VOL. 188 November 2021
네트워크 기술과
AI 기술의 만남
네트워크는 사람들의 삶과 산업을 촘촘히 연결하고, AI 기술은 연결된 사회의 빅데이터를 수집 분석한다.
개인과 국가사회, 산업 전반의 지능화와 혁신을 가속하는 데이터 중심 사회가 되면서
AI 활용이 폭발적으로 늘어나고 있듯이,
네트워크 영역에서도 다양한 이슈에 대한 AI 기술 활용이 모색되는 중이다.
네트워크와 AI 기술의 진화Network & AI
지난 30여 년간 네트워크 기술은 발전을 거듭해 전송 및 교환, 네트워크 제어 및 관리, 유무선 접속, 인터넷 기반의 멀티미디어 서비스 기술 등 혁신을 일궈왔다. 그 결과 네트워크는 수백 기가(G)급 광액세스와 테라급 광전달망을 기반으로 SDN/NFV(소프트웨어 정의 네트워크/네트워크 가상화) 기반 유연한 인프라 구조 등 네트워크와 컴퓨팅이 결합되는 기술이 만들어졌다.
한편, AI 기술은 2010년대 이후 머신러닝(ML), 자료 처리 언어(DML), 심층 강화학습(DRL) 등으로 기술혁신을 거듭하며, 목표 달성을 위해 서로의 활동을 조정하는 분산 AI 에이전트, Swarm DRL 등으로 기술 발전이 급속히 진행 중이다.
네트워크 챌린징 이슈
issue
최근 서비스 환경은 초연결화, 데이터 중심 사회화, 5G 기반 연결, 신뢰와 안전에 대한 요구 증대 등 4가지 트렌드를 중심으로 움직이고 있다. 기술적으로는 클라우드의 확산, 인프라의 가상화와 공유, 인프라의 소프트웨어화 API 기반 프로그램 플랫폼화, 오픈소스 확산 등 핵심 요소기술들이 무르익고 있다.
이런 서비스 및 기술 환경변화에 따라 미래 인프라 모델 반(BAAN)1)이 주목받고 있다. BAAN은 서비스나 환경변이에 운영자의 개입을 최소화하면서 스스로 구성, 설정되며 대응하고, 지속적으로 최적화해 나갈 수 있는 네트워크를 지향한다. BAAN의 주요 특성은 클라우드를 중심으로 단순화되는 물리 인프라, 소프트웨어 플랫폼화 및 프로그래머블화, 비즈니스 민첩성을 지원하는 논리 인프라 지향, 운영관리 통합화 및 자동화·자율화 등이 있다.
1) 반(BAAN) Biz/Tech Agile Autono- mous Network
Network by AI
Network by AI
5G와 AI 기술의 발전으로 네트워크 관리/응용 기술에도 새로운 변화가 시작됐다. 그간 수동적인 설정과 제어를 통한 운영방식에 의존해왔던 네트워크가 이제는 스스로 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있게 되는 것이다. 특히, 네트워크 자동화 및 지능화 기술을 통해 최적의 상태로 자동 제어와 관리가 가능해질 것으로 전망된다.
한편, 네트워크의 초공간화가 가속화되고 서비스 및 기술과 사업자의 다양성 확대로 운영 관리 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 6G 시대에는 네트워크 상태 정보나 실시간 이벤트, 로그 등 운영 데이터가 자동으로 수집된다. 이를 바탕으로 최적화된 의사결정 및 정책이 자동으로 만들어지는 지능형 자율 인프라가 만들어질 수 있을 것으로 전망된다.
Network for AI
Network for AI
AI 기술이 보편화됨에 따라 컴퓨팅 자원(에지 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅 등) 또는 디바이스 자체에 AI 엔진이 내장된 형태로 네트워크 전체에 널리 분산된 형태도 나타나고 있다. 이런 개별 AI는 자체 데이터를 기반으로 학습하고 추론하며 스스로 진화하게 된다.
문제는 분산화돼 있는 AI의 자체적 학습 및 추론만으론 로컬 데이터가 갖는 정보의 지역적 특성, 컴퓨터 성능의 제약 등으로 인해 종합적인 지능을 갖는 데 한계가 있다. 이는 분산된 지능이 서로 협력해 좀 더 강력한 지능을 생성하는 분산 협력 AI 패러다임으로 전환을 고려할 수밖에 없는 이유가 된다.
이에 네트워크 관점에서 분산 AI 협력을 달성하기 위한 분산 AI 오케스트레이션 기술과 분산 AI 네트워크 연결기술이 나타났다. 분산 AI 오케스트레이션 기술은 다계층 분산 클라우드 네트워크 환경에서 개인 정보를 보호하기 위해 등장한 기술이다. 자원의 효율적인 사용뿐만 아니라 서비스 품질, 위치, 오프로딩 수준 등을 통합적으로 고려해 주목받고 있다. 최근에는 분산 협업 학습 과정에서 원시 데이터 또는 중간 연산 결과를 주고받으면서 발생하는 비용을 최소화하기 위한 방법에 관한 연구가 활발하다.
분산 AI 네트워크 연결기술은 AI 엔진 학습에 필요한 원격 데이터와 AI 엔진이 분산 협력을 위해 서로 주고받는 AI 학습 모델의 안전한 공유· 교환을 제공하기 위한 기술이다. 특히 2020년 1월 국회 본회의를 통과한 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법) 개정안 시행으로 활발한 데이터 공유가 가능해질 전망이다.
네트워크와 AI 기술의 미래
the future
네트워크 기술과 AI 기술은 당분간 독자적으로 발전하겠지만, 초연결 지능화 사회가 될수록 AI 서비스와 네트워크 서비스의 경계가 모호해질 것으로 예상된다. 특히 AI 서비스의 네트워크를 통한 확산이 크게 대두되는 시점에는 두 가지 기술이 결합해 ‘AI 응용서비스를 위한 자율 네트워킹 기술’로 진화될 것으로 전망된다.
앞으로 네트워크 도메인에서 AI 기술의 활용은 계속 늘어날 것이다. 이를 위해서는 각 네트워킹 이슈에 관한 개별적 연구뿐만 아니라 기반 기술로서 네트워크 도메인에 특화된 데이터 저장소와 네트워크 AI 플랫폼 기술 확보가 필요할 것이다.
본 내용은
전자통신동향분석 35권 5호(통권 185)를 참고,
‘네트워크와 AI 기술 동향’(김태연, 고남석, 양선희, 김선미)을
재구성한 글입니다
