말로 하면 알아서 광액세스망 운용하는 AI 기술 나왔다

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유용하 기자
유용하 기자
수정 2026-10-14 16:42
입력 2026-10-14 16:42
세줄 요약
  • 자연어로 광액세스망 설정·제어 기술 개발
  • 가상 환경 사전 검증으로 오류 가능성 저감
  • 로컬 LLM·파운데이션 모델 고도화 추진
1990년대 이공 계열 대학을 다녔던 사람이라면 포트란 77이나 C 언어 프로그래밍을 배워야 했다. 그렇지만 이제는 인공지능에게 맡기면 원하는 프로그램을 척척 짜준다. 이제는 통신 액세스망도 사람이 사용하는 자연어로 명령을 내려 손쉽게 구축할 수 있는 시대가 됐다.

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자연어 기반 대화형 광액세스망 운영 소프트웨어 화면  ETRI 제공
자연어 기반 대화형 광액세스망 운영 소프트웨어 화면

ETRI 제공


한국전자통신연구원(ETRI) 유무선광액세스연구실은 사용자가 자연어로 원하는 네트워크 동작을 지시하면 대규모 언어 모델(LLM)이 광액세스망을 자동으로 설정하고 실제 적용에 앞서 오류 가능성까지 사전에 검증하는 ‘LLM 기반 광액세스망 운용 기술’을 개발했다고 14일 밝혔다. 이 연구는 이달 유럽에서 열린 광통신 국제 학술 대회 ‘ECOC 2026’에 채택돼 기술적 우수성을 인정받았다.

광액세스망은 가정, 기업, 이동통신 기지국 등 이용자와 가까운 곳까지 초고속 통신 서비스를 전달하는 네트워크다. ‘통신망의 모세혈관’으로도 불리는데 다양한 장비와 기능으로 구성돼 있어 장비 개통이나 설정 변경을 할 때 작업자가 장비별 명령어와 복잡한 운용 절차를 숙지하고 직접 작업해야 했다.

이번에 개발한 기술은 복잡한 장비별 명령어나 운용 절차를 일일이 입력하지 않고도 자연어로 입력하면 AI가 명령의 의도를 분석하고 필요한 작업 절차를 스스로 계획한 뒤 실제 광액세스 장비를 제어하는 방식이다.

연구팀은 AI가 생성한 제어 절차를 실제 광액세스망에 적용하기 전에 가상 환경에서 미리 점검하는 ‘사전 검증 기술’도 함께 개발했다. 이를 통해 잘못된 설정이나 명령으로 발생할 수 있는 오류 가능성을 줄일 수 있다. 광액세스망 운용에 외부 상용 LLM을 활용할 경우 주요 망 운용 정보와 데이터가 외부로 전달될 가능성을 고려해 보안 문제도 신경 썼다. 연구팀은 외부 상용 AI에 의존하지 않고 망 내부에서 자체적으로 구동할 수 있는 ‘광액세스 특화 로컬 LLM’ 구현에 필요한 핵심 요소 기술도 개발하고 있다.

광액세스망은 △대규모 AI 모델의 지식과 능력을 소규모 로컬 LLM으로 이전하는 기술 △로컬 LLM을 특정 광액세스망 운용 업무에 효율적으로 적응시키는 기술 △AI가 생성한 결과의 정확성과 사용자 요구사항 충족 여부를 평가하는 기술 등을 확보했다. 연구팀은 광액세스망 운용에 필요한 지식과 네트워크 상태, 운용 경험 등을 종합적으로 학습한 ‘광액세스 파운데이션 LLM’을 개발하고 이를 기반으로 AI가 스스로 망을 운용할 수 있도록 관련 기술을 단계적으로 고도화할 예정이다.

조승현 ETRI 유무선광액세스연구실 실장은 “이번 연구로 AI가 작업자의 자연어 명령을 이해해 필요한 작업을 수행하고, 실제 적용 전에 그 결과를 검증할 수 있는 기술적 기반을 마련했다는 의미가 있다”며 “향후 AI가 스스로 네트워크 상태를 인지하고 판단해 망을 관리하는 ‘AI-네이티브 광액세스망’ 구현을 위한 기반 기술로 활용될 것”이라고 설명했다.

유용하 과학전문기자
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