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[IT뉴스]LGU+, 네트워크 트래픽 데이터 발생 지역 판별 AI 모델 개발

온카뱅크관리자

2025-10-29 10:07:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yf7RI2Gh1t">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="61c4cdb745571d676683f5b23f5767014b615d196675aec3155269653ef58618" dmcf-pid="W4zeCVHlH1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="산학협력 과제로 LG유플러스 임직원과 경희대학교 연구원이 AI 모델 개발을 위해 회의하고 있다. /사진=LG유플러스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/moneytoday/20251029100053023addo.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="xWLC7c4qHF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/moneytoday/20251029100053023addo.jpg" width="658"></p>
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            산학협력 과제로 LG유플러스 임직원과 경희대학교 연구원이 AI 모델 개발을 위해 회의하고 있다. /사진=LG유플러스
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          <p contents-hash="595b3bf8b018b5759983403e116d13fabaae2905ae866d7282635bce9f5306ab" dmcf-pid="Y8qdhfXSX5" dmcf-ptype="general"><br>LG유플러스는 경희대와 손잡고 네트워크 트래픽 데이터가 발생한 지역의 특성을 판별하는 AI(인공지능) 모델을 개발했다고 29일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="78c6da611f510ae77dea56536001535203c44ffbbdf5f09056a8d4f011757cf8" dmcf-pid="G1T7nZEoHZ" dmcf-ptype="general">이번 연구는 기존에 사람이 판단하고 분류하던 네트워크 트래픽 데이터의 지역별 특성을 AI가 신속하게 판별하고 저장하는 자동화 체계를 구축하기 위해 추진됐다. LG유플러스는 산학협력으로 별도 현장조사나 긴 테스트 없이 필요한 정보를 빠르게 제공하는 AI 모델 개발에 성공하면서, 네트워크 기술 경쟁력을 확보하게 됐다. </p>
          <p contents-hash="6505e0cac9e1efd7be22d8ceb91e3985d716ce16c08199e9c265b51cf7366d92" dmcf-pid="HtyzL5DgGX" dmcf-ptype="general">기존에는 네트워크 트래픽 데이터가 주거단지, 오피스단지, 사람이 많이 다니는 상권 등 어디에서 발생했고, 어떤 특징을 갖고 있는지 모두 사람이 판별했다. 이 방식은 많은 시간과 인력이 필요하고, 정확도가 떨어질 수 있다는 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="d36ae31d5eb4d3bbe6c98734cc522d633df348d14c012a2e7e2d1f2b2fe7974a" dmcf-pid="XFWqo1waZH" dmcf-ptype="general">새롭게 개발된 AI 모델은 네트워크 트래픽 데이터를 입력하면 어떤 지역에서 발생했고 실내·외 트래픽 비중이 얼마나 되는지, 어느 시간대에 많이 사용되는지 등의 특성을 제공한다. 이는 기존에 학습된 데이터의 패턴과 입력된 자료를 대조해 특성을 도출하는 방식으로, 아파트 단지나 지하철 등 특징이 뚜렷한 지역은 약 90% 이상의 정확도를 보인다.</p>
          <p contents-hash="5bc4a9cd6eee71f7525f69739b16421f5a5e9268079668a9c67a8473ed9b8f6d" dmcf-pid="Z3YBgtrNZG" dmcf-ptype="general">LG유플러스는 이 모델을 활용해 전국에 구축한 네트워크망의 관리 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 전국 네트워크망 트래픽 데이터의 지리적 특성을 분석해 장비가 더 필요한 지역에는 미리 증설해 고객 불편을 방지하고, 수요가 줄어든 지역은 일부 조정하는 형태다.</p>
          <p contents-hash="de21aaefc43dcb34a152213fc418d83dfea1842fe4201d0969cee05fef2a7e30" dmcf-pid="50GbaFmjXY" dmcf-ptype="general">또 각 지역의 시간대별 사용량에 맞춰 장비 가동률을 조정해 에너지 효율도 높인다. 가령 주거단지의 새벽이나 오피스단지의 저녁 등 사용량이 적은 시간대엔 장비 출력을 조절해 전력 소모를 줄인다. 대신 서울 성수·홍대 등 사람이 많이 몰리는 상업지구의 주말이나 주거단지의 저녁시간대에는 사용량이 많아지는만큼 출력을 높이는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="ad9c0ed0838d2ee75b7a6fbb55b874df2feb3cca485aee9f45a866924814280c" dmcf-pid="1pHKN3sAGW" dmcf-ptype="general">향후 LG유플러스는 AI 모델의 정확도를 높이는 한편 자사 네트워크망 관리 시스템에 연동할 예정이다. 뿐만 아니라 AI가 네트워크망 전체를 관리하는 '자율 네트워크 관리 체계' 시대에도 활용될 수 있도록 맞춤형으로 고도화할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="416e6530d9413c50bd1386c98e9685ccf43da87644733728883cd5c28f24b16e" dmcf-pid="tUX9j0OcZy" dmcf-ptype="general">이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "경희대 이동통신 연구실과의 공동 연구로 네트워크 인프라를 개선하고 고객 체감 품질을 향상시킬 수 있는 AI 모델을 확보하게 됐다"며 "새로운 AI 모델을 활용해 더 밝은 세상을 만드는 데 LG유플러스가 앞장설 수 있도록 만들겠다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="1136c478784aace0a8f44a3ff749e70f0f23c6f40da2a89c660520de316e2e9c" dmcf-pid="FuZ2ApIkZT" dmcf-ptype="general">김승한 기자 winone@mt.co.kr</p>
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        </div> 
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