AI-RAN: 인공지능(AI)으로 무선 네트워크를 혁신하다

AI-RAN은 빠르게 변화하는 통신 환경에서 연결 방식을 근본적으로 재편하고 있습니다. 인공지능(AI)을 무선 접속망(RAN)에 직접 통합함으로써 네트워크 효율성을 높이고, 자원을 최적화하며, 새로운 수익 기회를 창출하고 있습니다. 이는 동시에 6G와 같은 차세대 무선 기술을 위한 토대를 마련하는 핵심 기술입니다. AI와 RAN의 결합은 더욱 스마트한 자동화, 정교한 스펙트럼 관리, 지능적인 서비스 제공을 가능케 하여 더 빠르고 안정적인 연결성을 실현합니다.

 

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AI-RAN이란?

무선 접속망(RAN)은 스마트폰, IoT 센서, 자율주행 차량 등 다양한 장치를 광범위한 통신 네트워크에 연결하는 무선 통신의 핵심 인프라입니다. 기존의 RAN 시스템은 하드웨어 중심 구조에 기반하며, 스펙트럼 관리, 전력 소비, 유지보수에 막대한 투자가 필요했습니다.

AI-RAN은 이러한 기존 방식을 근본적으로 변화시킵니다. RAN 운영에 AI를 직접 내장함으로써 네트워크를 더 스마트하고 효율적으로 만드는 것이 핵심입니다. 신호 처리, 자원 관리, 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 RAN 기능이 AI 기반 자동화로 실시간 최적화되며, 무선 통신과 AI 기반 분석 및 자동화가 동일 인프라에서 유기적으로 실행됩니다. 이를 통해 네트워크 운영의 지능성과 효율성이 새로운 차원으로 도약합니다.

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주요 AI-RAN 개발 사례

가장 주목할 만한 AI-RAN 기술 발전 중 하나는 소프트뱅크와 NVIDIA가 협력한 AITRAS (AI-Transformed Radio Access System) 입니다.
AITRAS는 2026년 상용화를 목표로 하며, 기존 RAN을 비용 중심 인프라에서 AI 기반의 엣지 서비스를 통해 수익 창출이 가능한 플랫폼으로 전환하는 것을 목표로 합니다.

AI-RAN Alliance (https://ai-ran.org/)

 

 

또 하나의 주요 전환점은 2024년 2월에 출범한 AI-RAN Alliance의 빠른 성장입니다. 출범 10개월 만에 ARM, Ericsson, Nokia, Samsung, T-Mobile USA 등 주요 기업들이 참여하여 총 49개 회원사로 확장되었습니다.
이러한 강력한 산업 연대는 AI 기반 RAN 전환에 대한 업계의 높은 기대와 신뢰를 보여줍니다.

 

 

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AI가 RAN 운영을 혁신하는 방식

AI-RAN은 머신러닝, 자동화, 실시간 데이터 처리를 활용하여 RAN의 효율성과 적응력을 극대화합니다. 주요 혁신 영역은 다음과 같습니다:

1. 스마트 자원 할당

AI는 실시간 트래픽과 과거 데이터를 분석하여 대역폭, 전력, 스펙트럼을 동적으로 관리합니다. 이로써 자원 활용 효율이 극대화되고, 혼잡이 줄어들며, 피크 시간대에도 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

2. 지능형 간섭 관리

현대 네트워크는 다양한 주파수 대역과 혼합 셀 구성(매크로셀, 스몰셀, mmWave)에서 운영됩니다. AI는 간섭 수준을 지속적으로 모니터링하여 신호 품질을 향상시키고, 끊김 현상을 줄이며, 네트워크 안정성을 높입니다.

3. 네트워크 슬라이싱 최적화

AI는 IoT, 자율주행, 산업 자동화 등 특정 용도에 맞춰 맞춤형 가상 네트워크(슬라이스)를 생성하고 실시간으로 파라미터를 조정하여 성능과 자원 효율성을 극대화합니다.

4. 네트워크 운영 자동화

AI 기반 자동화는 수동 설정, 장애 탐지, 문제 해결을 제거합니다. Self-Optimizing Network (SON) 구조를 통해 네트워크가 실시간으로 자가 최적화되어 운영 효율성과 안정성을 높입니다.

5. AI 기반 엣지 컴퓨팅

AI를 네트워크 엣지에 내장함으로써 AR/VR, 실시간 분석 등 초저지연 애플리케이션을 지원합니다. 이는 중앙 클라우드 의존도를 줄이고 반응 속도와 처리 속도를 개선합니다.

