ETRI, 자연어로 광액세스망 설정하는 LLM 운용 기술 개발

한국전자통신연구원(ETRI)은 사용자가 자연어로 입력한 목표를 대규모언어모델(LLM)이 분석해 광액세스 장비를 제어하는 기술을 개발했다고 밝혔다. AI가 생성한 작업 절차를 실제 망에 적용하기 전에 가상 환경에서 점검하는 기능도 구현했다.



광액세스망은 가정과 기업, 이동통신 기지국 등에 통신 서비스를 전달하는 네트워크다. 기존에는 장비 개통이나 설정 변경 시 작업자가 장비별 명령어와 운용 절차를 숙지하고 직접 작업해야 했다.

사용자가 원하는 동작을 자연어로 입력하면 LLM이 의도를 분석하고 작업 순서를 수립한 뒤 장비를 제어한다. 연구진은 장비 등록과 설정 등에 이를 적용하고 실제 광액세스 장비와 연동시험을 수행했다.

생성된 제어 절차는 현재 네트워크 상태와 운용 정보를 반영한 가상 환경에서 먼저 검증한다. 실제 장비에 명령을 전달하기 전 잘못된 설정을 점검해 오류 가능성을 줄이기 위한 구성이다.

ETRI는 외부 상용 LLM 사용 시 망 운용 정보가 외부로 전달될 가능성에 대응하기 위해, 망 내부에서 구동하는 광액세스 특화 로컬 LLM도 개발하고 있다. 이를 위한 요소기술로 대규모 모델의 지식과 능력을 소규모 모델로 이전하는 방식, 특정 업무에 모델을 적응시키는 방식, 생성 결과의 정확성과 사용자 요구 충족 여부를 평가하는 방법을 확보했다고 설명했다.



향후 목표는 AI가 네트워크 상태를 스스로 인지하고 판단·제어하는 ‘AI-Native 광액세스망’이다. 연구진은 망 운용 지식과 상태 정보, 작업 경험을 학습한 ‘광액세스 파운데이션 LLM’을 개발해 자연어 명령의 해석·실행에서 자율적인 망 관리로 기능을 확대할 계획이다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 ETRI 연구개발지원사업인 ‘액세스 애그노스틱 유무선 통합 광액세스 기술개발사업’의 일환으로 수행됐다.