우리 사회가 지능정보 사회로 진화하면서 AI의 활용이 증대되고 있는데, 네트워크 관련 산업 역시 AI를 활용한 혁신과 비즈니스 혁신을 이루려는 노력이 증대되고 있다. 특히, 대규모 인프라와 고객을 보유한 통신사업자가 AI 도입에 적극적인데, 네트워크 자동화 및 최적화, 보안 자동화, 비즈니스 예측 및 관리 분야에 AI를 활용하려는 노력이 증대되고 있다. 대표적인 통신사 중 하나인 AT&T는 AI/ML을 process automation, customer care, network optimization, wther forecast에 활용하고 있으며, Telefonica는 AI/ML을 활용해 대고객 서비스 추천, 고객관리 및 지능형 서비스 등에 활용하고 있다. 또한 Vonage는 지능형 응용서비스, 고객 응대 서비스 등에 AI를 활용하고 있다. 4차 산업혁명 시대 도래로 다변화하는 네트워크 서비스를 위해 수많은 제어 및 관리작업을 수반할 것으로 보인다. 이러한 상황에 대처하기 위해 주요국들은 AI/ML 기술을 네트워크 분야에 적용하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 관련 산업의 혁신성장과 시장경쟁력을 강화를 위해 관련 연구와 지원이 조속히 마련되어야 할 것이다. 우리 사회가 지능정보 사회로 진화하면서 AI의 활용이 증대되고 있는데, 네트워크 관련 산업 역시 AI를 활용한 혁신과 비즈니스 혁신을 이루려는 노력이 증대되고 있다. 특히, 대규모 인프라와 고객을 보유한 통신사업자가 AI 도입에 적극적인데, 네트워크 자동화 및 최적화, 보안자동화, 비즈니스 예측 및 관리 분야에 AI를 활용하려 하고 있다. 들어가며 4차 산업혁명의 시작과 더불어 우리 사회가 지능정보사회로 진화하면서, 한정된 부문에서 활용되던 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 및 기계학습(ML: Machine Learning)은 산업 및 사회 전분야로 활용 범위가 확대되어 가고 있다. 통신서비스 및 네트워크 장비산업과 같은 네트워크 관련 산업 역시 AI/ML 을 활용하여 산업과 비즈니스 혁신을 이루려는 노력이 이루어지면서 기술적 노력과 활용사례가 진전되고 있는 상황이다. 이에 이하에서는 네트워크 관련 산업 분야에서의 AI/ML 활용모델(use case)을 살피고, AI를 네트워크 산업 분야와 연계하기 위한 주요 벤더들의 개발 현황과 통신사업자들의 시범적 도입사례를 살펴보고자 한다. 네트워크 산업 분야에서 AI의 활용 네트워크 관련 산업의 주요 플레이어중 대규모 인프라와 수많은 고객 접점을 보유한 통신서비스 사업자는 가장 적극적인 도입 노력을 기울이고 있다. AI/ML은 사전에 정의된 알고리즘을 이용하여 반복적인 작업을 자동화하거나 데이터/정보 기반의 예측·조언 등의 기능 제공이 가능한데, 인프라 환경 데이터, 고객 데이터를 활용하면 서비스 관리 활동 및 비즈니스 활동을 효율적으로 처리할 수 있기 때문이다.[5] 현재, 네트워크 분야에서 AI를 활용할 수 있는 분야는 ▲네트워크 인프라의 자동화 및 기능 최적화, ▲보안 자동화, ▲매출관리 및 고객관리 등 비즈니스 예측 및 관리가 대표적이다. ￭ 네트워크 자동화 및 오케스트레이션 ￭ 보안(security) 자동화 ￭ 비즈니스 예측 및 관리 (고객, 판매 등) 네트워크 산업분야의 AI 개발과 활용 2 기술정책 브리프 2021-05 AI의 활용 모델 중 대표적인 것은 AI 기반의 네트워크 자동화 및 오케스트레이션으로, 이는 AI를 이용해 네트워크 제어 및 관리를 자동화하고, 자동으로 제어되는 각 네트워크 요소들을 최적화하는 것이다. 현재 네트워크 자동화 및 오케스트레이션 솔루션 시장에는 기존 AI/ML벤더 뿐만 아니라 네트워크 장비 벤더도 관련 솔루션·제품을 출시하고 있다. 활용모델 1. 네트워크 자동화 및 오케스트레이션 AI/ML은 네트워크 트래픽의 최적 루팅을 위한 매개변수(parameter)나 규칙(rule)설계에 적용하여 네트워크 자동화 및 오케스트레이션이 가능해진다. 네트워크 자동화란 알고리즘 기반의 AI/ML을 이용해 ▲실시간으로 트래픽 분석해 트래픽 플로우를 최적화하고, ▲물리 및 가상 네트워크 장비의 관리/ 설정/테스트/전개 등 일련의 네트워크 운용유지 활동을 인간의 개입없이 시스템이 스스로 수행하도록 하는 것을 의미하며, 오케스트레이션은 이러한 네트워크 자동화를 시스템 차원에서 총체적으로 최적화한다.[4] 네트워크 자동화 및 오케스트레이션 도입은 네트워크 최적화, 비용 최소화, 단순화를 기본 목적으로 하며, 그 기대가치는 다음과 같다. 네트워크 자동화 및 오케스트레이션 주요 원칙과 기대 가치 원 칙 기대가치 최적화 수작업 축소 및 오류 감소 반복작업 감소를 통한 효율성 증대 제공되는 서비스 품질의 제고 비용 최소화 Tome-to-Market과 평균 수리 시간의 단축 오류 발견시간의 단축 단순화 인간의 수작업에 의해 발생하는 에러 축소 가용성 증대 네트워크 통합시 발생하는 복잡성의 감소 신속한 변경으로 네트워크 유연성 증대 네트워크 요소의 설치 및 제거시 시스템 불능시간 최소화 ※ 출처 : Gartner, Make Guide for Network Automation and Orchestration, 2020.09 내용 정리 네트워크 자동화 및 오케스트레이션은 ▲네트워크 설정 및 변경 관리(Network Configuration and Change Management, NCCM), ▲네트워크 자동화(Network Automation, NA), ▲네트워크 오케스트레이션(Network Orchestration)로 구분할 수 있는데, 현재 기술 및 시장은 NCCM>NA>NO 순으로 성숙되어 있다.[2] NCCM은 네트워크 장비의 셋업(set up), 장치 설정, 패치, roll out & roll back, 네트워크 변경 이력 등을 관리하는 것으로, 정확한 네트워크 장비 정보 및 상태 정보를 제공하기 때문에 성공적인 NA 및 NO를 위해 반드시 필요한 기초요소라 할 수 있다. NA는 프로그램 기반을 통해 네트워크 요소(network elements)를 제어하는 것으로서, NO의 구성요소(building block)가 된다. 프로그램으로 특정 업무를 수행하는 알고리즘을 구축하고, 해당 알고리즘으로 반복되는 작업을 자동화 때문에 NA는 과업 단위, 혹은 과업 중심으로 이루어지게 된다 NO는 개별 네트워크 요소의 자동화에서 더 나아가 비즈니스 관련성이나 특정 목적에 따라 다수의 네트워크 자동화 요소를 종합적으로 조율하여 시스템 전반을 최적화하는 것을 의미한다.