무선 품질 감시, 품질 저하 원인 분석, 개선 방안 추천 등의 기능 탑재
SK텔레콤(이하 SKT)은 무선 네트워크 품질 관리 AI 솔루션인 A-STAR(Access-Infra Service for Targeting & Action Recommendation)를 개발해 자사 전국 기지국에 적용했다고 28일 밝혔다.
SKT가 개발한 A-STAR는 전국 약 수십만 개 기지국의 상태를 지속적으로 감시하면서 고객 체감 품질에 영향을 줄 것으로 예상되는 기지국을 찾아 현장 운용 담당자에게 전달하고, 동시에 문제의 원인과 개선 방법을 추천해주는 솔루션이다.
A-STAR는 전국 기지국 장비의 품질 데이터를 매시간 분석해 이상 현상을 담당자에게 전달하는 ‘무선 품질 감시’, 장비 별 평균 250종 내외 품질 데이터를 분석해 저하의 핵심 원인을 선별해 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 구성돼 있다.
SKT는 A-STAR를 활용함으로써 무선 네트워크 품질 저하에 선제적인 대응이 가능해지고, 이를 통해 기지국 장비 이상이 고객의 불편으로 이어지는 상황을 최소화할 것으로 기대하고 있다. SKT는 ’22년 A-STAR 활용을 통한 현장 품질 개선 활동을 기존 방식과 비교한 결과, 품질 분석에 소요되는 시간은 80.7% 절감됐고 현장의 기지국 선제적 개선 초치는 약 46.7% 향상됐다고 전했다.
A-STAR는 SKT 및 SK오앤에스의 네트워크 현장 전문가들이 유기적으로 협업을 추진한 결과다. SKT는 ‘20년부터 A-STAR 개발을 시작했으며 2년간의 개발 및 현장 활동 검증, 기능의 점진적 보완 개선 과정을 거쳐 AI 모델의 실질적 활용성을 확보했다.
A-STAR는 추천 결과가 부적절한 경우, 현장 품질 개선 담당자들의 최종 조치 내용을 전달 받아 재학습함으로써 AI의 성능을 지속 향상하도록 구성돼 있다. 이를 통해 A-STAR는 시간이 지날수록 정확한 정보를 제공할 수 있는 구조다.
SKT는 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 SKT 인프라DT담당은 “SKT는 AI 기술을 고객 품질 관리 활동에 활용함으로써 네트워크 운영 지능화를 한층 업그레이드했다”며, “앞으로도 AI인프라로 더욱 진화하기 위해 현장의 변화를 지속하겠다”고 밝혔다.
헬로티 서재창 기자 |
