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이번에 검증한 빔패턴 최적화 기술은 AI가 트래픽 흐름 등 다양한 네트워크 데이터를 실시간으로 분석해 빔패턴을 능동적으로 재구성하는 방식이다. 빔패턴은 기지국 안테나가 빔(신호)을 어떤 방향으로, 어느 정도의 폭과 세기로 전달할지를 결정하는 신호 분포다.
상용망에서 널리 활용 중인 다중 입출력 기반 5G 기지국의 경우 여러 송·수신 안테나를 활용해 동시에 많은 사용자에게 각기 다른 빔을 전달한다. 이를 통해 통신 용량과 효율을 크게 높일 수 있지만 하나의 셀에서 수만 개에 달하는 빔패턴 조합이 가능해 최적 선택이 쉽지 않다.
이번 기술은 AI의 강화학습 기반 정책 개선 알고리즘을 통해 이러한 방대한 빔패턴 조합 후보군을 효율적으로 탐색 후 최적의 결과만을 선별한다. 또 주기적 학습을 통해 시간대나 이벤트 등 환경 변화에 맞춰 스스로 빔 전략을 조정한다. 그 결과 동일한 장비 환경에서도 더 높은 무선 신호 품질, 보다 안정적인 커버리지, 향상된 용량 처리 성능을 제공할 수 있는 점을 확인했다.
빔패턴 최적화 기술 검증은 KT AI-RAN 고도화 전략과도 맞물려 무선 품질 개선과 네트워크 운영 효율 향상에 의미 있는 역할을 할 것으로 기대된다.
이종식 KT 미래네트워크연구소장 전무는 "이번 검증은 AI가 무선망에서 상황 변화에 맞춰 빔패턴을 보다 정교하게 구성할 수 있음을 확인한 의미 있는 성과"라며 "노키아와의 협력을 통해 AI-RAN 기술을 더욱 고도화하고 상용 적용을 확대해, 고객이 체감할 수 있는 무선 품질 향상에 최선을 다하겠다"고 말했다.








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