SK텔레콤이 통신 서비스와 네트워크 품질을 AI로 정교하게 분석할 수 있는 네트워크 분석 솔루션인 ‘DNA(Deep Network AI)’를 상용망에 적용하였다. SKT는 해당 기술을 통해 통화 품질, 데이터 속도 저하 등 고객 불편 사항을 해결하는 시간을 단축하고, 네트워크 품질 등 망 운영 효율을 크게 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

위경도 기반 분석 기술의 한계에서 출발… 3차원 분석으로 네트워크 상황 파악 정교해져

이동통신 사업에서 효율적인 네트워크 투자와 운영을 위해서는 현재 운영 중인 네트워크 상황을 정확하게 파악하는 일이 필수적이다. 지금까지의 통화 품질, 데이터 속도 파악 등 네트워크 기술 분석은 주로 위·경도 기반의 실외 2차원 공간에서 이뤄졌다. 위도와 경도로 바둑판처럼 나눈 격자 영역들 기준의 평면적인 분석만으로는 더 나은 품질을 요구하는 고객의 기대를 정교하게 반영하는 데 어려움이 있었다.

예를 들어, 어떤 건물 안에 있는 고객이 네트워크 품질 저하를 겪었을 때, 그 건물이 위도와 경도로 나눈 격자의 일부에 걸쳐 있을 수 있다. 기존 방식대로 격자 영역 단위로 분석한다면, 건물 외의 불필요한 영역까지 포함하게 되어, 분석 시간도 더 걸리고 결과의 정확도도 떨어질 수 있다. 마찬가지로 큰 건물, 큰 도로가 위도와 경도로 구획된 격자의 여러 개에 걸쳐 있는 경우에도 기존 방식의 네트워크 품질 분석은 비효율적일 수 있다. 고객이 현실적으로 생활하는 공간은 바둑판처럼 나누어진 영역이 아닌 특정 건물 내부이며, 이동도 도로, 지하철 노선 등을 따라서 발생한다.

SKT는 이러한 한계를 개선하기 위해 건물/지하철 등 맵 피처(Map Feature. 건물, 도로, 지하철 등 고객의 체류 혹은 이동 단위)를 추가해 차원이 하나 더 늘어난 3차원 공간에서 네트워크 상황을 분석하고 시각화하는 ‘DNA(Deep Network AI)’ 기술을 개발했다.

고객의 TPO에 맞춘 분석 기술 ‘DNA’

DNA는 고객의 시간(Time), 위치(Place), 상황(Occasion)을 정확히 분석하기 위해 AI 기반 네트워크 품질 분석 기술, 실내 측위 기술, 이동/체류 분류 기반 모빌리티 분석 기술을 활용했다. 고객의 시간과 위치를 파악하기 위해 인프라 내에서 수집된 데이터에 Transformer 모델을 적용하고, 그 결과에 DBSCAN밀도 기반 군집 분석 모델을 이용하여 이동, 체류 상황을 분류했다. 또한 이동 수단이나 체류 목적에 따라 네트워크 데이터여기서 분석 대상으로 하는 네트워크 데이터는 고객의 사용 트래픽 양, 전송속도, 무선 품질, 그리고 혹시 존재할 수 있는 데이터 끊김 현상과 같은 고객 부정 경험 등을 포함를 맵핑함으로써 각 건물이나 모빌리티 환경에서 정확한 분석을 할 수 있게 됐다. 이를 통해 현장에서 고객의 불편 상황을 해결하는 시간을 단축하고, 네트워크 품질을 조율해 망 운용 효율성을 높일 수 있다.

또한, DNA는 네트워크 품질을 모니터링하는 관리자가 네트워크 상황을 더 잘 파악할 수 있도록 분석 결과를 3차원 공간 형태로 제공한다. 예를 들어, 통화량이나 트래픽이 집중된 곳은 높은 건물 형태로 나타난다. 기존 2차원에서는 색깔이나 점으로 표현되었다. DNA를 통해 모니터링 관리자는 ▲트래픽 양 분석 ▲고객 경험 네트워크 속도 추정 ▲네트워크 커버리지 분석 ▲고객 불편 사항을 시각적으로 상세하게 확인할 수 있다.

DNA 기술 수도권 적용 후, 네트워크 저하 인지 시간 60% 이상 개선 확인! 향후 인프라 투자에도 쓰일 예정

SKT는 현재 수도권 내 상업용 건물과 지하철, 철도, 도로 등 70% 이상의 공간을 대상으로 DNA 분석을 적용했다. 현장에서 네트워크 저하 현상을 인지하기까지의 시간이 기존 대비 평균 60% 이상 개선되는 것을 확인했다. 기존에는 엔지니어가 현장에 직접 출동하여 기지국 고장/용량 등의 문제를 해결해야 할 경우, 의심이 가는 지점을 직접 돌아다니며 품질을 측정해야 했다. DNA 적용 후, 건물 단위 분석과 실제 사용자들의 패턴과 유사한 맵 피처 정보 덕분에 기존보다 더 빠르게 파악이 가능해졌다.

SKT는 문제점 파악에서 더 나아가, 망 설치 및 운영, 기지국 업그레이드, 소형 기지국 설치 등 인프라 투자에도 DNA를 통해 더 정확한 판단과 기획이 가능할 것으로 내다봤다.

■ 개발자 미니 인터뷰
Q. 개발부터 DNA 상용화까지 얼마나 걸렸나요?
DNA 개발 시작은 2022년부터였고, 2024년 초에는 맵 피처 단위로 트래픽, 네트워크 품질, 고객 부정 경험 수 등의 인사이트를 전달하기 시작했습니다.

 

Q. 향후 계획이 궁금합니다.
인프라 투자 중 가장 높은 비용을 차지하는 것 중 하나가 기지국 투자입니다. 최적의 위치에 기지국 설치가 이루어져 투자 비용 효율을 극대화할 수 있도록, DNA 기술이 앞으로 잘 활용될 것으로 기대합니다. 현재 수많은 엔지니어 분들이 전국의 건물, 도로, 지하철 등에서 네트워크 품질을 측정하고 있습니다. DNA가 이러한 측정의 조력자 역할을 해서 운영 비용 효율을 높이는데 도움을 줄 것입니다. DNA는 현재 자사 인프라를 위한 솔루션으로 활용되고 있는데요. 앞으로 B2B 혹은 글로벌 패키지 솔루션으로 고도화할 계획입니다. 이를 통한 실제 수익 창출도 목표로 하고 있습니다.