ETRI, 기계학습 기반 미래 주파수 표준 연구 주도

ETRI 연구진이 기계학습 기반 스펙트럼 가용성 예측 방법에 관한 논의 하는 모습. (왼쪽 위부터 시계방향으로) 윤종훈 연구원, 박승근 실장, 김윤배 연구원, 권혜연 연구원.

[아시아경제 구은모 기자] 국내 연구진이 개발한 기계학습 기반으로 주파수 사용량을 분석·예측 방법이 국제 표준으로 자리매김할 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달 25일부터 2주간 열린‘국제전기통신연합 전파통신 부문 스펙트럼 관리 연구반(ITU-R SG1) 회의에서 ETRI가 개발한 ’기계학습 기반 스펙트럼 가용성 예측 방법‘이 신규보고서 초안 작업문서로 채택됐다고 30일 밝혔다.

'스펙트럼 가용성'은 특정 주파수 대역에서 전파통신 서비스 이용 가능 정도를 나타내는 지표다. 이를 정확하게 분석해야 주파수 사용량과 포화 상태를 알 수 있다. 쓰지 않는 주파수는 회수해 재할당하는 등 전파 자원 효율 관리가 가능하다.

그간 단순화된 수학 모델로 분석돼 복잡한 전파 환경을 분석하기 어려웠다. 또 다양한 주파수 종류, 사용 형태별 분석 방법을 정리한 표준 문서가 없어 참고할 가이드라인이 없었다.

ETRI는 주파수 종류별, 사용행태별 스펙트럼 가용성 분석 방법을 체계적으로 정리했다. 또 가장 많이 쓰는 이동통신 주파수를 중심으로 복잡한 전파 환경을 반영, 기계학습으로 스펙트럼 가용성을 평가·예측하는 방법론을 제시했다.

연구진은 해당 방법으로 실제 우리나라 LTE 주파수 스펙트럼 가용성도 평가하고 예측했다. 실측 트래픽 데이터를 바탕으로 LTE 주파수의 수급 균형을 평가하고 향후 사용률을 예측한 것으로 세계 최초 결과여서 의미가 깊다.

연구진은 이미 2019년 ITU-R SG1 회의에서 이번 작업문서 관련 연구과제를 제안하고 UN 회원국 회람 절차를 거쳐 SG1 신규 연구과제로 승인받은 바 있다.

박승근 ETRI 전파자원연구실장은 “이번에 개발한 데이터 및 기계학습 기반 스펙트럼 가용성 평가 및 예측 방법을 기반으로 차세대 이동통신 주파수 연구 주도권을 확보하기 위해 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

향후에도 연구진은 전파와 정보통신 분야 관련 국제 표준화 작업에 적극 참여하는 한편, 우리나라 전파 환경에 맞는 분석 방법론을 지속적으로 연구해 효과적인 국가 전파 자원 관리 정책 수립을 지원할 계획이다.

구은모 기자 gooeunmo@asiae.co.kr