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마이크로웨이브는 유선으로 직접 연결이 어려운 구간을 무선 전파를 통해 연결하는 통신설비다.
마이크로웨이브 설비에 장애가 발생하면 도서산간지역의 통신이 두절되는 등 국민 불편이 크다.
KT는 지금까지 마이크로웨이브 설비 장애 감지에 40분이 걸렸지만, 닥터 마이크로웨이브 도입 후에는 1분으로 대폭 단축돼 도서 산간지역에 더욱 안정적인 통신 서비스를 제공할 수 있게 될 것으로 기대했다.
닥터 마이크로웨이브는 도서산간 지역의 기후적·지형적 특성 및 네트워크 장비의 경보·성능 정보 등을 AI모델에 복합적으로 학습시켜 24시간 장애를 감시하고 장애 발생 위치와 원인 파악도 실시간으로 할 수 있는 것이 특징이다.
또 기존 운영 및 장애 조치 결과 데이터를 바탕으로 장애 유형별 최적의 복구 방안을 실시간으로 추천하는 기술도 적용했다.
기계 학습에 기반을 둔 자동 학습데이터 생성 기술과 AI 모델 업데이트 기능 등도 추가해 장애 원인 분석 정확도를 지속적으로 높일 수 있다.
KT는 앞으로 닥터 마이크로웨이브를 더욱 고도화하여 네트워크 이상징후 예측 및 AI기반 시설점검 자동화까지 확대할 계획이다.
이종식 KT 융합기술원 인프라DX연구소장은 “보편적 서비스의 DX(디지털전환)을 통해 지역 간 통신 서비스 품질 격차를 최소화 해 디지털 플랫폼 기업(DIGICO)의 사회적 책임과 ESG 경영을 강화하겠다”고 말했다.

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