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AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model

Summary

6달 걸리던 기지국 최적화를 단 2주 만에! 삼성이 제안하는 AI-Native RAN의 미래

네트워크 엔지니어의 도메인 지식을 심은 Network Foundation Model과 Digital Twin으로 전 세계 기지국을 자동 최적화하다

본 아티클은 6G 시대를 대비하여 기지국의 폭발적인 운영 복잡도를 해결하기 위한 삼성리서치의 'AI for RAN' 기술을 소개합니다. 전문가의 지식을 계층 구조에 주입한 'Network Foundation Model'과 실제 환경과 95% 이상 유사한 가상 데이터를 생성하는 'Digital Twin'을 통해 기지국 최적화 성능을 극적으로 높였습니다. 상용망 검증을 마치고 차세대 지능형 망 운용 플랫폼(Samsung NOS)으로 상용화 중인 최첨단 네트워크 AI 솔루션의 핵심 아키텍처를 다룹니다.

01네트워크 전문가의 사고 흐름을 4단계(거시 맥락, 미시 환경, GNN 기반 노드 상호작용, 강화학습 KPI 최적화) AI 파이프라인으로 구조화
02기존 전문가가 6개월간 수동으로 작업하던 기지국 최적화 프로세스를 단 2주로 획기적 단축
03GNN(그래프 신경망)과 인과 관계 추론 기술을 융합하여 기지국 간의 복잡한 비선형적 연쇄 간섭 문제를 해결
04글로벌 데이터 수집 한계를 극복하기 위해 통계적 유사도 95%에 달하는 가상 데이터를 생성하는 Digital Twin 기술 도입
05국내 3개 상용망 지역에서 트래픽 폭증 피크타임에도 흔들림 없는 일관된 KPI 개선 성과 증명

RECOMMENDATION

복잡도가 높은 대규모 인프라나 분산 시스템 최적화를 고민하는 엔지니어들에게 추천하며, 특히 도메인 지식(Domain Knowledge)을 블랙박스 형태의 AI 모델에 효과적으로 주입하는 설계 패턴과 시뮬레이션 환경 구축의 힌트를 얻을 수 있습니다.

The Problem

기지국 제어 파라미터가 급증하는 6G 환경에서 기지국 간 비선형적 간섭과 실시간 변동하는 지역별 환경성으로 인해 기존의 규칙 기반 최적화 방식은 더 이상 유효하지 않은 한계가 있습니다.

The Solution

네트워크 전문가의 도메인 지식을 계층적으로 반영한 'Network Foundation Model'을 도입하여 거시 맥락 인식, 미시 환경 분석, GNN 기반 노드 간 상호작용 모델링, 강화학습 기반 KPI 예측 및 최적화의 4단계 파이프라인을 구축하고, Digital Twin 기술로 가상 데이터를 생성해 사전 학습시켰습니다.

The Result

네트워크 전문가가 6개월 동안 매달려야 했던 최적화 작업을 2주로 대폭 단축하였으며, 국내 3개 지역 상용망 검증 결과 트래픽 피크타임에도 일관된 KPI 성능 향상을 입증하여 Samsung NOS 플랫폼의 핵심 모듈로 상용화 단계에 있습니다.

Trade-off

실제 실측 데이터 수집의 한계를 극복하기 위해 Digital Twin의 가상 데이터(Synthetic Data)를 활용하였으나, 실제 망 데이터와 약 5%의 통계적 불일치가 존재하며 급변하는 실세계의 물리적 변수를 완벽히 모사하기 위해 디지털 트윈 모델을 지속적으로 동기화해야 하는 비용이 수반될 수 있습니다.