11월 4일 부터 6일 까지 3일간 서울 엘타워에서 GISC가 열렸다. 일정 상 두번째 날만 참석을 했는데, 듣지 못한 세션들은 유튜브에 올라오길 기다리고 있다.
차세대통신: 인공지능과 함께 진화하는 미래 통신
사실 이 세션을 듣기 위해 GISC에 참석했다 해도 과언이 아니다. 구글 검색만으로는 최신 정보를 완벽히 얻기 어렵기 때문에, 현직 전문가들에게 직접 최신 정보를 듣기 위해 GISC에 참석했다.
국내 6G R&D 추진 현황
이번 발표는 IITP의 최성호 PM님 께서 나오셔서 발표를 해주셨다. 직접 이번에 MWC를 갖다오셔서 핵심 트렌드 6가지로 정리를 해 주셨는데 바로 오픈랜, 5G-Advanced, AI와 통신의 결합, 에너지 절감, Monetization, Next 기술이다.
오픈랜의 경우는 중국에서, 특히 화웨이에서 5G-Advanced를 주도하고 있고 미국 입장에서는 중국의 주도가 달갑지 않기 때문에 미국에서 오픈랜을 주도하려고 하지 않겠냐라는 것이고, 실제로 오픈랜에 들어가는 핵심 소프트웨어나 서버를 비롯한 여러 기술 분야에서 미국이 앞서나가고 있기 때문에 미국 기업을 중심으로 미국의 주도 하에 오픈랜이 주요 트렌드로 자리잡아 갈 것이라는 것이다.
5G-Advanced 같은 경우에는 구글에 검색해보면 화웨이랑 중국 얘기가 굉장히 많이 나오는데, 실제로 지금 Massive MIMO 경쟁에서 화웨이가 경량화, 가격 경쟁력 면에서 선두해 나가고 있고 삼성이나 노키아, 에릭슨은 그 뒤를 따르고 있기 때문에 5G-Advanced와 6G 표준 경쟁이 어떻게 될지 계속해서 주목해 봐야할 것 같다.
에너지 절감 관련해서도 이야기가 나왔는데 앞으로 AI가 통신에 접목되게 되면 더더욱 에너지 소비에 대한 중요성이 높아지지 않을까 싶다. 얼마 전에 끝난 SKT AI Fellowship에서도 Green AI 알고리즘 개발 프로젝트를 진행했었는데, 이와 맞물려 더더욱 에너지 절감의 중요성을 실감할 수 있었다. 물론 SKT의 사례는 통신사 중심이긴 했지만, 기지국 장비 제조사들도 네트워크 에너지 절감을 위해 꾸준히 노력하고 있다는 점에서, 통신사와 제조사 모두에게 중요한 이슈임을 느낄 수 있었다.
이러한 트렌드에 발맞춰서 국가에서도 6G 산업 과제를 준비를 하고 있고 6G 표준이 마무리되는 2029년, 그 전년도인 2028년 까지 약 4,407억원(국비+민자) 규모의 예산을 책정하고 있다. 대한민국이 이동통신 분야에서 비교적 선두에 있는 만큼 계속해서 국가 주도로 경쟁력을 키워나갔으면 한다.
아래 그림은 발표 자료에서 일부 발췌하였다.
AI가 이끄는 6G 혁신: 표준화 전략맵을 통해 미래를 설계하다
이번 발표에서는 AI가 적용될 6G에 관점을 두고 이를 위한 표준화 전략에 대해 KT의 김하성 수석연구원께서 설명해 주셨다. 우선 전반적인 이동통신 현황을 설명해 주셨고, 그 후에 TTA의 ICT 표준화 전략맵 ver.2025를 바탕으로 이동통신 분야 표준화 추진 전략을 설명해 주셨다. 6G 표준 관련해서는 역시나 AI/ML이 가장 핵심으로 보였고, 그와 함께 NTN, 클라우드, 스펙트럼 등이 중요한 요소로 보였다. 표준화 현황과 전략이 어떻게 수행되고 있는지 한 눈에 볼 수 있어서 굉장히 유익했다.
어떤 한 분이 질문을 하셨는데, AI를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 차이가 유의미 하냐는 질문이었다. 수석연구원님이 그 질문은 결국 AI로 돈을 벌 수 있느냐는 질문과 같다고 말씀하시면서 솔직히 AI를 통해서 성능이 좋아질지 아니면 오히려 예측이 불가능한 상황이 될지 솔직하게 말씀을 못드린다 라고 말씀을 하셨다.결국 이 부분은 아직까지 연구를 더 진행을 해봐야 하는 상황으로 이해를 하면 될 것 같다. 또 네트워크 에너지 세이빙과 AI가 서로 상충되지 않나 라는 질문도 있었다. 이에 대해서는 기본적인 에너지 소비는 당연히 늘 수밖에 없지만, AI 반도체 기술이나 ARM 기반이나 이런걸 통해 상쇄를 시킬 수 밖에 없을 것 같다고 답변해 주셨다.
