AI-RAN 경쟁, 기술 넘어 검증으로…"운영 역량이 승부처" 작성일 08-21 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zqQszy8By0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f6fe83de7f2c4f2229b4f39fda9202ead5a5ff3fdd2e28d95b9b5251e8c552fb" dmcf-pid="qBxOqW6bl3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/552796-pzfp7fF/20260821163610487xeni.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7rCzN4sAWp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/552796-pzfp7fF/20260821163610487xeni.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="0acb2d75b0432e651688fede10181da43ef9b062835798db32a809f3207c4c9b" dmcf-pid="BbMIBYPKyF" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 정혜승기자] 6G 핵심 기술로 떠오른 인공지능 기반 무선접속망(AI-RAN)을 둘러싼 글로벌 경쟁이 개별 기술 개발을 넘어 검증·운영 역량 확보전으로 확산하고 있다.</p> <p contents-hash="ffb0f73c344d1645f9d1acea4dabefa32066adbbde81b14d6b6964da1ecf1ea1" dmcf-pid="bkSbcPCEWt" dmcf-ptype="general">국내에서도 통신사와 제조사, 연구기관이 각각 기술력을 확보하고 있지만 이를 공동으로 활용할 데이터와 검증 체계가 부족하다는 진단이 나왔다.</p> <p contents-hash="ce0e77f816f04bed5ea653eba25eedaeda29c2da7ab8b0836de1185fce175e3f" dmcf-pid="KEvKkQhDv1" dmcf-ptype="general">AI-RAN은 AI를 무선접속망(RAN)에 접목해 네트워크 기능과 운영을 지능화하고, 가속 컴퓨팅 환경에서 통신과 AI 서비스를 함께 처리하는 차세대 무선 인프라다.</p> <p contents-hash="c06b9da28c233545db26de09b1887709bc1798901fee60a2e4f5c767cf6730ae" dmcf-pid="9DT9ExlwT5" dmcf-ptype="general">배정숙 한국전자통신연구원(ETRI) 실장은 21일 서울 용산 LG유플러스 본사에서 열린 '2026 산학연이 함께하는 6G 통신산업 워크샵'에서 AI-RAN의 글로벌 동향과 국내 연구개발(R&D) 방향을 발표하며 "AI-RAN이 사업화로 이어지려면 AI 기능 자체보다 플랫폼의 검증과 운영 역량이 관건"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="4758ac34378e264e927b665fd877537e1663994a8a8a1f3e46dac6ddfa97b591" dmcf-pid="2wy2DMSrvZ" dmcf-ptype="general">배 실장은 국내 AI-RAN 연구에 대해 "개별 역량은 있으나 공동으로 재사용할 데이터·검증·운영 기준이 부족한 상황"이라고 진단했다.</p> <p contents-hash="28b89c587689b41c5a12f7b39babf8ab016154fda86aaeddf0e31a7e69e71386" dmcf-pid="VrWVwRvmhX" dmcf-ptype="general">현재 기관마다 데이터 형식과 수집 범위가 다르고 검증 역시 단일 기능과 개별 시험에 머물러 있다는 설명이다. 시나리오와 AI 모델 이력도 각각 관리되고 있어 같은 조건에서 실험 결과를 재현하고 비교하기 어렵다.</p> <p contents-hash="0c822b997ba72bd20f13a7703512501f99dca22d1c45565374aa4f989b40aaa9" dmcf-pid="fmYfreTshH" dmcf-ptype="general">AI-RAN의 필요성은 모바일 트래픽 증가와 구조 변화에서 커지고 있다. 