phil1973 님의 블로그

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1. 엣지 컴퓨팅 기반의 분산 AI 처리AI 모델이 점점 복잡해지고 연산 요구량이 커짐에 따라, 모든 연산을 클라우드에서 수행하는 방식에는 한계가 생겼다. 이에 따라 등장한 것이 엣지 컴퓨팅 기반의 분산 AI 처리 방식이다. 엣지 디바이스에서 일부 연산을 처리하고, 고차원 연산은 클라우드 혹은 MEC(Multi-access Edge Computing)로 전송하는 구조를 통해 통신 대역폭을 줄이고 지연시간(Latency)을 최소화할 수 있다. 특히 경량화된 AI 모델은 엣지 단에서 빠르게 추론할 수 있기 때문에, 자율주행, 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 실시간성이 중요한 환경에 매우 적합하다. 통신 최적화는 이 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 효율적인 데이터 전송 및 처리 흐름을 보장한다. 예를 들어..

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1. 네트워크 자동화를 향한 SKT의 AI 내재화 전략SK텔레콤은 자사의 AI 전략을 ‘AI 내재화’라는 키워드로 정의하며, 인프라 전반에 걸쳐 AI 기술을 중심에 배치하고 있다. 기존에는 수동 기반으로 운영되던 무선망 트래픽 최적화, 기지국 스케줄링, 장애 예측 등의 업무를 AI가 실시간으로 처리함으로써 운영 효율성과 안정성을 극대화하고 있다. 특히 자체 개발한 'TANGO AI 플랫폼'은 OSS(운영 지원 시스템)에 통합되어 수천 개의 기지국 운영 데이터를 실시간 분석하고, 셀 커버리지 조정, 트래픽 핸들링, 리소스 할당 등을 자동으로 수행한다. 여기에 더해 SKT는 AI Infra, Edge AI, GPUaaS 등 인프라 중심의 사업 확장을 통해 'AI Company'로의 정체성을 명확히 하고 있다..

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1: 자가진단(Self-Diagnosis)과 예측 유지보수(Predictive Maintenance)AI를 활용한 네트워크 탄력성 강화의 출발점은 자가진단(Self-Diagnosis) 기술이다. 현대의 네트워크는 수백에서 수천 개의 장비와 수많은 경로, 수십 개 이상의 프로토콜이 상호 작용하는 복잡한 구조를 가지고 있다. 이 가운데 단 하나의 장애만으로도 서비스 품질 저하나 단절로 이어질 수 있기 때문에, AI는 방대한 로그, 메트릭, 트래픽 패턴 데이터를 분석하여 실시간으로 이상 징후를 탐지한다. 특히 딥러닝 기반 이상탐지 모델은 통상적인 임계값 기반 방식보다 높은 정밀도와 민감도를 가지며, 기존의 눈으로 식별하기 어려운 패턴도 조기에 파악할 수 있다. 여기에 예측 유지보수(Predictive Main..

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1: 양자 통신의 보안성과 AI 기반 네트워크 제어양자 통신은 물리적으로 해킹이 불가능한 통신을 실현할 수 있다는 점에서 기존의 고전적 통신기술과 차별화된다. 양자 키 분배(QKD, Quantum Key Distribution)를 통해 제3자의 도청 시도가 존재하면 양자의 상태가 변형되어 탐지가 가능하며, 이로 인해 완전한 보안성을 확보할 수 있다. 그러나 양자 통신 시스템은 환경 변화, 노이즈, 거리 문제 등 다양한 외부 변수에 민감하며, 실시간 최적화가 요구된다. 이때 인공지능(AI)의 역할이 중요해진다. AI는 양자 채널의 상태를 실시간으로 분석하고, 손실률이나 오류율을 예측하며, 노드 간의 경로 선택을 동적으로 조정할 수 있다. 예를 들어, AI는 네트워크 내 양자 노드 간의 연결 안정성을 지속적..

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1. 스펙트럼 부족 문제와 AI 기반 동적 할당오늘날 무선 통신 기술의 발전과 함께 주파수 자원에 대한 수요는 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 5G를 넘어 6G 시대로 접어들면서 초고속, 초저지연, 초연결 서비스를 구현하기 위해 더욱 많은 스펙트럼이 요구된다. 그러나 전통적인 방식의 고정 스펙트럼 할당 체계는 비효율성과 낭비를 초래하고 있으며, 실제로 특정 대역은 과도하게 할당되어 있음에도 불구하고 낮은 사용률을 보이고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 ‘AI 기반의 동적 스펙트럼 공유(Dynamic Spectrum Sharing)’ 기술이 주목받고 있다. AI는 실시간 트래픽 패턴, 지리적 수요 변화, 사용자 행태를 학습하고 분석함으로써 스펙트럼을 보다 정교하게 할당할 수 있다. 예를 들어, 특정..