이런 질문을 들으니 이번에 SKT AI Fellowship을 진행하면서 멘토님께서 해주신 이야기가 생각이 났다. 많은 회사에서 AI, 특히 LLM을 이용하거나 이용하기 위한 연구를 많이 진행하고 있는데, 막상 AI로 돈을 벌고 있냐 하면 그렇지 못하다는 것이다. 그에 비해 우리 팀의 연구 주제였던 Green AI 알고리즘 개발은 실질적으로 OPEX를 감소시키고, 탄소배출량을 감소시키는 거의 유일한 연구 주제였기 때문에 그런 부분에 있어 프로젝트를 진행할 당시에 더 자신감을 가질 수 있었던 것 같다. AI를 적용하는 것이 물론 중요하지만 AI를 이용해서 어떠한 실질적인 이득을 얻을 수 있을지에 대해서 아직 많은 연구가 필요하다는 것을 다시 한번 느꼈다.
아래 그림은 발표 자료에서 일부 발췌하였다.
ICT 표준특허 Insight
이 세션에서는 표준 특허에 대한 얘기를 하였는데, 개인적으로 특허 자체에 대해서도 관심을 가지고 있었기 때문에 기대가 되는 세션이었다. 특허 등록 과정이나 관련 내용들을 직접 변리사 분들께 들을 수 있었고, 이동통신 표준을 공부하는 데 있어 새로운 시각을 배울 수 있어 매우 유익했다. 표준 특허와 관련해서 IT분야, 또는 법률 분야의 전문가들이 어떠한 노력을 하고 있는지 들으면서 표준을 공부 할 때 또 다른 관점으로 볼 수 있지 않을까 하는 생각이 들게 되었다.
AI 시대 특허전쟁의 진화: AI를 활용한 표준특허 가치평가와 효과적인 라이선스 전략
특히 표준에 있어서는 표준에 필요한 특허가 다수 존재하는 경우가 거의 무조건이기 때문에, 다수의 특허를 적용하기 위해 특허풀(Pool)이라는 것을 활용한다. 나도 사실 특허풀이라는 것이 있는지 이번에 처음 알게 되었다. 특허권자가 특허권을 특허풀에 넣게 되면 특허풀 단위로 라이센싱이 되는데, 특허 하나하나를 개별로 라이센싱 할 때 보다 효율적인 라이센싱이 가능하다. 표준특허에 있어 로열티는 특정 회사의 표준 풀에서 가지고 있는 특허의 비중으로 책정되기 때문에, 해당 특허풀에 대한 분석 또한 중요하다고 볼 수 있다. LexisNexis에서는 특정 풀에서 특정 회사의 비중이 얼마나 되는지, 어떤 특허의 가치가 가장 높은지 등을 AI를 통해 분석할 수 있는 툴인 IPlytics를 개발하였고, 이번 발표는 이 툴 소개와 홍보 위주로 진행되었다. 당장 이 툴을 사용할 일은 없겠지만, AI가 이런 방식으로 활용될 수 있다는 점이 인상 깊었다.
이동통신 분야 표준특허 개발 전략
이번 발표는 단국대 최수한 교수님께서 진행해 주셨다. 최수한 교수님은 실제로 표준특허를 표준에 등록(Avanci)도 하신 분이고, 통신학회나 TTA아카데미에서 강의하실 때 굉장히 강의를 잘 하시는 분이시기도 해서 굉장히 기대를 하고 있었다. 최수한 교수님께서는 직접 개발한 표준 특허를 설명해 주셨는디 인상 깊었던 것은 URLLC enhancements 부분이었는데, 예를 들어 호수에 빠졌다고 생각해보면 살려달라고 외치게 될텐데 살려주세요라는 신호를 누군가 받게 될거고, Nack를 받거나 일정시간이 지나도 Ack가 안오면 못받았다고 하고 다시 보낼건데 이게 일반적인 통신 과정이라고 보면 이게 너무 오래 걸리니까 이미 빠져 죽었을거라는 것이다. 그러니까 급할 때는 살려주세요를 한번만 하는게 아니라 여러번을 보내야 될거고 리소스도 부족하지 않게 굉장히 낮은 MCS 레벨로 여러번 보내야 겠다는 거고 또 채널 상태가 좋은 곳으로 보내야 되니까 주파수 호핑도 넣으면 좋겠다고 생각했다는 말씀을 해 주셨다.
이 밖에도 여러 사례를 설명해 주셨는데 최수한 교수님의 경우 단국대의 지원, 유능한 변리사님, 정부/관련기관의 지원 이렇게 4박자가 잘 맞아서 표준특허를 비교적 수월하게 개발하고 있다고 말씀하셨다. 현실적으로 나 같은 경우는 사실 직접 표준특허를 개발하기 힘들겠지만, 이번 강의를 듣고 표준을 공부할 때 좀 더 재밌게 공부할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.
마무리
이 글은 GISC 2024에서 들었던 일부 세션 내용을 정리한 것이다. 기대 이상으로 유익한 정보가 많았다. 특히 R&D 동향 같은 건 IITP 관계자분이 직접 나와서 설명해 주셨는데, 이런 내용들이 정말 많이 도움이 됐다.