SKT가 AI로 65만 기지국 품질 관리하는 법

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SKT가 AI로 65만 기지국 품질 관리하는 법

디지털데일리 발행일 2022-11-08 18:36:35

백지영

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[디지털데일리 백지영기자] 디지털 기반의 서비스가 늘어나면서 통신 네트워크의 중요성은 갈수록 중요해지고 있다. 이에 이동통신사업자들도 무선품질관리에 각별한 신경을 쓰고 있다.

국내 이동통신 1위 사업자인 SK텔레콤은 8일 열린 ‘SK테크서밋’에서 자사 통신망과 고객 단말이 처음 통신하는 구간인 액세스 인프라를 관리하기 위해 개발한 인공지능(AI) 솔루션 ‘A-스타’를 소개해 주목을 받았다.

이재성 SK텔레콤 매니저는 “이동통신의 우수한 무선품질 관리는 고객과의 약속이며, 이를 위한 품질 상태 분석 및 불량 조치는 주요한 업무 중 하나”라며 “SK텔레콤은 현재 전국 65만 무선 통신 장비 품질을 관리하기 위해 AI를 활용하고 있다”고 밝혔다.

기지국 장비로 구성돼 있는 SK텔레콤의 액세스 인프라는 LTE 기준 현재 액 65만대 가량 설치돼 있다. 이는 철탑 위에나 아파트·건물 옥상, 터널, 주차장 등 다양한 곳에 설치돼 있다. 이처럼 곳곳에 설치된 액세스 인프라의 주요 업무 중 하나는 기지국의 품질을 항시 좋은 상태로 관리하는 것이다.

이 매니저는 “만약 기지국 장비의 품질이 불량해지면, 기지국이 설치된 장비 설치 장소로 직접 가서 원인을 제거하는 등 현장 조치 작업을 통해 고객 불편을 최소화해야 한다”며 “하지만 실제 이러한 업무를 하기엔 현실적인 어려움이 꽤 많다”고 설명했다.

일례로 품질 분량을 인지하는 것조차 쉽지 않다. 로그데이터, VoC, 고객품질지표 등 기지국 관련 데이터만 약 400종 이상으로 그 종류가 너무 많아 분석에 어려움이 있다. 실제 기지국 장비가 설치된 장소까지 이동해야 된다는 점도 애로사항이다.

그는 “한 번 이동해 업무를 처리하고 돌아오는데 평균적으로 2시간 정도 걸린다”며 “65만대 장비가 설치돼 있어 가야 될 곳은 많은데 인력이나 시간 등 리소스는 제한돼 있다”고 지적했다.

때문에 부정확한 정보 분석으로 현장에 출동했음에도 그대로 돌아오는 경우도 빈번하게 발생하고 있다는 것이 그의 설명이다. 이밖에 실제 현장에서 품질 분량의 원인을 찾아내 조치방법을 찾아내는 것도 상당 시간이 소요된다.

이같은 한계 때문에 SK텔레콤은 기지국 품질관리를 위해 AI를 통한 디지털 혁신을 시작했고, 그 결과 ‘A-스타’를 개발했다. ‘A-STAR’는 ‘Access-Infra Service for Targeting & Action Recommendation)’의 약자다.

A-스타는 AI 기반 액세스 기지국 품질관리 솔루션으로 크게 3가지 기능으로 구성됐다. 첫 번째 기능은 품질 불량 기지국 추천이다. 기지국 장비의 상태 및 품질을 분석해 품질 불량으로 현장에서 직접 조치가 필요한 기지국 장비와 위치를 추천해준다.

이 매니저는 “먼저 품질 불량으로 현장 조치가 필요한 기지국을 선별해 추천해준다”며 “이어 200~300m 정도 서비스하는 기지국 지역 내 고객 불편의 상세 위치를 GPS로 식별한다”고 설명했다.

A-스타의 두 번째 기능은 품질 불량 원인을 분석해 주는 것이다. 기지국의 상태와 성능에 대한 데이터 분석을 통해 품질 불량의 원인을 찾아준다. 마지막으로 현장 조치 방법 추천 기능이 있다. 기지국 장비 설치 장소에 방문해 품질불량 개선을 위한 조치 방법을 추천해 준다.

그는 “품질 불량 기지국 추천-품질 불량 원인-현장 조치 방법 추천-현장 조치-현장 조치 결과 분석의 단계에서 피드백을 통해 지속적인 학습 및 발전이 가능한 선순환의 모델링 구조를 갖고 있다”며 “현재 웹과 모바일을 통해 서비스하고 있으며, 긴급 점검이 필요한 경우 SMS를 활용한다”고 설명했다.

그는 이어 “A-스타가 SKT 액세스 인프라 관리에 도입된 지는 1~2년 정도 됐다”며 "도입 이후, 출동 리소스를 71%, 분석시간은 81% 감소했으며, 품질 개선 사례는 124% 증가했다”고 밝혔다.