Alexander Pabst

Alexander Pabst, 로데슈바르즈 무선 통신 사업부 부사장

AI-RAN 혁신

지속 가능하고 스마트한 6G 미래를 위한 토대 마련

지난 한 해는 6G의 미래 비전 정립에 있어 중요한 전환점이었습니다. 2025년 한 해 동안 이룬 진전을 되돌아보면, 3GPP는 매출 증대, 네트워크 효율성, 지속 가능성 그리고 단순화라는 핵심 우선순위에 역량을 집중해 왔음을 알 수 있습니다. 이는 단순한 희망이 아니라, NTN(Non-terrestrial Network, 비지상망) 기반의 유비쿼터스 연결부터 몰입감 넘치는 XR(Extended Reality, 확장 현실) 경험, 정밀한 센싱 애플리케이션, 인공 지능의 전면적인 융합에 이르기까지, 흥미롭고 새로운 서비스를 구현할 차세대 네트워크 개발의 핵심 지침과 같은 역할을 하고 있습니다.

이러한 변혁의 중심에는 인공지능과 무선 액세스 네트워크 간의 공생 관계인 AI-RAN이 위치합니다. 이는 단순히 RAN에 AI를 접목하는 수준을 넘어, 기술적 진화와 확실한 비즈니스 사례를 모두 실현하는 선순환 구조를 형성하는 것입니다. 현재 세 가지 핵심 방향성이 제시되고 있습니다. 즉, 새로운 AI 및 컴퓨팅 서비스를 제공하는 AI on the RAN, 성능, 효율성, 운용성을 개선하는 AI for the RAN, 그리고 네트워크 기능과 타사 AI 서비스를 동시에 구현하는 공유 인프라로서의 AI and the RAN입니다.

이러한 순환 구조는 매우 강력합니다. 에지에서 AI 서비스를 호스팅하면 사용자 데이터를 생성하는 저지연, 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 더욱 원활히 작동할 수 있습니다. RAN 기능과 외부 AI를 동일 서버에 구축할 경우 서버 이용률을 극대화하고 풍부한 텔레메트리를 생성할 수 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 스케줄링 최적화, 지연 시간 단축, 신뢰성 향상, 에너지 소비 최소화 등을 수행하는 AI 모델을 학습시키고 배포하는 데 활용됩니다. 결과적으로 AI 애플리케이션 도입에 따르는 마찰과 비용이 줄어들어, 에지 컴퓨팅과 지능형 RAN 제어 분야에 대한 추가 투자를 이끌어내는 근거가 됩니다.

AI 기반 혁신을 통한 업링크 과제 해결

하지만 이러한 AI-RAN 비전에도 해결해야 할 과제가 존재합니다. 고주파 대역에서 안정적인 업링크 성능을 유지하는 것이 주요 걸림돌입니다. 주파수 대역이 3.5 GHz에서 7 GHz로 이동하면 FSPL(Free Space Path Loss, 자유 공간 경로 손실)이 4.5 dB 증가하며, 이 손실은 건물 벽면을 통과할 때 심화되는 신호 감쇄로 인해 더욱 가중됩니다. 단말의 출력 증가량은 SAR(Specific Absorption Rate, 전자파 흡수율) 규제에 의해 제한됩니다.

해답은 지능형 최적화에 있습니다. 로데슈바르즈는 통신 프로토콜 오버헤드 감소기지국 수신기 감도 향상의 두 가지 전략에 집중했습니다. MWC 2025에서 로데슈바르즈는 Qualcomm Technologies와의 협업으로 AI/ML 기반 CSI(Channel State Information, 채널 상태 정보) 피드백 압축 기술을 선보이고 단말(UE)인프라(gNB) 양측에서 AI 최적화가 병렬로 실행되는 "양면 모델"을 시연했습니다. 이를 통해 처리량을 개선함과 동시에, 이처럼 복잡한 모델의 테스트 가능성을 최초로 검증했습니다.

