AI-RAN 워킹그룹(WG)

통신 산업이 6G를 향해 빠르게 나아가면서, 인공지능(AI)을 무선 접속 네트워크(RAN: Radio Access Network)에 통합하는 것은 단순한 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 이러한 전환을 주도하기 위해 세 가지 전문 워킹그룹이 출범하였으며, 각각은 AI와 RAN 간 상호작용의 특정 영역에 초점을 맞추고 있습니다.

• AI-for-RAN
• AI-and-RAN
• AI-on-RAN

이들 워킹그룹은 네트워크 설계, 구축, 운영 전반에 걸쳐 AI의 한계를 넓히며, 통신 기술의 미래를 적극적으로 개척하고 있습니다.

 

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AI-for-RAN 워킹그룹

AI-for-RAN 워킹그룹은 인공지능을 무선 접속 네트워크에 통합하여 네트워크 성능과 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔 협력 이니셔티브입니다. 이 그룹은 AI 기능을 네트워크 운영에 직접 내재화함으로써, 자율적으로 최적화가 가능한 AI-네이티브 RAN을 구현하고자 하며, 이를 통해 전체 네트워크 효율성과 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

주요 목표

• 스펙트럼 효율성 향상: 제한된 대역폭 내에서 데이터 전송률을 극대화하여 급증하는 데이터 수요를 충족
• 에너지 효율성 향상: 네트워크 구성 요소 전반의 전력 소비를 줄여 지속 가능하고 비용 효율적인 운영 달성
• 처리 효율성 개선: 복잡한 작업과 서비스를 지원하기 위한 RAN 시스템의 연산 성능 강화
• 지원 시스템 효율화: 자동화를 통해 운영 프로세스를 간소화하고 수작업 개입 최소화

주요 활동

• 문헌 조사: 기존 AI 및 머신러닝(ML) 기술이 통신에 어떻게 적용되고 있는지를 분석하여 최적 사례 및 개선점을 파악
• 사용 사례 개발: RAN 기능 최적화에 AI가 효과적으로 적용될 수 있는 시나리오를 정의하고 구체화
• 테스트 및 구현: 실험실 테스트와 개념 검증 시스템(PoC)을 통해 실제 환경에서 AI 기반 솔루션의 유효성을 검증

사용 사례 예시

1. AI 기반 간섭 관리
   도심 환경에서의 신호 간섭 문제를 실시간으로 탐지하고 대응하는 AI 알고리즘을 통해 스펙트럼 효율성과 사용자 경험을 동시에 향상
2. AI를 통한 에너지 절감
   네트워크 트래픽 패턴을 분석하고 저활용 셀을 일시적으로 비활성화하여 에너지를 절약
3. 모빌리티 최적화
   사용자 이동 패턴과 네트워크 상태를 예측하여 핸드오버를 사전에 실행함으로써 끊김 없는 연결성과 신뢰성을 보장

협력 및 향후 방향

AI-for-RAN 워킹그룹은 업계 리더, 학계, 표준화 기구와 협력하여 AI가 RAN에 원활히 통합될 수 있도록 하고 있습니다. 기존 표준과의 정합성을 유지하고 새로운 표준 개발에 기여함으로써 AI 기반 솔루션의 산업 전반적 도입을 촉진하고자 합니다.

 

향후에는 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning), 연합 학습(Federated Learning) 등 고급 AI 기술을 적용하고, 데이터 프라이버시, 보안, AI 모델의 해석 가능성과 같은 이슈를 해결하여 규제 준수와 신뢰 확보에 집중할 계획입니다.

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AI-and-RAN 워킹그룹

AI-and-RAN 워킹그룹은 컴퓨팅과 통신 인프라의 융합을 통해 RAN과 AI 워크로드를 동시에 실행하는 방식을 탐색합니다. 이를 통해 플랫폼 활용도를 높이고, 네트워크 사업자에게 새로운 수익 모델을 제시하는 것을 목표로 합니다.

주요 목표

• 자원 최적화: RAN과 AI 애플리케이션이 자원을 효율적으로 공유하여 인프라 활용도 극대화
• 멀티 테넌시 지원: 다양한 애플리케이션이 동일한 인프라에서 상호 간섭 없이 공존 가능
• 서비스 품질 및 보안 유지: 리소스 공유 환경에서도 높은 서비스 품질과 강력한 보안 확보

주요 활동

• 솔루션 분석: RAN과 AI의 병렬 실행이 가능한 기존 기술과 방식을 검토
• 아키텍처 설계: RAN과 AI가 통합 운영될 수 있는 프레임워크 및 구조 개발
• 성능 평가: 통합 시스템의 성능 및 효율성을 측정하여 목표 지표 충족 여부 확인

