[AI 네트워크②] 무선기지국, SW화 넘어 'AI 자율 운영 네트워크'로

[아이티데일리] 글로벌 최대 이동통신 전시회 ‘MWC 2026(Mobile World Congress 2026)’에서 ‘자율 운영 네트워크’가 핵심 키워드로 부상했다. 과거에는 네트워크 자율화를 위해 오픈랜(Open RAN) 환경에서 RIC(RAN Intelligent Controller) 기반의 xApp, rApp을 활용한 기술이 주를 이루었으나 최근에는 인공지능(AI) 기반 자율 운영 네트워크로 기술 트렌드가 전환되는 추세다. 공공망, 특화망을 중심으로 오픈랜 기반 RIC 기술이 활용되는 한편, 상용망에서는 AI 기반 자율 운영 네트워크 도입을 위한 움직임이 활발해지고 있다. 오픈랜 기반 RIC 기술 개발부터 AI 기반 자율 운영 네트워크 도입 현황을 1편과 2편으로 나눠 살펴본다.

[AI 네트워크①] 기지국 앱 개발, 제조사에서 학·연계까지 생태계 확산

[AI 네트워크②] 무선기지국, SW화 넘어 ‘AI 자율 운영 네트워크’로

의도 전달하면 AI 에이전트가 네트워크 관리

자율 운영 네트워크의 이상적인 모습은 사람이 ‘의도(intent)’만 전달하면, AI 에이전트가 인지·분석·판단·조치 전 과정을 수행하는 것이라 할 수 있다. 서비스 품질을 특정 수준으로 유지하라는 목표만 제시하면, AI 에이전트가 필요한 데이터를 수집하고 과거 사례를 분석해 최적의 대응을 자동으로 실행하는 방식을 예로 들 수 있다.

전 세계 800개 이상의 통신 사업자가 참여해 통신 운영의 글로벌 표준을 정립하는 협력 단체 ‘TM포럼(TM Forum)’은 자율 운영 네트워크를 총 4단계로 구분한다. 레벨1은 일부 인지·조치 단계가 보조적으로 자동화된 수준이며, 레벨2는 인지와 분석 영역에서 AI 활용이 확대되는 단계다. 레벨3에서는 인지와 조치가 대부분 자율화되고 분석·판단까지 AI가 담당한다. 레벨4부터는 인지부터 조치까지 거의 모든 과정이 자율화되며, 사람은 감독 역할만 수행한다.

AI 네트워크 얼라이언스(AI Network Alliance, AINA)가 지난 2월 발표한 ‘AX를 실현하는 AI 네트워크와 5G 특화망 융합’ 보고서에 따르면 AI 네트워크 연구개발은 네트워크 포 AI(Network for AI), AI 포 네트워크(AI for Network) 두 축을 중심으로 진행되고 있다.

네트워크 포 AI는 로봇, 자율주행, 메타버스 등 초실감 지능형 서비스 지원을 목표로 한다. 초저지연‧초정밀 통신 기술과 엣지 단의 AI 처리 기능을 결합하는 방향으로 발전하고 있다. 이

AI 포 네트워크는 복잡해지는 이동통신망의 자동화와 최적화를 위한 기술이다. AI가 네트워크를 스스로 학습하고 제어하는 것을 목표로 한다. 이 분야에서는 트래픽 관리, 자원 관리, 장애 복구, 에너지 효율화 등 네트워크 운영 전반에 AI를 도입하는 연구가 진행되고 있다.

더 ‘많은’ 연결보다 더 ‘지능적인’ 연결 초점

이번 MWC 2026는 ‘지능의 시대(The IQ Era)’라는 주제 아래, 자율 운영 네트워크에 대한 관심이 높아지는 분위기였다. 정보통신기획평가원(IITP) 홍진배 원장은 “이번 MWC 2026은 더 많이 연결하는 나라가 아니라 더 ‘지능적으로’ 연결하는 나라가 미래를 선도할 것이라는 확신을 보여줬다”는 평을 내리기도 했다.

이 가운데 국내 통신 3사도 각기 다른 방식의 AI 네트워크 고도화에 속도를 내고 있다. SKT는 AX를 내세우며 네트워크 운영 전반에 AI를 적용해 운영을 자율화할 계획이며, KT는 디지털트윈, AI 에이전트, 네트워크 특화 대규모언어모델(LLM) 등을 결합해 운영 자동화를 추진한다. LG유플러스(LG U+)는 반복 업무 자동화‧AI 기반 대응 체계 구현을 위한 플랫폼을 마련하고, 기지국 운영 관리를 위한 기능별 AI 에이전트 구현에 박차를 가하고 있다.

