5G가 '초고속, 초저지연, 초연결'을 약속했다면, 6G는 네트워크가 스스로 학습하고 최적화하는 지능형 인프라를 목표로 합니다. 이것이 바로 AI-RAN(AI Radio Access Network)의 개념입니다.
한국전자통신연구원(ETRI)의 최신 연구에 따르면, 6G 시대의 기지국은 단순한 신호 중계기가 아닌 인공지능과 머신러닝이 깊게 통합된 의사결정 시스템으로 진화할 것입니다. 이 글에서는 6G 무선접속망을 실현하는 AI/ML 기술의 현재와 미래를 완벽히 정리해드립니다.
🔹 6G 무선접속망의 진화: 왜 AI가 필요한가?
5G 시대, 무선접속망(RAN)은 이미 초고속·초저지연·초연결이라는 혁신적 성과를 달성했습니다. 그러나 6G 시대에는 완전히 다른 도전이 기다리고 있습니다.
▸ 다양한 서비스 동시 지원: URLLC(초신뢰), eMBB(고대역), mMTC(사물통신)
▸ 초고밀도 네트워크: 마이크로셀부터 피코셀, 드론까지 모두 관리
▸ 동적 최적화: 시시각각 변하는 상태에서 실시간 의사결정
이러한 복잡성 속에서 고정 규칙과 수동 튜닝만으로는 효율적 운영이 불가능합니다. 마치 체스처럼, 상태 공간이 무한에 가까운 환경에서는 관측 데이터로부터 경험을 쌓고 정책을 지속적으로 학습·갱신하는 AI/ML 기반 제어가 유일한 해결책입니다.
🔹 AI-RAN 기술의 이해
AI-RAN은 RAN 내부의 거의 모든 기능(채널 추정, 빔포밍, 스케줄링, 핸드오버, 에너지 관리 등)에 AI/ML을 단계적으로 주입하여 학습 기반 자율 제어 시스템으로 전환하는 개념입니다.
구체적으로 AI-RAN은 다음과 같은 3계층 구조로 작동합니다:
🔹 O-RAN 아키텍처와 RIC의 역할
AI-RAN 비전을 현실화하기 위해서는 구조적 기반이 필수입니다. 그것이 바로 O-RAN(Open Radio Access Network)입니다.
O-RAN은 RAN 기능을 O-RU(라디오 유닛), O-DU(분산 유닛), O-CU(중앙 유닛)로 분리하고 개방형 인터페이스를 정의함으로써, 여러 벤더의 장비와 AI 소프트웨어를 유연하게 통합할 수 있는 생태계를 제공합니다.
핵심 통찰: O-RAN은 AI 제어 슬롯(xApp/rApp/dApp)을 네트워크 구조에 내장한 형태로, 이를 통해 다양한 AI/ML 알고리즘을 RAN 내부로 유연하게 통합할 수 있습니다.
🔹 데이터·모델 자산: DeepMIMO와 LibIQ
AI/ML 기반 RAN 제어가 실용화되려면 다양한 환경을 반영한 데이터와 그것을 기반으로 동작할 수 있는 모델·플랫폼이 필수입니다. ETRI 연구에서 제시하는 핵심 자산은 다음과 같습니다:
레이 트레이싱 기반 시뮬레이션으로 생성된 mmWave 및 대규모 MIMO 채널 데이터를 딥러닝에 적합한 형태로 제공합니다. 실제 환경 기반 3D 모델, 사용자가 설정 가능한 다양한 파라미터, 공통 기반 위에서의 알고리즘 비교·평가 등의 특징을 가집니다.
RAN에서 관측되는 복소 I/Q 샘플을 수집·가공하여 실시간 스펙트럼 분류와 간섭 탐지 모델 학습에 활용합니다. dApp 형태로 O-RU/O-DU 근처에 배치하면 마이크로초~밀리초 수준의 초고속 폐루프 스펙트럼 제어가 가능합니다.