6. 예측 유지보수 및 이상 탐지

AI는 네트워크 로그와 성능 트렌드를 분석해 하드웨어 고장을 사전에 감지하고, 비정상적인 활동을 식별하여 보안성과 운영 복원력을 높입니다.

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AI-RAN의 주요 이점

AI-RAN은 네트워크 성능 향상, 운영비 절감, 비즈니스 기회 확대, 지속 가능성 측면에서 다음과 같은 효과를 제공합니다:

1. 더 빠르고 안정적인 연결성
   AI 기반 최적화는 지연시간 감소, 신호 강도 향상, 혼잡 환경에서도 끊김 없는 연결을 보장합니다.
2. 운영 비용 절감
   자동화와 예측 분석을 통해 수동 개입이 줄고, 에너지 소비가 감소하며, 자원 활용이 최적화되어 전체 네트워크 비용이 절감됩니다.
3. 신규 수익 창출 기회
   AI-RAN은 스마트시티 솔루션, 산업 자동화, 몰입형 AR/VR 서비스 등 AI 기반 엣지 서비스를 가능하게 해 통신사의 새로운 수익원을 창출합니다.
4. 미래 대응형 확장성
   AI-RAN은 적응성과 확장성이 뛰어나 6G 등 차세대 기술로의 자연스러운 전환이 가능합니다.
5. 환경 친화적 네트워크 구축
   전력 사용과 스펙트럼 효율을 최적화하여 에너지 소비를 줄이고, 친환경적이고 지속 가능한 네트워크 운영이 가능합니다.

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AI-RAN 구현의 과제

AI-RAN의 도입은 혁신적인 이점을 제공하지만, 다음과 같은 기술적·운영적 과제도 수반됩니다:

1. 높은 연산 성능 요구 및 비용 문제
   AI 통합에는 GPU, TPU, ASIC 등 고성능 하드웨어가 필요하며, 이로 인해 초기 구축 비용과 에너지 소비가 증가합니다.
2. 보안 및 개인정보 보호 이슈
   네트워크 엣지에서의 데이터 처리로 인해 개인정보 노출 위험이 존재합니다. 데이터 암호화, 접근 제어, AI 모델 보안 강화가 필수입니다.
3. 상호운용성 및 표준화 문제
   다양한 벤더의 AI-RAN 솔루션 개발은 파편화를 야기할 수 있습니다. 3GPP, O-RAN Alliance, ETSI 등의 협력을 통해 표준화가 필요합니다.
4. 규제 및 윤리적 고려사항
   AI 기반 네트워크 의사결정은 책임소재, 편향성, 공정성 등에 대한 우려를 야기합니다. 이를 해결하기 위한 투명한 AI 윤리 프레임워크 마련이 필요합니다.
5. 인력 기술 격차
   AI-RAN 운영에는 AI, 통신망, 데이터 과학 등의 융합 전문성이 요구됩니다. 교육 및 인재 양성을 통한 기술 격차 해소가 중요합니다.

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AI-RAN과 6G의 미래

무선 기술이 발전함에 따라, AI는 6G의 핵심 축이 될 것입니다. 다음과 같은 혁신적인 6G 기술은 AI-RAN을 기반으로 실현될 것입니다:

1. AI-네이티브 RAN 아키텍처
   강화학습 기반의 자율 학습 RAN 구축
   연합학습(Federated Learning)을 통한 분산형 AI 학습으로 데이터 프라이버시 보장
2. 통신-센싱 통합(JCAS)
   스마트시티, 자율주행, 산업 자동화를 위한 AI 기반 통신 및 센싱 기술 융합
3. 의도 기반 네트워킹 (Intent-Based Networking)
   사용자의 목적, 행동, 실시간 맥락을 기반으로 최적화되는 AI 기반 네트워크로 효율성과 반응성 향상
4. 양자 네트워크를 위한 AI
   양자 보안이 적용된 AI 기반 무선 네트워크로 초고보안 통신 실현

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AI-RAN은 단순한 업그레이드가 아니라 무선 네트워크 구조의 근본적 전환입니다. RAN에 AI를 직접 내장함으로써 통신사는 유례없는 효율성, 자동화, 혁신적 서비스를 실현할 수 있습니다.

 

SoftBank, NVIDIA, AI-RAN Alliance와 같은 선도 기업들이 이 변화를 주도하며, 우리는 스스로 학습하고 적응하는 지능형 네트워크 시대에 진입하고 있습니다. 이제 통신의 미래는 단순히 '더 빠른 속도'를 넘어, 지능형 자가 최적화 네트워크로 향하고 있습니다.

 

 

 

Ref. ) 
https://www.techedgewireless.com/post/ai-ran-revolutionizing-wireless-networks-with-artificial-intelligence-ai