장경희 6G 포럼 집행위원장·인하대 교수
![[기고] 산학연정, AI네트워크 화급하다](http://contents.dt.co.kr/images/202506/2025061102102369029001[1].jpg "[기고] 산학연정, AI네트워크 화급하다")
특히 한국은 세계 최초로 2019년 4월 5G를 상용화한 후 2025년 3월 기준 3600만 가입자, 전체 이동통신 트래픽의 88% 이상을 5G가 차지하고 있다. 비록 전세계적으로 5G는 아직은 B2C 중심 활용에 머무르고 있으나 제조, 물류, 공간, 자율주행·비행, 헬스케어 등 산업 분야의 디지털 전환을 가속하기 위해 특화망 적용 등 응용분야별 노력을 경주하고 있다.
진화형 기술인 5G-어드밴스드에서는 인공지능·머신러닝(AI·ML) 기반의 채널 피드백, 빔 및 위치 관리, 에너지 절약, 로드 밸런싱, 이동성 관리 등의 유스게이스에 대한 표준화를 진행하고 있다.
5G 시스템의 한계를 극복하고 미래 산업과 서비스를 실현하기 위한 핵심은 AI 기반 네트워크의 진화다. AI 기술 자체는 첫번째 웨이브인 룰 기반에서 두번째인 빅데이터에 의한 머신러닝으로 진화했고, 세번째 생성형 AI의 시대를 지나 네번째 웨이브인 일반인공지능(AGI) 시대에 도달하고 있다.
그러나 이러한 AI 기술을 네트워크에 적용해 지능적인 네트워크를 구축·운영하고(AI4NW), AI가 그 기능을 다할 수 있도록 이동통신망을 구성해(NW4AI), AI 기반 지능화된 서비스를 제공하려는 노력은 이제 초기 단계에 있다고 할 수 있다.
AI-네이티브 기술은 6G의 다양한 기술 중에서도 비지상네트워크(NTN)와 더불어 5G와 가장 큰 차이를 만들어 낼 수 있는 주요 기술요소로 간주된다. 즉, 6G 시대의 AI는 단순한 지원 도구를 넘어 네트워크 자체를 스스로 운영하고 다양한 응용별 서비스를 제공할 수 있는 주체로 진화할 것으로 예상된다. 따라서 6G 시대의 AI 네이티브 네트워크 실현을 위해서는 다음과 같은 핵심 요구사항이 충족되어야 한다.
첫째, 환경 변화에 맞춰 AI 모델이 지속적으로 학습하고 적응할 수 있도록 AI·ML의 온라인 학습 및 실시간 응용을 안정적으로 지원해야 한다. 둘째, 무선접속망, 코어망, 단말, 운용관리까지 각 네트워크 구성요소가 지능적으로 상호 작용할 수 있도록 전 구간에 걸친 AI의 포괄적이고 협력적인 적용이 필요하다.
셋째, AI 모델이 네트워크 전반에서 일관되게 작동하도록 보장하며, 시스템의 상호운용성과 확장성을 확보하기 위해 다양한 계층 및 도메인 간의 표준화된 인터페이스가 필수적이다. 마지막으로 다양한 AI·ML 모델의 수명주기 관리를 위한 인터페이스가 제공되고, 이러한 모델들이 6G의 표준 절차들과 자연스럽게 연동될 수 있어야 한다. 이를 통해 AI는 네트워크의 옵션이 아닌, 설계와 운영 전반에 내재된 핵심 동력으로 작용하게 된다.
이러한 비전을 실현하기 위해서는 정부, 산업계, 학계 간 긴밀한 협력이 요구된다. 정부는 AI 네트워크에 대한 법·제도적 기반을 마련하고, 대규모 실증사업과 R&D 투자를 선도해야 하며, 이를 위해 각계 전문가들과 함께 차세대 AI 네트워크 전략을 야심차게 준비하고 시동을 걸어야 한다. 산업계·연구기관은 AI 네트워크 스택 개발과 글로벌 표준화, 테스트베드 운영 등을 통해 기술 실현 가능성을 입증해야 한다.
아울러 대학은 AI 에이젠틱 네트워크 분야의 융합인재를 적극 양성해야 한다. 특히 산업 생태계 전체가 일정한 방향성을 가지고 기술 비전 수립, 표준화 전략, 국제 협력 등을 논의하기 위한 민관 협력 플랫폼의 중재와 조정은 필수적이다.
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