모바일 트래픽은 2025년 203EB(엑사바이트)에서 2031년 515EB로 연평균 17% 증가할 것으로 전망된다. 생성형 AI와 피지컬 AI 확산으로 트래픽이 업링크 중심으로 변화하고 저지연 통신에 대한 요구도 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="cce7cc071e7dbebce532b4d64eb1cd6870d00d1022ebf0ea81bd0d417b75f1a9" dmcf-pid="4sG4mdyOWG" dmcf-ptype="general">기존 네트워크와 AI 인프라의 낮은 자원 활용률도 AI-RAN 도입을 촉진하는 요인이다. 전통적인 RAN 구조에서는 기지국이 연결 기능을 담당하고 AI 서비스는 뒷단의 클라우드가 처리한다. 이 때문에 RAN과 AI 데이터센터 자원을 효율적으로 활용하기 어렵다는 지적이다.</p> <p contents-hash="74a6266d5f597e4b68e81b41d67692be812b13b2fb6efe60068681189e6d9a83" dmcf-pid="8OH8sJWIhY" dmcf-ptype="general">배 실장에 따르면 RAN 자원 활용률은 33% 이하, AI 데이터센터는 30% 미만에 그친다. RAN과 AI 워크로드를 공용 가속 컴퓨팅 플랫폼에 함께 수용하면 유휴 자원을 줄이고 컴퓨팅 효율을 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="023243572c5385b8bc112a28c2c84814326236cdc1518b26c7a697c6cb1f6cd1" dmcf-pid="6IX6OiYCyW" dmcf-ptype="general">글로벌 경쟁도 AI-RAN 기술 개발을 넘어 이를 반복적으로 시험하고 실제 망에서 검증할 수 있는 인프라 확보로 옮겨가고 있다</p> <p contents-hash="3c4f0679fe0f788206ab949d64a2a099167b0f4cf9ab085dc6bfafedc575dd5c" dmcf-pid="Pl1xhoXSSy" dmcf-ptype="general">미국은 무선 네트워크 연구 플랫폼 '콜로세움'을 중심으로 128개 무선 노드와 RF 채널 에뮬레이션 환경을 갖춰 대규모·반복 실험 기반을 확보했다.</p> <p contents-hash="c68a9627c2d1f610ca699a3d6b5823cac8dd8492072afd2e2adeecb1e9bed3b2" dmcf-pid="QStMlgZvhT" dmcf-ptype="general">유럽은 SNS JU 프로젝트를 통해 데이터를 수집하고 연구기관들이 함께 활용할 수 있는 원격 공동실험 환경을 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="9bc9a02791bd312b75ce8ea160c0fc1b60a8e5f7d19f4e354c561bc1a15c6c68" dmcf-pid="xvFRSa5TCv" dmcf-ptype="general">일본에서는 KDDI가 상용망과 연계한 RAN 디지털 트윈을 구축해 2028년 프로토타입, 2030년 검증을 목표로 연구를 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="7ee5d2b31b67e990109841e002ba55335e2d4d63aeef628440d66f4ee6818056" dmcf-pid="yPgY63nQTS" dmcf-ptype="general">기업들의 접근법도 갈리고 있다. 엔비디아는 GPU 기반 가속 컴퓨팅을 중심으로 통합 플랫폼을 제공하고 노키아·에릭슨·삼성전자 등 장비사는 RAN 소프트웨어에 AI를 적용하고 있다.</p> <p contents-hash="63aecb22a47a60fc3568ff7d1bcbcf23a136a2c243be94b6dab742bf825c635b" dmcf-pid="WQaGP0Lxll" dmcf-ptype="general">특히 노키아는 엔비디아 플랫폼을 기반으로 RAN과 AI를 통합하는 전략을 택한 반면 에릭슨은 기존 장비를 활용하면서 AI 기능을 수용하는 데 초점을 맞추고 있다.</p> <p contents-hash="a88d96835dd373bd408f7fa1a9fe3fe21ef50c592c977d2b49e7e397a8481223" dmcf-pid="YxNHQpoMCh" dmcf-ptype="general">배 실장은 이를 "GPU 기반으로 영역을 확대하려는 노키아와 기존 장비로 AI 네이티브에 접근하려는 에릭슨의 전략 차이"라고 설명했다.