SK텔레콤 직원이 서울 광화문 주변의 통신 장비를 점검하고 있다. (출처: SKT)

SKT는 올해 AI를 활용해 네트워크 운영 전반을 자율화하는 ‘자율 운영 네트워크’ 전략을 본격화한다. 무선 품질 관리, 트래픽 제어, 통신 장비 및 시설 운영까지 사람 중심의 운영 방식을 AI 기반 자율 구조로 전환해 고객 체감 품질을 극대화한다는 구상이다. SKT는 기지국과 스마트폰 간의 복잡한 무선환경을 스스로 학습하는 AI-RAN 기술을 통해 빠른 속도와 끊김 없는 초저지연 통신을 구현할 계획이다.

SKT는 세계 최대 AI-RAN 협력 연합체인 ‘글로벌 AI-RAN 얼라이언스’에 국내 통신사 중 유일하게 이사회 멤버사로 참여 중이며, 이번 MWC 2026에서 엔비디아를 중심으로 글로벌 빅테크 및 통신사와 함께 6G 기반 AI 네트워크 고도화를 위한 협력을 약속했다.

또한 지난 3월 21일 개최된 광화문 BTS 공연에서 트래픽 몰림 발생에 대응하고자 SKT는 자체 개발한 ‘A-원(A-One)’을 선보였다. A-One은 대규모 행사나 자연재해, 침수로 인한 기지국 운영 불가 등 특수한 상황에서 실시간 위험을 분석하고, 예측하는 소프트웨어 툴이다. AI 기능이 적용돼 커버리지 분석에 따른 신규 장비 위치 제안, 과거 이벤트 데이터에 기반한 미래 트래픽 예측, 네트워크 품질 모니터링 등을 수행한다

KT 네트워크연구소장 이종식 전무가 MWC 2026 간담회에서 KT의 6G 비전과 핵심 기술을 소개하고 있다. (출처: KT)

KT는 MWC 2026에서 기자간담회를 열고, ‘AX 가속화를 위해 초연결·초고신뢰·지능형 AI 네트워크를 주요 비전으로 내세웠다. 네트워크 운영 방식도 근본적으로 자율 네트워크 형태로 바꿀 계획이다. 네트워크 특화 LLM을 기반으로 한 네트워크파운데이션모델(NFM), 디지털트윈, AI 에이전트를 결합해 설계·구축·관제 전 과정의 자동화를 추진한다.

이와 관련된 주요 사례로 ‘AIONet(AI Operating Network)’을 들 수 있다. AIONet은 ‘에이전틱 패브릭(Agentic Fabric)’을 기반으로 구축된 네트워크 자율 운용 플랫폼이다. KT가 자체 개발했으며, 지난해 10월부터 실제 운용망에 적용하고 있다.

AIONet은 △실시간 이상 탐지 △에이전틱 AI 진단 시스템 △에이전트 & 지식 평가 프레임워크 등의 기술을 기반으로 한다. 500개 이상의 ML 기반 이상 탐지 모델을 활용해 네트워크 라우터 장비를 상시 모니터링하고, 이상 징후가 발생하면 상관관계 분석을 통해 장애 유형을 추정한다. 이후 수퍼바이저 에이전트(Supervisor Agent)가 원인 가설을 수립하면, 하위 액션 에이전트(Action Agent)들이 표준 운영 절차(SOP)에 따라 점검을 수행한다. 각 에이전트의 분석 결과는 종합 보고서로 제공된다.

LG U+ 네트워크 자율화 로드맵 (출처: LG U+)

LG U+는 2018년부터 파편화된 데이터와 운영 시스템을 통합하고, 로봇프로세스자동화(RPA) 플랫폼을 도입해 자동화 기반을 마련했다. 2021년에는 AI 개발·운영 플랫폼을 구축하며 지능화 단계로 진입했다고 밝혔다.

특히 지난 2월 10일에는 자율 운영 네트워크 플랫폼 ‘AION(Artificial Intelligence Ochetsraton Nexus, 에이아이온)’을 공개했다. 에이아이온은 반복 업무 자동화와 AI 기반 선제 대응 체계를 단계적으로 구현하는 통합 플랫폼이다. LG U+는 에이아이온을 활용해 반복 업무 자동화와 AI 기반 선제 대응 체계를 순차적으로 도입하고 있다. 에이아이온 도입 이후 모바일 고객 품질 불만 접수 건수는 70%, 홈 고객 품질 불만 접수 건수는 56% 감소한 것으로 파악됐다. 또 에이아이온은 지난 3월 21일 개최된 광화문 BTS 공연에서도 안정적인 네트워크 운영을 위해 활용되기도 했다.

