<문> 기존 5G 망에서 AI on RAN으로 전환을 위한 단계별 전략

<답>

1. 개요

• 기존 5G 망에서 AI on RAN으로 전환은 점진적 단계를 통해 데이터 수집, SA 전환, RIC 도입, AI 모델 배포, 자율화로 진행됨
• 핵심은 O-RAN 아키텍처 활용, 소프트웨어 프레임워크 구축, 모델 라이프사이클 관리로 안정적 전환을 보장하는 것

 2. AI on RAN 전환 전략

가. 개념

• 기존 5G NSA 망은 룰베이스 제어 중심이나, AI on RAN은 데이터 기반 ML 모델로 예측·최적화하여 자율성을 높임
• 전환 전략은 데이터 레이어 구축부터 시작해 MLCM(Model Life-Cycle Management), 시뮬레이션 검증, 실시간 추론 배포를 순차 적용 
• SA(Standalone) 전환과 O-RAN RIC 도입이 필수 전제조건으로, 폐루프 제어(closed-loop)를 실현 

나. 전환 전략

• 전환 전략은 5단계로 평가(현황) -> 검증(PoC) -> 배포(부분) -> 최적화(전체) -> 확산(스케일업)구조로 진행

구분	목적	주요 활동
1단계 (평가)	현재 조직과 시스템의 AI 기술 도입 및 활용 준비 상태를 종합적으로 진단	(데이터 인프라 평가) 데이터의 양, 질, 접근성, 보안 등을 평가 (기술 역량 평가) 조직 내 AI 관련 기술 수준과 인적 자원을 분석 (비즈니스 목표 연계) AI 도입을 통해 달성하고자 하는 비즈니스 목표를 명확히 정의하고 타당성을 검토
2단계 (검증)	AI 기술이 실제 비즈니스 문제 해결에 효과적인지 소규모로 테스트하여 검증	(PoC 범위 정의) 테스트할 구체적인 유즈케이스와 성공 지표를 설정 (모델 개발 및 학습) 소규모 데이터셋을 사용하여 AI 모델을 개발하고 학습 시킴 (성능 평가) 설정된 성공 지표를 바탕으로 PoC 결과를 분석하고 기술적 실현 가능성을 평가
3단계 (배포)	PoC에서 검증된 AI 솔루션을 실제 운영 환경의 일부에 배포하여 성능과 안정성을 확인	(배포 사이트 선정) 대표성을 가지면서 리스크가 낮은 부분 사이트를 선정 (시스템 통합) AI 솔루션을 기존 인프라 및 운영 시스템과 통합 (초기 운영 및 모니터링) 실제 운영 데이터를 기반으로 성능을 모니터링하고 발생할 수 있는 문제를 식별
4단계 (최적화)	부분 사이트 배포 결과를 바탕으로 AI 모델과 시스템을 전체적으로 튜닝하여 성능을 극대화	(모델 재학습) 더 많은 실제 운영 데이터를 활용하여 모델을 재학습시키고 정확도를 높임 (시스템 성능 최적화) 인프라 자원 배분, 파이프라인 효율화 등을 통해 시스템 전반의 성능을 개선함 (운영 프로세스 정립) AI 솔루션의 지속적인 관리 및 운영을 위한 프로세스를 정립함
5단계 (확산)	최적화된 AI 솔루션을 전체 운영 환경으로 확대 배포하고 지속적인 개선 체계를 구축	(전국 단위 배포) 계획된 로드맵에 따라 전국의 모든 사이트로 배포를 확대합니다. (지속적 성능 모니터링) 전체 운영 환경에서 모델 성능을 지속적으로 모니터링합니다. (피드백 루프 구축) 운영 데이터와 피드백을 활용하여 모델을 주기적으로 업데이트하고 성능을 향상시키는 체계를 구축

다. 단계별 주요 내용

단계	주요 작업	핵심 기술
1. 평가	네트워크 진단, AI 적합성 분석	감사 툴, 빅데이터
2. 검증	lab/PoC, 성능 테스트 (KT 나주)	rApp 프로토타입
3. 배포	선택 사이트 롤아웃	O-RAN 컴포넌트
4. 최적화	AI 모델 학습/튜닝	ML 연속 학습
5. 확산	대규모 배포, 모니터링	자동화 오케스트레이션

 3. 전환 단계별 비교

 

구분	부분 배포	전체 배포
리스크	낮음 (제한 영역)	높음 (시스템 영향)
시간	단기 (수개월)	장기 (1-2년)
비용	초기 투자 최소	대규모 자본 필요
효과 검증	실증 가능	예측 기반
학습 효과	즉시 피드백/개선	후속 조정

 

4. 활용 및 기술 동향

• 스마트 팩토리/공항 5G 특화망 AI 자원 관리, TCO 15%↓
• 2026 정부 주도 AI-RAN 시범망 10개소, 에릭슨/SKT 협력 확대 및 6G AI-Native 전환, ETRI 개발 10배 속도 기술 상용화 예정

<끝>