KT SAT, 위성통신에 AI·빅데이터 적용…실시간 모니터링 탐지 기술 자동화

KT SAT, '빅데이터 기반 실시간 장애탐지 시스템' 자체 개발
위성통신 품질 자동 모니터링해 간섭원 추적 및 선제적 조치 가능
"시스템 도입해 연간 500시간 이상 업무 시간 단축해 운용 효율성 증대"

KT SAT는 '빅데이터 기반 실시간 장애탐지 시스템'(ISAS, Interference Detector using Satguard and Splunk)을 개발했다고 25일 공개했다.

위성통신과 차세대 기술을 융합하기 위해 KT SAT는 빅데이터와 AI 머신러닝 기술을 적용해 위성체 장애 징후를 사전에 예측하는 시스템을 자체개발했다. KT SAT 용인위성센터에 있는 GNOC(Global Network Operation Center)센터에서 연구를 진행했다.

#빅데이터 기반 실시간 장애탐지 시스템은

실시간으로 수집한 위성 신호를 빅데이터로 분석해 간섭원을 추적하면서 고품질의 통신상태를 유지하는 시스템이다. 빅데이터 기술로 방대한 양의 신호 데이터 중 고객사의 통신 품질과 연관된 의미 있는 데이터를 분석해 대시보드에 표출한다.

간섭 발생 시 원인 단말을 먼저 찾아내 실시간으로 VoC 처리하기 때문에 운용자가 통신 품질을 체계적으로 관리하기가 용이하다.

#KT SAT에서 자체개발한 시스템의 강점은

기존에는 운용자가 일일이 데이터를 분석해 간섭원을 색출하는 방식이었다. 때문에 간섭 발생시 인지 시점까지 시간적인 차이가 있었고, 분석 시간이 길었다면 해당 시스템을 도입한 후 장애 처리 시간이 대폭 감소했다.

통신 상태 품질을 실시간으로 모니터링하고, 간섭 유발하는 고객 단말을 자동으로 검출하는 등 선제적인 장애 대응이 가능해졌다.

관계자는 "KT SAT 위성통신서비스에 금번 모니터링 자동화 시스템을 도입하면서 업무 효율을 크게 개선하고, 연간 약 500시간 이상을 단축할 수 있게 됐다"며, "특히 장애 처리 시간을 대폭 단축해 고객사 기술 지원 및 VoC 처리에 더 집중할 수 있게 됐다"고 전했다.

AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com