차세대 6G 네트워크는 초고대역 주파수와 초밀집 환경에서 안정적인 무선 품질을 유지하는 것이 핵심이다. 특히 대규모 데이터 흐름을 지연 없이 처리하기 위한 무선 전송 효율과 네트워크 자원 자동화 요구가 높아지며, AI 기반 무선 제어 기술의 중요성이 커지고 있다.

한국전자통신연구원(ETRI)이 AI가 통신망을 스스로 제어하고 최적화하는 6G ‘지능형 무선 액세스기술(AI-RAN)’ 개발을 완료했다고 17일 밝혔다.

이 기술은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 에지 컴퓨팅 전반에 적용했다. 이를 통해 5G 대비 최대 10배 향상된 전송 효율을 목표로 하며, 향후 AI-네이티브(Native) 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술로 전망된다.

AI-랜(AI-RAN) 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲에지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지한다. 이를 통해 다양한 사용자 환경에서 끊김 없는 초고속 서비스 제공이 가능해졌다.

특히 이번 연구의 대표 성과 중 하나인 ‘뉴럴 리시버(Neural Receiver)’ 기술은 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는다. 기존 무선 수신 방식은 수학적 모델 기반의 단계별 처리 방식에 의존해 고주파 환경에서 성능이 저하됐는데, 뉴럴 리시버는 AI가 복잡한 채널 환경을 스스로 학습해 안정적인 성능을 유지할 수 있다.

실험 결과, 밀리미터파 주파수 환경에서 AI 기반 수신기는 기존 방식 대비 ▲데이터 복원 정확도 약 18% 향상 ▲채널 예측 정확도 약 15% 향상 ▲데이터 손실률 30% 감소 등의 성능을 보였다. AI 기술이 실제 무선 전송 환경에서도 통신 효율을 개선할 수 있음을 입증한 것이다.

ETRI는 이번 성과를 기반으로 AI가 스스로 학습하고 진화하며 최적의 통신 성능을 유지하는 ‘셀프-이볼빙 랜(Self-Evolving RAN)’ 기술로 발전시킬 계획이다. 

ETRI 배정숙 지능무선액세스연구실장은 “네트워크 전반을 예측·제어하는 자율형 지능무선 기술로 발전시켜 나가겠다.”라고 말했다.