[정보통신신문=서유덕기자]

한국전자통신연구원(ETRI)은 사용자가 자연어로 원하는 네트워크 동작을 지시하면 대규모언어모델(LLM)이 이를 이해해 광액세스망을 자동으로 설정하고, 실제 적용에 앞서 오류 가능성까지 사전에 검증하는 ‘LLM 기반 광액세스망 운용 기술’을 개발했다고 밝혔다.

이번에 개발한 기술은 복잡한 장비별 명령어나 운용 절차를 일일이 입력하지 않고도 자연어만으로 광액세스망을 운용할 수 있도록 한 것이 핵심이다. 향후 인공지능(AI)이 스스로 네트워크 상태를 인지하고 판단해 망을 관리하는 AI 네이티브(Native) 광액세스망을 구현하기 위한 기반 기술로 활용될 전망이다.

광액세스망은 가정과 기업, 이동통신 기지국 등 이용자와 가까운 곳까지 초고속 통신 서비스를 전달하는 네트워크다. 다양한 장비와 기능으로 구성돼 있어 기존에는 장비 개통이나 설정 변경 시 작업자가 장비별 명령어와 복잡한 운용 절차를 숙지하고 직접 작업해야 했다.

이번 기술은 사용자가 원하는 네트워크 운용 목표를 자연어로 입력하면 AI가 명령의 의도를 분석하고 필요한 작업 절차를 스스로 계획한 뒤 실제 광액세스 장비를 제어하는 방식이다.

연구진은 장비 등록과 설정 등 실제 망 운용에 필요한 다양한 절차에 기술을 적용하고, 광액세스 장비와 연동시험을 수행해 자연어만으로 망을 운용할 수 있음을 확인했다.

특히 연구진은 AI가 생성한 제어 절차를 실제 광액세스망에 적용하기 전에 가상 환경에서 미리 점검하는 ‘사전 검증 기술’도 함께 개발했다.

현재 네트워크 상태와 운용 정보를 반영한 가상 환경에서 제어 절차를 사전에 검증함으로써 잘못된 설정이나 명령으로 발생할 수 있는 오류 가능성을 줄일 수 있다.

이번 개발 성과는 이달 유럽에서 열리는 광통신 국제학술대회 ‘ECOC 2026’에 채택돼 기술적 우수성을 인정받았다.

한편, 연구진은 주요 망 운용 정보와 데이터를 보호하기 위해 외부 상용 AI에 의존하지 않고 망 내부에서 자체적으로 구동할 수 있는 ‘광액세스 특화 로컬 LLM’ 구현에 필요한 핵심 요소기술을 개발하고 있다. △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.

연구진은 이번 성과를 바탕으로 향후 단순히 작업자의 명령을 이해하고 실행하는 수준을 넘어 AI가 네트워크 상태를 스스로 인지하고 상황에 맞춰 판단·제어하는 AI 네이티브 광액세스망 기술로 발전시킨다는 구상이다.

이를 위해 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 계획이다.

조승현 ETRI 유무선광액세스연구실장은 “이번 연구를 통해 AI가 작업자의 자연어 명령을 이해해 필요한 작업을 수행하고, 실제 적용 전에 그 결과를 검증할 수 있는 기술적 기반을 마련했다”며 “앞으로 광액세스 파운데이션 LLM을 중심으로 AI가 네트워크 상태를 스스로 인지하고 판단·제어하는 AI 네이티브 광액세스 기술을 고도화해 나가겠다”고 말했다.