한국전자통신연구원(ETRI)은 대규모언어모델(LLM)이 사용자의 명령의도를 파악해 광액세스망을 자동 설정하고, 오류 가능성까지 사전 검증하는 'LLM 기반 광액세스망 운용 기술'을 개발했다고 14일 밝혔다. ETRI 유무선광액세스연구실의 나용욱 연구원과 박찬성 연구원이 광액세스망 장비 연동 시험을 수행하고 있다.

광액세스망은 가정과 기업, 이동통신 기지국 등 이용자와 가까운 곳까지 초고속 통신 서비스를 전달하는 네트워크다. 기존에는 장비 개통이나 설정 변경 때 작업자가 장비별 명령어와 복잡한 운용 절차를 직접 입력해야 했으나, 이번 기술을 활용하면 자연어 지시만으로 AI가 작업을 계획하고 장비를 제어할 수 있다. 연구진은 AI가 생성한 제어 절차를 실제 통신망에 적용하기 전 가상환경에서 검증하는 기술도 개발했다. 네트워크 상태와 운용 정보를 반영해 설정 결과를 미리 점검, 잘못된 명령이나 설정으로 인한 오류를 줄일 수 있다.

보안 강화를 위해 ETRI는 망 내부에서 자체 구동하는 ‘광액세스 특화 로컬 LLM’ 핵심기술도 확보했다. 대규모 AI 모델의 지식과 능력을 소규모 모델로 이전하고 이를 특정 네트워크 운용 업무에 맞게 학습시키며 생성 결과의 정확성을 평가하는 기술이다. 이는 AI가 스스로 네트워크 상태를 인지·판단해 망을 관리하는 'AI-네이티브 광액세스망' 구현 기반 기술이 될 전망이다.

ETRI는 상용 LLM 활용에 따른 보안 문제에도 주목했다. 광액세스망 운용에 외부 상용 LLM을 활용할 경우 주요 망 운용 정보와 데이터가 외부로 전달될 가능성이 있기 때문이다. 연구진은 최근 2년간 AI 및 자연어처리 분야 주요 국제학술대회인 ICLR, ACL, EMNLP와 세계적인 광통신 국제학술대회 ECOC 등에 총 5편의 논문이 채택되는 성과를 거두었다. 조승현 ETRI 유무선광액세스연구실장은 “앞으로 '광액세스 파운데이션 LLM'을 중심으로 AI가 네트워크 상태를 스스로 인지하고 판단·제어하는 AI-네이티브 광액세스 기술을 고도화해 나가겠다”고 말했다.