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[IT뉴스]LG유플러스, 경희대와 ‘네트워크 분석 AI 모델’ 개발
온카뱅크관리자
조회:
4
2025-10-29 15:17:33
<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="xQ9Yha9UOL"> <p contents-hash="7dfcd835d230dd4efc4574c2044eccf20c1813eafb6751bcafec51c8cbbffd82" dmcf-pid="yTsR43sAmn" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] LG유플러스(032640)가 경희대학교와 함께 네트워크 트래픽 데이터의 발생 지역과 특성을 자동으로 판별하는 AI 모델을 개발했다. 이를 통해 네트워크망 관리 효율을 높이고, 향후 자율 네트워크 관리 체계 구축의 기반을 마련한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="210cf9d381ef2fb422296370941090bd96e8c6e4cff1e9a113a0bbafead26925" dmcf-pid="Wx2GlN2usi" dmcf-ptype="general">LG유플러스는 29일 “경희대학교와 산학협력으로 네트워크 트래픽 데이터의 지역별 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 AI 모델을 개발했다”고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f3920a4644df121d2fca438f4877f68257b90253cf4cd1382dbb114be6b99c02" dmcf-pid="YMVHSjV7DJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG유플러스와 경희대학교 연구진이 네트워크 트래픽 데이터 분석 AI 모델 개발을 위해 협의하는 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/Edaily/20251029151352865okuf.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="QGk8bXkLOo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/Edaily/20251029151352865okuf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG유플러스와 경희대학교 연구진이 네트워크 트래픽 데이터 분석 AI 모델 개발을 위해 협의하는 모습. </figcaption> </figure> <div contents-hash="16bfb4fb8bbaaeaf485762edd4d645b9822324e15e51538a0d29302b3d693ceb" dmcf-pid="GRfXvAfzsd" dmcf-ptype="general"> <strong>사람이 하던 분류작업, AI가 자동화</strong> </div> <p contents-hash="92b9a48c0d7e35ede42ec3cadf0f76d6379a5958841bad921678f8f1b5a1b369" dmcf-pid="He4ZTc4qwe" dmcf-ptype="general">그동안 네트워크 트래픽 데이터가 주거단지·오피스단지·상권 등 어디서 발생했는지, 실내외 비중과 사용 시간대가 어떤지 등을 일일이 사람이 판별해왔다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하고 정확성에도 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="585bbb00560e356a040d90e71859db5e7a4c6380a184719b67c6ad61f7269d11" dmcf-pid="Xd85yk8BIR" dmcf-ptype="general">새로 개발된 AI 모델은 트래픽 데이터를 입력하면 해당 지역의 특성, 예를 들어 실내·외 사용 비율, 시간대별 사용 패턴을 자동으로 분석한다. 기존에 학습된 데이터 패턴과 입력 데이터를 비교해 결과를 도출하며, 아파트 단지나 지하철역 등 특징이 뚜렷한 지역에서는 90% 이상의 정확도를 보인다.</p> <p contents-hash="5a17f4fb14d5a90af53ae1ce994f4485cbd9b16d56c02fd45b7b8b7dfd176e56" dmcf-pid="ZJ61WE6bIM" dmcf-ptype="general"><strong>에너지 효율·품질관리 향상 기대</strong></p> <p contents-hash="0495910660d40c2d7ad7fecbda0f3e5f4c6850be6ec1edcbf0b2f2991f6d48b4" dmcf-pid="5iPtYDPKrx" dmcf-ptype="general">LG유플러스는 이 AI 모델을 활용해 전국 네트워크망의 운영 효율을 높일 방침이다. 트래픽 특성을 기반으로 장비가 필요한 지역에는 사전에 증설을 진행해 품질 저하를 막고, 수요가 줄어든 지역은 장비 가동률을 조정한다.</p> <p contents-hash="dfc04b9c11c0533554b7223963b0b3a55c00c88f79265678cacb65dc5d33e29f" dmcf-pid="1nQFGwQ9DQ" dmcf-ptype="general">또한 시간대별 이용량에 따라 전력 소비를 줄이는 ‘스마트 전력 관리’도 가능해진다. 예를 들어 주거지역의 새벽 시간대나 오피스 밀집 지역의 야간에는 출력 조절을 통해 에너지를 절감하고, 주말 상업지구나 퇴근 시간대 주거지역에서는 출력을 높여 안정적 품질을 유지한다.</p> <p contents-hash="58b191fac4a2bd0b5f4a05a04a9615c0a287422f51d3dfbd3dd151fdcddf29ec" dmcf-pid="tCE6KZEosP" dmcf-ptype="general"><strong>“자율 네트워크 관리 체계로 발전시킬 것”</strong></p> <p contents-hash="2b21c9be884f9e3795e90600ffb06ef8618d2b2e37040fe4bd153ee444fe72b3" dmcf-pid="FhDP95Dgs6" dmcf-ptype="general">LG유플러스는 AI 모델의 정확도를 지속적으로 높이는 한편, 자사 네트워크 관리 시스템에 연동해 실시간 관제 체계를 고도화할 계획이다. 궁극적으로는 AI가 스스로 네트워크를 점검·운영하는 ‘자율 네트워크 관리 체계(Autonomous Network)’로 발전시키겠다는 목표다.</p> <p contents-hash="5930c1985ab62d2bd6f0cdc18292d789974078289f0ff192b4b0c2bbcece9f6d" dmcf-pid="3lwQ21waO8" dmcf-ptype="general">이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 “경희대 이동통신 연구실과의 공동 연구로 고객 체감 품질을 높이는 AI 기술을 확보했다”며 “AI 기반 네트워크 혁신을 통해 더 나은 연결 경험을 제공하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="505d2f78c402360c6667bfd5266ba4fdbc679cc83a62eb845b91cbe811acde26" dmcf-pid="0SrxVtrNO4" dmcf-ptype="general">홍인기 경희대학교 연구처장 겸 산학협력단장은 “이번 연구를 계기로 LG유플러스와의 협력을 강화하고, 대학의 연구성과를 산업 현장과 연계하는 산학협력 모델을 지속적으로 확산하겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="385c0ad77a746ca9acd3abb7a41076b6db24d3e2239f5e054e21ad4cd067b45d" dmcf-pid="pvmMfFmjIf" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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