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1. AI 데이터 센터의 역할과 발전AI 데이터 센터는 인공지능(AI) 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 대규모 연산 자원을 제공하는 핵심 인프라이다. 기존의 데이터 센터는 일반적인 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공했지만, AI 모델의 연산 요구사항이 급증하면서 새로운 형태의 데이터 센터가 등장하고 있다.AI 데이터 센터는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit) 및 NPU(Neural Processing Unit)와 같은 가속기를 활용하여 대량의 데이터를 실시간으로 처리한다. 특히, 딥러닝 기반의 모델 훈련과 추론을 위해 고속 네트워크, 대용량 저장소, 그리고 분산 컴퓨팅 환경을 필요로 한다.이러한 AI 데이터 센터가 통신 인프라와 연계되면, 더욱 효율적인 데이터 처리와 빠른 응답 속도..

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1. 빔포밍 기술과 AI의 결합빔포밍(Beamforming)은 무선 통신에서 특정 방향으로 신호를 집중하여 송수신하는 기술로, 네트워크 용량을 증대하고 전파 간섭을 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. 기존의 빔포밍 기술은 주로 고정된 패턴으로 설정되거나 기지국에서 사전 정의된 알고리즘을 사용하여 운용되었다. 그러나 5G 및 6G 시대에는 더욱 동적인 환경에서 최적의 빔을 실시간으로 형성하는 것이 요구되며, 이를 위해 AI(인공지능)가 활용되고 있다.AI 기반 빔포밍(또는 AI-Enhanced 빔포밍)은 기계 학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL) 알고리즘을 활용하여 최적의 빔 패턴을 예측하고, 네트워크 환경에 따라 자동으로 조정하는 방식이다. AI는 대량..

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1. 초저지연 네트워크와 실시간 데이터 처리스마트 팩토리 환경에서 AI 기반 통신 솔루션은 초저지연(ultra-low latency) 네트워크를 통해 실시간으로 데이터를 처리하는 것이 핵심이다. 제조 공정에서는 공장 내 다양한 센서와 로봇, 기계 장비가 끊임없이 데이터를 주고받으며 운영된다. 특히, AI 기반 로봇 자동화와 품질 검사 시스템은 밀리초(ms) 단위의 응답 시간이 요구되며, 이를 지원하기 위해 5G 및 6G 네트워크의 URLLC(Ultra-Reliable Low Latency Communication) 기술이 필수적이다.예를 들어, AI가 장비의 결함을 감지하면 즉각적인 수정 작업이 필요하며, 만약 네트워크의 지연(latency)이 길다면 생산 효율이 크게 저하될 수 있다. AI 기반 통신 ..

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현대 네트워크 인프라는 복잡성이 증가하고 있으며, 안정적인 운영을 보장하기 위해 AI 기반 네트워크 장애 예측 시스템이 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 기존의 네트워크 장애 감지 방식은 이벤트 발생 후 대응하는 수동적 방식이었지만, AI는 실시간으로 데이터를 분석하고 장애를 사전에 예측하여 사전에 조치할 수 있도록 지원한다. 이러한 AI 기반 시스템은 자동화된 문제 해결, 효율적인 자원 관리, 네트워크 성능 향상 등의 이점을 제공한다.본 글에서는 AI 기반 네트워크 장애 예측 시스템의 핵심 기술을 다섯 가지 주요 키워드로 정리하여 설명한다.1. 머신러닝을 활용한 장애 예측 (Machine Learning-Based Failure Prediction)네트워크 장애를 효과적으로 예측하기 위해서는 머신러닝(..

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현대 네트워크 인프라는 복잡성이 증가하고 있으며, 안정적인 운영을 보장하기 위해 AI 기반 네트워크 장애 예측 시스템이 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 기존의 네트워크 장애 감지 방식은 이벤트 발생 후 대응하는 수동적 방식이었지만, AI는 실시간으로 데이터를 분석하고 장애를 사전에 예측하여 사전에 조치할 수 있도록 지원한다. 이러한 AI 기반 시스템은 자동화된 문제 해결, 효율적인 자원 관리, 네트워크 성능 향상 등의 이점을 제공한다.본 글에서는 AI 기반 네트워크 장애 예측 시스템의 핵심 기술을 다섯 가지 주요 키워드로 정리하여 설명한다.1. 머신러닝을 활용한 장애 예측 (Machine Learning-Based Failure Prediction)네트워크 장애를 효과적으로 예측하기 위해서는 머신러닝(..