01 멘토 소개
채헌기
- IT 제조 회사 7년이상 R&D 경험
- Telco Network Analytics 10년이상 개발/운용 경험
- 해외 개발 Project(T-mobile, DT, KDDI, Airtel, Singtel, Telstra) 경험
심민규
- IT 제조 회사 7년이상 R&D 경험
- Telco SON(Self Organizing Network) 7년이상 개발/운용 경험
02 프로젝트 소개
배경
5G/4G 무선통신망은 네트워크 인프라부터 시작해서 우리가 항상 휴대하는 단말기까지 아주 복잡한 시스템이며, 전국 네트워크 운용에는 큰 에너지가 소비되고 있습니다. 복잡한 시스템에 비례해 탄소배출 증가 및 에너지 소비가 늘어나는 추세여서, 서비스 품질 저하 없이 탄소배출 및 소비전력 절감이 어느때 보다 필요한 시점입니다.
목표
본 프로젝트는 네트워크 소비전력 및 탄소배출 감소 가능한 AI 기반 Energy Saving 알고리즘 개발하여 무선통신망 적용을 목표로 하고 있습니다. 제한 조건으로는, Energy Saving에 따른 무선통신망 서비스 품질 저하는 없어야 합니다. 또한, Energy Saving 알고리즘 또한 연산량(학습 및 추론에 필요한 모든 computation resource 포함)이 복잡하지 않아야 효율을 높일 수 있습니다. 기술적인 세부적인 목표는 아래와 같습니다.
- AI 기반 Energy Saving 능동형 알고리즘 개발
- Low complexity 알고리즘 구현을 통한 에너지 효율 극대화
- 5G/4G SKT 전국 상용망 무선통신망 적용시의 ROI(Rerun of Interest) 정량화
- 당사 Energy Saving을 통한 실질적 OPEX(Operational Expenditure) 및 Carbon Credits 확보 기여
- Green AI Network 기술의 해외 Telco Reference 및 Global IPR 확보
프로젝트 세부 내용
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본 프로젝트의 기술적 가치
- AI 기반 5G/4G 무선통신망 최적화 및 효율적 제어를 통한 서비스 품질 개선 및 운용효율 향상
- Green AI 기술 구현으로 Telco Value 및 환경보호 기여
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적용 가능한 Use Case(Application)
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본 프로젝트 개발범위 및 필요한 데이터 분석
- AI기반 알고리즘을 통해 기존 방법보다 정교하고 환경변화에 적응적으로 대응할 수 있는 알고리즘 개발. 특히, 무선망 커버리지 셀과 용량확보 셀 타입을 자동으로 구별하여, 통신망의 Load 가 크기 않을 경우 용량확보를 위해 운용중인 셀을 Off하는 기술(전국망 확대 예정)
- Carbon Credits 확보의 취지에 맞게 학습/추론등의 computation resource 또한 Low complexity 구현 및 Green AI 알고리즘 개발
본 프로젝트에서 얻는 것
Career-path 측면에서 상용운용 5G/4G 네트워크 데이터를 분석하는 기회가 주어지고, 개발결과물 적용측면에서는 SKT의 데이터센터 및 Network Node에 알고리즘을 적용하여 시험할 수 있는 가능성이 있습니다. 아래는 상기 알고리즘이 개발된다면 적용되는 Tech stack의 Layer인데, 본 기간동안의 경험만으로도 참여의 가치가 있다고 생각됩니다.
그리고 거창하게는 지구 환경 연속성 관련하여 인류에 대한 사회공헌을 기대해 볼 수 있습니다.
03 이런 Fellows를 찾습니다
Network Data 분석 기반 AI 알고리즘 개발을 즐길 수 있고 실패가 두렵지 않다면 지원 가능합니다.
같이 배우고 성장하는 기회에 도전 부탁드립니다.
감사합니다.
[FAQ]