네트워크 DevOps 기반의 AI-RAN 개선·고도화 개념도. [사진=NIA]
AI 기지국(AI-RAN)을 통한 차세대 네트워크 인프라의 실증 작업이 본격화된다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 ‘캠퍼스 AI 네트워크 실증과제 공모 안내서’를 발표하고 AI-RAN 장비·솔루션과 혁신 AI 서비스의 실증환경 구축·운영이 가능한 참여주체(1개 컨소시엄)를 공모한다고 밝혔다.
본 사업은 1차 연도(협약일~2026년 12월15일)와 2차 연도(2027년 1월1일~2027년 12월15일)로 나눠 진행되며, 컨소시엄 당 1차 연도 지원금 기준 약 22억원 내외가 지급될 예정이다.
이번 사업은 인공지능(AI) 기술 확산에 따라 통신망의 지능화·자동화 수요가 증가하고 있어, 차세대 이동통신 경쟁력 확보를 위한 5G특화망(이음5G) 기반 AI-RAN 핵심기술 확보 및 실증 기반을 마련하기 위해 추진된다.
AI-RAN은 AI가 RAN(Radio Access Network) 운용 의사결정에 직접 반영되고, AI 워크로드와 RAN 기능이 공동 인프라에서 운용되며, 그 결과가 성능·에너지·서비스 수용성 지표로 검증되는 기술을 의미한다.
AI-RAN 실증 인프라를 통해 기존 RAN 환경에서 구현이 어려웠던 피지컬AI, 로봇, XR, 실시간 영상분석 등 혁신 AI 서비스 모델을 발굴·검증할 예정이다.
특히 대학 캠퍼스 등의 교육·연구 환경은 다양한 단말과 장비, 연구데이터가 집적되는 구조로, 5G 특화망과 AI-RAN 기술 융합을 통한 고신뢰·지능형 교육환경 구현과 네트워크 AIOps(AI for IT Operations) 기반의 운영 효율화·품질 고도화, 신규 AI 기반 서비스 발굴에 유리하다는 평가다.
산·학·연 협력 기반의 캠퍼스 실증을 통해 민간 대·중소기업의 기술 실증 사례를 확보하고, 이를 바탕으로 국내·외 시장 진출과 사업화 기반을 조성할 계획이다.
과제 내용을 살펴보면, 참여기업은 국내·외 AI-RAN, 피지컬(에이전틱 등) AI 관련 시장 규모, 기술·실증 동향, 표준화 및 정책 방향을 종합 분석, 주요 사업자·장비·솔루션·표준·기기 등을 포함한 산업 생태계를 파악해 그 결과와 과제 목표 방안을 도출∙제시해야 한다.
구축 장비 사양, AI-RAN 솔루션, 서비스 배포·학습 체계, 커버리지 등을 포함한 실증 구축 목표를 구체적으로 설정해야 한다.
구축 대상지는 AI 네트워크를 국산 장비·솔루션 기반의 산∙학∙연 공동 AI 네트워크 플랫폼으로 구현할 수 있어야 한다.
이때 5G 특화망 수요, 수용 규모, 서비스 파급력, 시연 가능성뿐만아니라, AI-RAN 기반 저지연·엣지 AI 서비스 구현 가능성, 국산 장비·솔루션의 연동·확장성, 산∙학∙연 공동 활용성, 실증 이후 확산 가능성을 종합적으로 고려해야 한다.
실증장소는 교육기관(대학 캠퍼스)을 우선 대상으로 하며, 무선 네트워크 서비스 커버리지 확보, 학생 등 실제 서비스 이용자 기반 확보, 다양한 단말·트래픽 환경에서의 AIOps 기반 운영·품질 최적화 실증이 가능하도록 해야 한다.
과제 목표 및 실증 방안에 따라 AI-RAN 기반 망 설계안을 제시하고, 이를 바탕으로 기지국 위치·수량, 설치 자재, 설치 공법, 현장실사 등 네트워크 계획을 수립한 뒤 실제 구축을 수행한다.
반드시 실증환경 개소별로 다른 장비사(멀티벤더)를 이용해 AI-RAN 기지국을 구성해야 한다. AI·통신 서비스 오케스트레이션, 구축·통합, 장비 간 연동, 시험·최적화 등 단계별 구축·운영 계획을 제시하고, 이에 따라 실증망 구축, 연동 검증, 성능 최적화 및 운영을 수행해야 한다.
아울러, 구축된 개방형·지능형 AI-RAN 환경을 기반으로 피지컬 AI 등 혁신 AI 서비스의 필요성과 효과를 검증할 수 있는 서비스 및 시나리오를 3종 이상 제시해야 한다.
한편, 1차 연도 지원 대상으로 선정된 컨소시엄은 협약, 결과평가 등 소정의 절차를 거쳐 2차 연도에도 계속 과제를 수행하게 될 예정이다.
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