상용급 RAN 시뮬레이터를 사용하여 실제 O-RAN과 유사한 가상 환경을 구성하고, 다양한 KPM을 시계열 데이터베이스에 저장합니다. 이 환경에서 LSTM 기반 트래픽 예측 rApp과 에너지 절감 rApp을 안전하게 검증한 후 실제 네트워크에 적용할 수 있습니다.
🔹 AI/ML 기반 무선접속망 제어 기술
데이터와 플랫폼이 준비되면, 그 위에서 어떤 제어 알고리즘을 설계할 것인가가 핵심입니다. ETRI 연구는 dApp/xApp/rApp 계층 구조를 활용한 다양한 제어 기법을 제시합니다:
dApp은 O-DU 인근의 컴퓨팅 자원에서 실행되며, PHY 및 매체접속제어 계층과 더욱 밀접하게 연결된 초저지연 제어 루프를 구현합니다. LibIQ 기반 스펙트럼 분류 모델을 dApp으로 배치하면, 스펙트럼 상태를 빠르게 분류하고 간섭을 신속하게 감지·대응할 수 있습니다.
SORA는 사용자별 전력·PRB 할당을 컨텍스트가 있는 밴딧 문제로 모델링하고, Thompson Sampling 기반 알고리즘을 통해 사전 지식 없이도 점진적으로 최적 자원 할당 정책을 학습합니다. 복잡한 최적화 방식 대비 구현 난이도는 낮으면서도 경쟁력 있는 에너지 효율을 보입니다.
Coverage 셀과 capacity 셀로 구성된 환경에서 LSTM 기반 트래픽 예측 rApp이 수요를 예측하고, 에너지 절감 rApp이 capacity 셀의 on/off를 결정합니다. 드론 레이싱 시나리오에서는 RTD(왕복 지연)를 최소화하는 스펙트럼 스케줄링 xApp을 디지털 트윈에서 사전 검증하고 실제 네트워크에 적용합니다.
dApp/xApp/rApp의 계층 구조는 시간적 스케일과 필요한 정밀도에 따라 최적의 제어 방식을 선택할 수 있게 합니다. 마이크로초 단위의 물리계층 제어부터 일주일 단위의 네트워크 계획까지 모두 아우를 수 있습니다.
🔹 디지털 트윈과 ISAC의 미래
디지털 트윈과 ISAC(Integrated Sensing And Communications)는 6G에서 자주 언급되는 키워드입니다. 현실 세계의 네트워크 상태를 가상 공간에 투영하고, 통신과 센싱을 통합함으로써 네트워크가 주변 환경을 더욱 정교하게 인지할 수 있게 합니다.
생성형 AI(GAN, VAE, 확산 모델 등)를 활용하면 불규칙한 채널 상태나 트래픽 패턴을 데이터로부터 학습한 뒤 유사한 조건을 인공적으로 생성할 수 있습니다. 드문 장애 상황을 합성해 제어 정책을 미리 훈련하고, 극단적인 혼잡 상태를 대량으로 시험하는 것도 가능합니다.
통신과 센싱을 동시에 수행하는 로봇 시스템에서 RGB-D 카메라의 3D 포인트 클라우드를 기반으로 환경을 재구성하고, 레이 트레이싱을 통해 채널을 추정합니다. 로봇의 이동, 장애물 위치, 반사 특성 등 환경 변화를 실시간으로 반영하며, LLM 기반 음성 인터페이스로 자연어 제어도 가능합니다.
🔹 물리계층 AI: 스파이킹 신경망 수신기
AI/ML은 상위 계층 제어뿐만 아니라 물리계층(PHY)에도 깊이 들어오고 있습니다. 특히 뉴로모픽 하드웨어와 결합 가능한 스파이킹 신경망(SNN) 수신기는 에너지 효율 측면에서 큰 주목을 받고 있습니다.
기존 딥러닝 기반 수신기(NeuralRx)를 스파이킹 신경망으로 변환하여 에너지 소비를 크게 줄이면서도 성능을 유지하는 기술입니다. 스파이크 기반 표현, 양자화 인지 학습, 스파이크 코딩을 결합해 낮은 정밀도의 정수 연산으로도 충분한 성능을 확보합니다.
