[지디넷코리아]
와이파이 서비스에서 성능 관리를 위해 AI가 쓰이기 시작했다. 채널 폭이 넓어지고 연결 기기가 늘어나는 와이파이7 구축이 확산되면서 구동으로 무선(RF) 파라미터 값을 조정하는 방식이 어려워지자 AI에 눈길을 돌린 것이다.
6GHz 주파수 대역은 와이파이7에서 본격적으로 활용되고 있는데, 채널 구성이 밀집되고 복잡해지고 있다. 이 지점에서 AI가 주목받으며 AI 기반 무선자원 관리를 뜻하는 AI-RRM이란 기술이 부상했다.
AI-RRM은 머신러닝을 활용해 와이파이 네트워크의 동작을 실시간으로 자동 최적화하는 기술이다. 이전과 같이 초기 설정값에 의존하지 않고 송신 전력, 채널 폭, 안테나 선택, 단말 스티어링, 로드밸런싱 등 핵심 파라미터를 지속적으로 조정하는 방식이다.
군중이 모인 경기장이나 대학과 기업 캠퍼스, 다세대 주거시설과 같이 고밀도 환경에서 와이파이 끊김을 줄이고 더 나은 성능을 내는데 AI-RRM이 실질적인 효과를 입증하고 있다.
먼저 AI-RRM은 트래픽 패턴을 학습하고 시간이 지날수록 단말 동작을 선제적으로 최적화해 성능을 개선한다.
시스코에 따르면 AI-RRM으로 동일 채널 간섭을 최대 40% 줄이고, 단말의 신호대잡음비를 7dB 개선했다.
최대 320MHz 폭의 광대역 채널을 활용할 수 있는 6GHz 주파수 대역을 본격적으로 활용하는데 AI-RRM의 장점이 두드러진다.
와이파이7에서 사용되기 시작한 6GHz 대역에서 AI-RRM은 채널 폭을 동적으로 선택하고 송신 전력 최적화도 관리할 수 있다. 필요에 따라 전력을 높여 성능을 끌어올리고 전파 간섭도 AI로 관리하는 식이다.
와이파이 관리에 따른 비용 감소도 기대할 수 있다.
기존 RRM은 전문가가 직접 나서 지속적으로 수동 방식의 튜닝이 필요했는데, AI-RRM은 AI가 알아서 네트워크를 관리하는 동시에 운영 방식의 인사이트를 얻을 수 있고 채널이나 전력 사용에서 인적 오류를 줄인다.
이는 서비스 관리업체나 IT 운영 조직 입장에서는 간과하기 어려운 요소다.
이밖에 대규모 환경을 구축할 때 AI-RRM의 장점이 두드러진다. 수천 개의 단말이 무선 자원을 동시에 활용하는 고밀도 네트워크에서는 AI-RRM의 확장성이 필수적인 기술이 될 것이란 설명이다.