이밖에 LG U+는 기능별로 맞춤화된 AI 에이전트를 개발했다. 대표적으로 △장애 인지부터 현장 출동 요청까지 담당해 현장 중복 출동과 장애 처리 시간을 줄이는 ‘장애 처리 에이전트’ △900여 개 데이터를 학습해 이상 탐지 밑 원인 분석 등을 수행하는 ‘서비스 품질 분석 에이전트’ △디지털트윈 기반 시뮬레이션으로 전국 무선 신호 품질 분석하는 ‘무선 신호 품질 최적화 에이전트’ △불꽃축제 등 대규모 이벤트에 수백 개 기지국 실시간 모니터링하는 ‘대규모 이벤트 품질 관리 에이전트’ △3D 디지털트윈으로 국사 내 장비 장애 위치 실시간 표기되는 ‘통신국사 관리 에이전트’ 등이 있다.

통신 데이터 개방 ‘제한적’…특화망으로 연구 활성화

AI의 성능을 데이터가 결정하듯이, AI 기반 완전 자율 네트워크 구현을 위해서도 데이터가 중요하다. 다만 국내는 개인정보 보안 등의 이유로 통신사 데이터를 무작정 공개할 수 없다는 한계가 있다. 업계에서는 효과적인 네트워크 운영 자동화를 위해 데이터 개방이 필요하다는 의견도 나온다.

한 업계 관계자는 “데이터라고 해서 말 그대로 모든 데이터를 개방하는 것이 아니다. 기지국 운영 관리와 최적화에 필요한 데이터들이 필요한 것”이라며 “기지국이 트래픽을 예측하려면, 사용자가 몇 명이나 접속했는지, 트래픽 패턴은 어떤지, 접속 오류율은 얼마인지 등 관리용 데이터셋이 필요하다”고 설명했다.

예를 들어 고속도로 인근 기지국과 주거지 인근 기지국은 서로 다른 트래픽 특성을 보인다. 고속도로 주변 기지국의 경우 차량으로 이동하는 사용자가 많아, 단말의 이동 속도 역시 빠르다. 이에 따라 기지국 간의 핸드오버 빈도가 높다. 핸드오버란 사용자의 이동에 따라 통화나 데이터 세션이 끊기지 않도록 단말기를 인접 기지국으로 자동 전환하는 기능이다.

주거지 인근 기지국은 상대적으로 이동이 정체된 사용자가 많아 트래픽 변화가 완만하고, 핸드오버도 비교적 드물게 발생한다. 이처럼 각 기지국의 위치와 주변 환경, 사용자 이동 특성에 따라 네트워크 운영 전략과 최적화 방식이 달라져야 한다. 업계 관계자는 “데이터의 종류는 무궁무진하다고 볼 수 있으며, 개인의 프라이버시를 해치지 않는 범위 내에서 충분히 활용할 수 있여야 한다”고 강조했다.

이와 관련해 ETRI는 올해부터 ‘AI-RAN 글로벌 선도 프로젝트’에 참여해 가상 네트워크 환경을 구축하는 연구개발을 추진한다. 이 프로젝트는 실제 통신 데이터를 확보하기 어려운 현실을 고려해 디지털트윈(가상망) 기술로 가상 환경에서 AI 엔진을 트레이닝하고, 이후 대학교 캠퍼스 실증망에 적용하는 방식으로 진행될 예정이다.

대학에서도 연구 데이터를 확보할 수 있는 기반이 되는 특화망 구축 사례가 나타나고 있다. 지난해 성균관대학교는 서울 종로구 인문사회과학캠퍼스와 경기 수원시 자연과학캠퍼스에 5G 특화망 인프라를 구축했다, 이 프로젝트에는 KT, 에치에프알(HFR), 스맥, 에스넷시스템 등이 참여했다.

AI, 자율주행, 빅데이터 등 첨단 기술이 적용된 애플리케이션과도 유기적으로 연동돼 교내 전역에서 로봇 솔루션과 대용량의 학습 콘텐츠를 공유할 수 있게 됐다. 동국대학교 또한 올해부터 교내 특화망 구축을 위한 프로젝트를 추진할 예정이다.