국내 통신사와 글로벌 기술 기업이 힘을 모아 AI 기반 네트워크 혁신을 선도하고 있다는 점에서 큰 의미를 갖습니다.

항목 내용
🏢 기업 개요 -  스웨덴에 본사를 둔 글로벌 통신장비 기업, 140여 개국 이상에 네트워크 장비 공급
🔧 NWDAF 기술 역량 - AI·ML 기반 데이터 분석 및 장애 예측 기술 개발, 실시간 네트워크 인사이트 제공
📚 3GPP 기여 배경 - 3GPP(국제 이동통신 표준화 기구) 기술 규격 제정에 참여, NWDAF 표준화 추진 및 테스트 기여
🌐 글로벌 시장 전략 - 통신사들과 협업해 5G 자동화 솔루션 공급, 개방형 아키텍처(Open RAN) 및 AI 자동화 확대
🤝 국내 협력 사례 -  LG유플러스와 NWDAF 기반 시연 진행, 실시간 과부하 감지 및 품질 관리 자동화 구현
🚀 향후 전망 - 6G 대비한 자율 네트워크 기술 선도, AI 기반 네트워크 오케스트레이션 확대

마무리하며

AI는 이제 단순한 분석 도구를 넘어, 네트워크의 관리자이자 운영자로 진화하고 있습니다. LG유플러스와 에릭슨의 이번 NWDAF 기술 시연은 이러한 미래를 앞당기는 중요한 발걸음입니다.

앞으로는 통신사마다 얼마나 똑똑한 AI를 네트워크에 적용하느냐에 따라 고객의 만족도와 서비스 신뢰도에 큰 차이가 생기게 될 것입니다.

지금 우리가 쓰는 데이터 한 줄, 음성 통화 한 통에도 AI가 똑똑하게 품질을 관리하고 있다는 사실, 알고 계셨나요?