3GPP도 이러한 잠재력을 인정하여 양면 모델CSI 피드백 압축 기술을 Release 20의 공식 과제로 채택하고, 각 공급업체의 솔루션들이 원활하게 상호 연동될 수 있도록 모델 처리, 수명 주기 관리, 테스트 가능성에 초점을 맞춘 상호 운용성 표준화 작업을 본격적으로 시작했습니다.

압축 기술, 그 이상: 디지털 사후 왜곡을 통한 수신기 감도 개선

로데슈바르즈는 CSI 피드백 압축 기술에서 나아가, 업링크의 링크 버짓 확보 측면에서도 상당한 진전을 이루었습니다. 최근 Nokia Bell Labs와 진행한 공동 연구에서는 DPoD(Digital Post Distortion, 디지털 사후 왜곡) 기술을 채택한 AI/ML 기반 기지국 수신기를 통해 왜곡된 업링크 신호를 성공적으로 복원할 수 있음을 입증했습니다. 이 기술은 MWC 2026 현장에서 라이브 시연으로 공개되었습니다.

DPoD는 링크 버짓을 개선하여 5G 수준의 커버리지 면적을 유지하므로, 이에 따라 기지국 밀집 구축의 필요성은 감소하고 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. DPoD는 또한 단말의 복잡성과 전력 소비를 줄여줍니다. XR 단말이 부피가 큰 헤드셋 형태에서 카메라, 오디오, 영상 투사, 햅틱 센싱을 탑재한 스타일리쉬한 안경테 형태로 전환됨에 따라, 특히 XR(Extended Reality)에서 몰입감 넘치는 경험을 구현하기 위해 배터리 수명과 분산 컴퓨팅의 중요성이 매우 커지고 있습니다. AI-RAN Alliance는 2025년 11월 DPoD를 공식 과제로 선정했습니다.

통합 센싱 및 통신: 6G의 새로운 차원

코어 네트워크 성능 개선 외에도, AI는 새로운 6G 애플리케이션 분야를 견인하고 있습니다. 특히 이동통신망을 활용해 물체를 탐지하는 ISAC(Integrated Sensing and Communication, 센싱-통신 융합) 기술이 견인력을 얻고 있습니다. 활용 가능성은 무궁무진하며, 항만 내 선박 추적을 위한 최초 네트워크가 이미 구축되어 있습니다. 3GPP가 정의한 기타 적용 분야는 스마트 교통 관리, 지형 매핑, 헬스케어 센싱, 드론 탐지 등이 있습니다.

로데슈바르즈는 초기부터 ISAC R&D를 지원해왔습니다. 필드 테스트도 중요하지만, 이 테스트는 기상 조건 및 기타 환경적인 요인의 영향을 받습니다. R&S AREG800과 같은 실험실용 장비는 실내외 사용 사례를 에뮬레이션하여 파형 최적화 및 수신기 알고리즘 개발을 위해 재현 가능한 환경을 제공합니다. 복수의 동적 타겟을 설정하고 각각 다른 거리(4 m ~ 20 km), 속도, RCS(Radar Cross Section, 레이더 반사 면적)를 적용할 수 있습니다. AI 기반 객체 분류 지원을 강화하기 위해 최근 마이크로 도플러 시뮬레이션이 추가되었습니다. MWC 2026에서도 관련 시연을 진행한 바 있습니다.

전망

확실한 효과를 기대할 수 있는 곳에 AI를 구축한다는 3GPP의 기본 원칙은 매우 실용적인 접근법입니다. 지속적으로 진화하는 환경에서 상호 운용성을 확보하기 위해서는 지속적인 산업 협력, 신뢰할 수 있는 테스트 장비 그리고 신뢰할 수 있는 학습 데이터가 가장 중요합니다.

2025년의 모멘텀을 이어받은 로데슈바르즈는 MWC 2026에서 지속 가능하고 스마트한 6G 미래를 함께 구축하기 위해 더 많은 AI-RAN 테스트 솔루션을 선보였습니다. AI-RAN 혁명은 이미 시작되었으며, 로데슈바르즈는 그 최전선에서 새로운 연결 경험의 시대를 선도하는 주역으로서 자부심을 느낍니다.

로데슈바르즈 전문가와 함께 테스트 요구사항에 대해 논의하십시오.

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