LG유플러스는 경희대학교와 협력해 네트워크 트래픽 데이터가 발생한 지역의 특성을 자동으로 판별하는 AI 모델을 개발했다고 29일 밝혔다.

이번 연구는 사람이 직접 분석하던 네트워크 트래픽 데이터의 지역별 특성을 AI가 자동으로 식별하고 저장할 수 있는 체계를 구축하기 위해 추진됐다. LG유플러스는 산학협력을 통해 별도 현장 조사나 장시간의 테스트 없이도 신속하게 정보를 제공할 수 있는 AI 모델을 개발, 네트워크 운영 효율성을 높였다고 설명했다.

기존에는 트래픽 데이터가 주거단지, 오피스 지역, 상업지구 등 어떤 환경에서 발생했는지를 사람이 수작업으로 분류했다. 이 방식은 많은 시간과 인력이 필요하고 정확도에도 한계가 있었다.

새로 개발된 AI 모델은 네트워크 트래픽 데이터를 입력하면 발생 지역의 유형, 실내·외 트래픽 비중, 시간대별 이용 패턴 등을 자동으로 판별한다. 학습된 데이터의 패턴을 기반으로 분석하는 구조로, 아파트 단지나 지하철 등 특징이 명확한 지역에서는 90% 이상의 정확도를 보였다.

LG유플러스는 이 AI 모델을 통해 전국 네트워크망 관리 효율을 높일 계획이다. 트래픽의 지리적 특성을 분석해 장비가 필요한 지역에는 미리 증설하고, 수요가 줄어든 지역은 일부 축소해 안정적인 품질을 유지할 수 있다. 또한 시간대별 사용량을 고려해 장비 출력을 조정함으로써 에너지 효율도 개선할 방침이다. 예를 들어 주거지역의 새벽이나 오피스 지역의 야간에는 전력 소비를 줄이고, 성수나 홍대 같은 상권의 주말에는 출력량을 높이는 식이다.

향후 LG유플러스는 AI 모델의 정확도를 높이는 동시에 이를 네트워크 관리 시스템과 연동해 '자율 네트워크 관리 체계(Autonomous Network)'로 발전시킬 계획이다.

이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "경희대와의 협력으로 고객 체감 품질을 개선할 수 있는 AI 기반 네트워크 관리 기술을 확보했다"며 "AI를 활용해 보다 효율적이고 지능적인 네트워크 운영 체계를 만들어가겠다"고 말했다.