6G 시대를 여는 AI 기반 무선 네트워크: LLM이 RRC 계층을 에뮬레이션하다

본 연구는 거대 언어 모델(LLM)을 이용하여 6G 이동통신망의 무선 자원 제어 계층(RRC)을 에뮬레이션하는 데 성공, AI 기반 자율 네트워크 운영 가능성을 제시합니다. 매개변수 효율적인 LoRA 기법을 통해 높은 정확도를 달성하여 AI 기반 무선 표준의 기반을 마련했습니다.

최근 Ziming Liu, Bryan Liu, Alvaro Valcarce, Xiaoli Chu 연구팀이 발표한 논문 "LLM-Based Emulation of the Radio Resource Control Layer: Towards AI-Native RAN Protocols"은 6G 이동통신의 미래를 엿볼 수 있는 흥미로운 결과를 담고 있습니다. 이 연구는 거대 언어 모델(LLM) 을 활용하여 무선 자원 제어(Radio Resource Control, RRC) 계층을 에뮬레이션하는 데 성공했으며, 이는 AI 기반의 자율 주행 네트워크를 향한 중요한 이정표를 제시합니다.

기존의 5G 네트워크는 복잡한 프로토콜과 수동적인 관리 방식에 의존해왔습니다. 하지만 연구팀은 LLM을 통해 이러한 한계를 극복하고자 했습니다. ETSI의 경험적 네트워크 인텔리전스(ENI)와 같은 산업 개념에서 영감을 얻어, LLM을 기반으로 네트워크 슬라이싱 및 의도 기반 관리를 위한 적응형 시스템을 구축하는 데 초점을 맞췄습니다.

연구의 핵심은 LLM을 활용하여 표준에 부합하는 ASN.1 인코딩된 RRC 메시지를 생성하는 것입니다. RRC 메시징을 도메인 특정 언어로 간주하고, 매개변수 효율적인 Low-Rank Adaptation (LoRA) 기법을 사용하여 디코더 전용 변환기 모델(LLaMA 계열)을 미세 조정했습니다. 이는 ASN.1 구문 구조를 유지하면서 RRC 메시지를 선형화하고, 표준 바이트 쌍 인코딩 토큰화를 거쳐 RRC 프로토콜 상태에 대한 조합적 일반화를 가능하게 합니다. 30,000개의 현장 테스트 요청-응답 쌍을 사용한 학습 결과, 8B 모델은 중간 코사인 유사도 0.97을 달성했습니다. 이는 제로샷 LLaMA-3 8B 기준 대비 61% 향상된 성능으로, 구조적, 의미론적 RRC 정확도가 크게 개선되었음을 보여줍니다.

이 연구는 LLM이 무선 접속 네트워크(RAN) 특유의 추론 기능과 결합될 때 제어 계층 절차를 직접 조율할 수 있음을 증명합니다. 이는 AI 기반의 네트워크 인터페이스 패러다임으로 향하는 중요한 진전입니다. RRC 에뮬레이션을 넘어, 이 연구는 미래의 AI 기반 무선 표준을 위한 기반을 마련할 것으로 기대됩니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 6G 시대의 초연결 지능형 네트워크 구현에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.