마이크로웨이브는 유선으로 연결이 어려운 구간을 무선 전파를 통해 연결하는 통신설비로 전 국토의 약 70%가 산지, 3348개에 달하는 섬 등 원활한 통신을 위해서 마이크로웨이브 설비가 필수다.
이러한 상황에서 마이크로웨이브 설비 장애 발생 시 도서·산간지역의 통신이 두절되는 등 불편을 초래함에 따라 기후나 환경적 변화 등에 관계없이 항상 정상 작동할 수 있도록 실시간 관제와 장애 해결 조치가 요구된다.
마이크로웨이브 설비 장애 감지에 40분이 소요되었지만 닥터 마이크로웨이브 도입 후에는 1분으로 대폭 단축돼 안정적인 통신 서비스를 제공할 수 있다. 기후적·지형적 특성 및 네트워크 장비의 경보·성능 정보 등을 AI 모델에 복합적으로 학습시켜 24시간 장애를 감시하고 장애 발생 위치와 원인 파악도 실시간으로 할 수 있다.
기존 운영 및 장애 조치 결과 데이터를 바탕으로 장애 유형별 최적의 복구 방안을 실시간으로 추천하는 기술과 함께 기계 학습에 기반을 둔 자동 학습데이터 생성 기술과 AI 모델 업데이트 기능 등도 추가해 장애 원인 분석 정확도를 높일 수 있다.
KT는 앞으로 닥터 마이크로웨이브를 더욱 고도화하여 네트워크 이상징후 예측 및 AI 기반 시설점검 자동화까지 확대할 계획이라고 밝혔다.
