SK텔레콤이 AI(인공지능)를 활용한 무선 네트워크 품질 관리에 나선다. AI가 현장 전문가들의 조치 내용을 학습해가면서 관리 기능이 점차 진화해나갈 전망이다.

28일 SK텔레콤은 무선 네트워크 품질 관리 AI 솔루션인 A-STAR(Access-Infra Service for Targeting & Action Recommendation)를 개발해 자사 전국 기지국에 적용했다고 밝혔다.

SK텔레콤이 개발한 A-STAR는 전국 약 수십만개 기지국의 상태를 지속적으로 감시하는 솔루션이다. 이응 통해 고객 체감 품질에 영향을 줄 것으로 예상되는 기지국을 찾아 현장 운용 담당자에게 전달하고, 동시에 문제의 원인과 개선 방법을 추천해준다.

▲ SK텔레콤과 SK오앤에스 직원이 A-STAR를 통해 네트워크 품질을 점검하는 모습.

A-STAR는 ▲전국 기지국 장비의 품질 데이터를 매시간 분석해 이상 현상을 담당자에게 전달하는 '무선 품질 감시' ▲ 장비 별 평균 250종 내외 품질 데이터를 분석하여 저하의 핵심 원인을 선별하여 제공하는 '품질 저하 원인 분석' ▲ 품질 저하 상황의 데이터와 과거 품질 개선 조치 내용을 비교 학습하는 AI 알고리즘을 통해 적절한 개선 방법을 추천하는 '개선 방안 추천'의 기능으로 구성돼있다.

SK텔레콤은 A-STAR를 활용함으로써 무선 네트워크 품질 저하에 더욱 선제적인 대응이 가능해지고, 이를 통해 기지국 장비 이상이 고객의 불편으로 이어지는 상황을 최소화할 수 있을 것으로 기대했다.

SK텔레콤은 지난해 A-STAR 활용을 통한 현장 품질 개선 활동을 기존 방식과 비교한 결과, 품질 분석에 소요되는 시간은 80.7% 줄고 현장의 기지국 선제적 개선 조치는 약 46.7% 향상됐다고 설명했다.

A-STAR는 SK텔레콤 및 SK오앤에스의 네트워크 현장 전문가들이 유기적으로 협업을 추진한 결과다. SK텔레콤은 2020년부터 A-STAR 개발을 시작했으며 2년 간의 개발 및 현장 활동 검증, 기능의 점진적 보완 개선 과정을 거쳐 AI 모델의 실질적 활용성을 확보했다.

또 A-STAR는 추천 결과가 부적절한 경우 현장 품질 개선 담당자들의 최종 조치 내용을 전달받아 재학습함으로써 AI의 성능을 지속 향상할 수 있도록 구성돼있다. 이같은 구조를 통해 A-STAR는 시간이 지날수록 더욱 더 정확한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

SK텔레콤은 현재 매 시간 진행되는 A-STAR의 품질 분석 주기를 단축하고, 현장 담당자들의 개선 활동을 효과성을 강화하기 위한 최적 이동 경로 추천 기능을 확장하는 등 지속적으로 A-STAR를 고도화할 예정이다.

박명순 SK텔레콤 인프라DT담당은 "SK텔레콤은 AI 기술을 고객 품질 관리 활동에 활용함으로써 네트워크 운영 지능화를 한층 업그레이드했다"며 "앞으로도 AI인프라로 더욱 진화하기 위해 현장의 변화를 지속하겠다"고 말했다.

윤세훈 기자  press@jeonpa.co.kr

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