사용 사례 예시

1. AI 기반 네트워크 최적화
   실시간 트래픽 분석을 통해 병목 현상 예측 및 네트워크 파라미터 조정으로 사용자 경험 향상
2. 엣지 컴퓨팅 기반 AI 서비스
   네트워크 엣지에서 실행되는 실시간 영상 분석, AR 서비스 등으로 지연 시간 감소 및 몰입형 사용자 경험 제공
3. 동적 자원 할당
   AI 모델이 실시간 수요를 예측하여 네트워크 자원을 동적으로 분배, 성능 최적화 및 리소스 효율성 강화
4. AI 기반 보안 강화
   AI가 이상 징후를 실시간으로 탐지하고 대응하여 네트워크 보안성 제고
5. AI 지원 네트워크 계획
   사용자 행동과 네트워크 사용 패턴을 예측하여 효율적인 네트워크 배치 및 확장 전략 수립

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AI-on-RAN 워킹그룹

AI-on-RAN 워킹그룹은 AI-RAN Alliance 산하에 운영되며, 다양한 산업군에서 AI 및 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션을 무선망 상에서 제공하기 위한 무선 인터페이스 요건을 정의하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 현재 5G 네트워크를 기반으로 해당 애플리케이션을 벤치마킹하여, 6G로의 진화를 위한 요구사항을 도출하고자 합니다.

주요 목표

• 성능 벤치마킹: 기존 5G 네트워크 상에서의 AI 애플리케이션 성능을 평가하고 기준선 수립
• 요구사항 정의: 향후 6G에서 AI/GenAI 서비스 제공을 위한 무선 인터페이스의 기술적 발전 방향 도출
• 보안 및 규제 준수: 데이터 프라이버시 및 네트워크 무결성을 확보하며 엄격한 규제 기준에 부합

주요 활동

• 기술 분석: 현재 활용 중인 AI/ML 및 GenAI 기술의 적용 가능성과 한계점 평가
• 문제 도출: RAN 상에서 AI 애플리케이션을 운영하는 데 따른 지연, 대역폭, 연산량 등의 도전 과제 식별
• 랩 시스템 개발: 실험실 기반의 테스트 환경 구축을 통해 이론과 실제 구현의 유효성 검증

사용 사례 예시

1. 실시간 언어 번역 서비스
   다문화 지역에서 AI 기반 언어 번역 기능을 통해 실시간 커뮤니케이션을 가능케 하여 사용자 경험 향상
2. AI 기반 멀티미디어 애플리케이션
   AR/VR 스트리밍 등 몰입형 콘텐츠를 고속·저지연으로 제공하여 차세대 엔터테인먼트 구현
3. 산업 자동화 및 로보틱스
   제조 현장 등에서 센서 데이터를 실시간 분석 및 제어하여 생산성 및 안전성 향상
4. 의료 서비스 지원
   원격 진단 및 상담을 위한 실시간 데이터 전송 및 분석을 통해 의료 접근성 확대

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결론: AI-RAN을 향한 통합 비전

인공지능(AI)의 무선 접속 네트워크(RAN) 통합은 차세대 무선 통신 진화를 위한 핵심 전환점이며, 특히 6G 시대를 대비하는 데 있어 필수적인 요소입니다.

AI-for-RAN, AI-and-RAN, AI-on-RAN 세 워킹그룹은 RAN 운영, 자원 관리, 애플리케이션 제공 등 네트워크 전체 계층에 AI를 심층적으로 통합하는 다차원적 접근을 실현하고 있습니다.

• AI-for-RAN은 AI 기반으로 자율 최적화 가능한 네트워크 구조를 만들고, 간섭 완화 및 네트워크 자동 조정 같은 실용 사례를 통해 높은 효율성과 적응성을 보여주고 있습니다.
• AI-and-RAN은 RAN과 AI 워크로드가 동일한 플랫폼에서 병렬로 운영되는 환경을 조성하여 엣지 데이터센터 기반의 수익 모델 확대와 자원 슬라이싱을 가능하게 합니다.
• AI-on-RAN은 RAN을 AI 및 GenAI 애플리케이션의 서비스 제공 플랫폼으로 진화시키며, 실시간 번역, 몰입형 콘텐츠, 산업 자동화, 원격 진료 등 다양한 신규 서비스를 현실화하고 있습니다.

이들 워킹그룹의 공조는 지능적이고 자율적이며 서비스 인지형 네트워크의 구현을 위한 통합 비전을 보여주며, 기술적 격차 해소뿐만 아니라 향후 6G 시스템의 아키텍처, 운영 모델, 규제 기준 수립까지 선도하고 있습니다.

AI-RAN Alliance는 산업계, 학계, 표준화 기관을 하나로 묶어 AI와 무선 통신이 만나는 지점에서 혁신을 가속화하고 있으며, 이는 미래 디지털 사회의 복잡한 요구에 부응하는 지능형 네트워크 인프라 구축의 초석이 되고 있습니다.

 

 

 

Ref. ) 

https://www.techedgewireless.com/post/ai-ran-working-groups-wg