</p> <p contents-hash="df3a51a2b37fb7c3d5b0a782450a7a06055679014d7237c61380ed1b7d4f9ba7" dmcf-pid="GMjXxUgRvC" dmcf-ptype="general">통신사업자 가운데서는 미국 T모바일과 일본 소프트뱅크가 실증에 속도를 내고 있다. T모바일은 2024년 AI-RAN 얼라이언스 창립 멤버로 참여한 뒤 에릭슨과 통합 시험을 통해 성능을 검증했다.</p> <p contents-hash="4dd564b8726b4f5a802d58cd14d184e106c53af49d050e738136bf2f2e7fd5c2" dmcf-pid="HRAZMuaeCI" dmcf-ptype="general">소프트뱅크는 자체 플랫폼 'AITRAS(아이트라스)'를 활용해 대규모 실외 검증을 진행했다. 2023년 일본 게이오대 옥상에 안테나 20개를 설치하고 셀마다 단말 5대를 연결해 트래픽 시험을 수행했으며 로봇·자율주행 대응 서비스까지 실증했다.</p> <p contents-hash="df71371c995cdefe8a0ef262098502276cec76378ca5ca0420d1e7f0fdca0a00" dmcf-pid="Xec5R7NdSO" dmcf-ptype="general">국내에서도 AI-RAN을 구성하는 개별 기술 개발은 진행되고 있다. SK텔레콤은 국내 통신사 중 유일하게 AI-RAN 얼라이언스 이사회에 참여하고 있으며 5G 단독모드(SA)와 네트워크 슬라이싱을 활용해 피지컬 AI로 확장하는 실증을 수행했다. KT는 성남 상용망에서 AI 서비스 실증을 진행했고 LG유플러스는 오픈랜 기반 시스템을 구축했다.</p> <p contents-hash="9a41812331a3dbc6c7d9c867604930c508e539952ec2acabfbf5e338713f7ea8" dmcf-pid="Zwy2DMSrls" dmcf-ptype="general">삼성전자도 가상화 시스템을 기반으로 AI 적용을 추진하고 있으며 ETRI는 AI 알고리즘과 무선 수신기 기술 등을 개발했다.</p> <p contents-hash="d48af5e2e8f1b110825e9d1e1a54f124e83a640ec93b11fbfc5d75bc1b926d41" dmcf-pid="5rWVwRvmWm" dmcf-ptype="general">국내의 과제는 이처럼 기관별로 확보한 기술을 하나의 검증 체계로 묶는 것이다. 이를 위해 ETRI가 주관하는 'AI-RAN 글로벌 선도 프로젝트'가 진행되고 있다. ETRI를 비롯해 통신 3사와 한국정보통신기술협회(TTA), 대학 등이 참여한다.</p> <p contents-hash="6b695a2deb69dfed98a87b78acaa60e49071d474be0e9263c45746a62aba42d9" dmcf-pid="1mYfreTsvr" dmcf-ptype="general">프로젝트는 체계적으로 이동통신망 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습시킨 뒤 AI 기반 RAN의 성능을 검증할 수 있는 가상 네트워크 플랫폼과 연구 테스트베드 구축을 목표로 한다.</p> <p contents-hash="a805534df9249c653bd218b5d7a5877e325c6e1f9cf46d0f4f6bf662adf10bc0" dmcf-pid="tsG4mdyOhw" dmcf-ptype="general">3GPP 릴리즈21까지 6G 프로토콜과 소프트웨어를 개발하고 64안테나(64TRX) 규모의 가상 네트워크 검증 환경도 구축한다. 가상망에서 사전 검증한 AI 모델을 실제 기지국 환경에 적용해 성능 차이를 비교하고 이를 다시 모델 개선에 활용하는 방식이다.</p> <p contents-hash="30cd8f6eff22c08714f530d34ba4057a486acd02da5c2cbbc99abfc0f8d0cbe4" dmcf-pid="FOH8sJWIhD" dmcf-ptype="general">배 실장은 "AI-RAN이 사업화로 이어지려면 AI 기능 자체보다 플랫폼의 검증과 운영 역량이 관건"이라며 "성능뿐 아니라 전력 소비와 설치 가성비, 운영 안정성까지 통합적으로 검토해야 한다"고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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