• 뉴로모픽 하드웨어상에서 높은 에너지 효율 달성
• O-RU나 단말 내 베이스밴드 처리에 탑재 가능
실무적 의의: DeepMIMO와 같은 채널 데이터셋, 그리고 AI 기반 전파 모델링을 활용하면 SpikingRx와 같은 수신기를 현실과 유사한 다양한 채널 환경에서 학습·검증할 수 있습니다. 이는 PHY까지 포함하는 종단간 지능형 무선 링크 설계를 가능하게 합니다.
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❓ 자주 묻는 질문
Q1. AI-RAN과 O-RAN의 차이점은?
AI-RAN은 네트워크가 스스로 학습하는 개념이고, O-RAN은 이를 구현하기 위한 아키텍처입니다. O-RAN의 개방형 구조와 RIC가 있어야 AI 모듈을 유연하게 삽입할 수 있습니다.
Q2. dApp, xApp, rApp 중 어떤 것을 먼저 배포해야 하나?
시간 스케일이 짧은 것부터 배포합니다. 초저지연 제어가 필요하면 dApp, 밀리초 단위면 xApp, 장기 정책은 rApp으로 구현하는 것이 일반적입니다. 동시 배포도 가능합니다.
Q3. 디지털 트윈이 실제 네트워크와 정확하게 일치해야 하나?
100% 일치할 필요는 없습니다. 중요한 것은 제어 정책의 안정성을 충분히 검증하는 것입니다. 디지털 트윈에서 '위험 없이 미리 배우고, 실제에서는 안심하고 적용'할 수 있습니다.
Q4. XAI(설명 가능한 AI)가 왜 중요한가?
네트워크가 '왜 이런 결정을 했는지' 설명할 수 없으면, 운영자가 파라미터를 조정하거나 문제를 진단할 수 없습니다. 또한 공공 안전이나 의료 같은 분야에서는 규제 요구사항이 될 수 있습니다.
Q5. 생성형 AI가 무선접속망에서 구체적으로 어떻게 쓰이나?
GAN이나 확산 모델은 드물게 발생하는 장애 상황을 합성하고, LLM은 운영자 인터페이스와 자동화 지원에 사용됩니다. 예를 들어 "드론 레이싱 시나리오 5000개 생성" 같은 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.
6G AI-RAN은 단순한 기술 개선이 아닌 패러다임 전환입니다. 5G의 '연결 인프라'에서 6G의 '지능형 인프라'로 나아가는 과정에서 O-RAN의 개방형 구조, 데이터·모델 자산의 체계화, 온라인 학습과 디지털 트윈의 활용, PHY-AI의 통합, 그리고 XAI·LLM 기반 운영 자동화가 모두 함께 작동합니다. 이는 단순히 기지국 성능을 높이는 것을 넘어, 무선 네트워크가 주변 환경을 인지하고 스스로 최적화하는 자율 시스템으로 진화하는 것을 의미합니다.
본 글은 한국전자통신연구원(ETRI) 2026년 2월 발행 학술 논문 "6G 무선접속망을 위한 AI/ML 기반 지능형 RAN 기술 동향"(DOI: 10.22648/ETRI.2025.J.410101)을 기반으로 작성되었습니다. 정부(과학기술정보통신부) 재원으로 수행된 연구(6GARROW 프로젝트)의 최신 성과를 반영하고 있습니다.
이 글에서는 6G 무선접속망의 AI/ML 기술을 데이터·모델·플랫폼·제어·운영의 5가지 측면에서 정리했습니다. 아직도 많은 부분이 연구 단계이지만, 국내를 포함한 전 세계 통신 업계가 AI-RAN과 O-RAN을 중심으로 6G 준비를 서두르고 있습니다. 향후 3~5년이 기술 표준화의 황금기가 될 것으로 예상됩니다.
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