ETRI, 산·학·연과 ‘AI 네트워크’ 기술 공유
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한국전자통신연구원(ETRI)은 25일 서울 엘타워 루비홀에서 국내 통신 네크워크 분야 관련 산·학·연 전문가들과 함께 '오픈 AI 네트워킹 코리아(ONK) 2025' 워크숍을 개최했다고 밝혔다.
이번 워크숍은 인공지능(AI) 기반 네트워크 기술의 미래를 조망하고, 산·학·연이 함께 차세대 인재를 발굴하기 위해 AI네트워크포럼이 주관하고 ETRI가 공동 주최했으며, 한국정보통신기술협회(TTA)와 한국컴퓨터통신연구회(OSIA) 등이 후원했다.
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- 고품질 네트워크 데이터 공개로 AI 개발 생태계 구축
![‘오픈 AI 네트워킹 코리아 2025’ 주요 참석자들이 기념촬영을 하고 있다.[ETRI 제공]](https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/27/ned/20250927093848673apkg.jpg)
[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)은 25일 서울 엘타워 루비홀에서 국내 통신 네크워크 분야 관련 산·학·연 전문가들과 함께 ‘오픈 AI 네트워킹 코리아(ONK) 2025’ 워크숍을 개최했다고 밝혔다.
이번 워크숍은 인공지능(AI) 기반 네트워크 기술의 미래를 조망하고, 산·학·연이 함께 차세대 인재를 발굴하기 위해 AI네트워크포럼이 주관하고 ETRI가 공동 주최했으며, 한국정보통신기술협회(TTA)와 한국컴퓨터통신연구회(OSIA) 등이 후원했다.
이번 행사는 ▷최신 AI 네트워크 기술 발표 ▷국내 통신사의 AI 적용 사례 소개 ▷글로벌 벤더 기술 세션 ▷네트워크 AI 해커톤 본선 경연 등 다양한 프로그램으로 구성되어 산업적 협력과 기술 교류의 장으로 주목받았다.
AI네트워크포럼의 공동의장인 SK텔레콤 류탁기 인프라기술 본부장은 차세대 6G와 AI 융합 비전을 제시했다.
류 본부장은 “AI네트워크포럼이 국내의 다양한 네트워크 기술 및 표준화 단체들과 협업해 국내 AI 네트워크 기술을 융합·발전시키는 역할이 필요하다”고 강조했다.
네트워크 산업을 선도하는 국내외 주요 기업 및 전문가 100여 명이 참석한 이번 워크숍에서는 최신 기술과 적용 사례가 공유됐다.
국내 세션에서는 KT 곽도영 팀장이 ‘AI for Networks’ 사례를, LG유플러스 안재현 책임이 이동통신 분야의 AI 표준 기술 동향을, 성균관대 문준형 연구원이 에이전트 AI 네트워크 사례를 발표했다.
글로벌 벤더 세션에서는 삼성전자 김복근 책임이 Core Network의 AI 적용 사례를, Cisco 김정훈 부사장이 AI 기반 네트워크 자동화 및 보안 기술을, Ciena 김형관 상무가 자율 네트워크 생태계 발전 방향을, Nokia 심성후 디렉터가 글로벌 ‘Autonomous Network’ 기술 동향을 각각 소개했다.
차세대인터넷표준포럼 김평수 교수(한국공학대)와 산업융합네트워크포럼 김아정 교수(세종대) 의장도 이번 행사에 참석하여 광전달망·이더넷·패킷망 등과 AI 네트워크 기술의 융합 및 발전을 위해 협력할 것을 약속했다.
![ETRI 연구진이 고품질 네트워크 데이터를 수집하고 있다.[ETRI 제공]](https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/27/ned/20250927093848974efmp.jpg)
한편 워크숍 기간 중 ETRI는 네트워크 AI 해커톤 본선을 개최했다.
지난 7~8월 온라인 예선을 통과한 6개 팀의 참가자들은 과기정통부 국책과제를 통해 ETRI가 개발한 ‘주문형 데이터 기반 네트워크 지능화 프레임워크(NIF)’ 기술을 활용해 부산광역시 공공망에서 수집된 고품질 데이터를 기반으로 한 트래픽 예측 모델을 제시하며 경합을 벌였다.
본선에서는 대학생들의 창의적인 AI 모델이 발표됐으며, 대상·최우수상·우수상이 수여됐다.
넷비젼텔레콤 전병천 대표는 “정부출연연구원과 대학생의 아이디어가 결합된 해커톤 결과물은 산업계에서도 실질적으로 활용 가능한 수준이다. 앞으로 프로젝트 기획 시 적극적으로 검토하겠다”고 말했다.
이번 행사는 단순한 기술 발표에 그치지 않고 국내 네트워크 환경에 최적화된 AI 네트워크 고유 표준의 발굴 및 상용화를 위한 협력 기반을 다졌다는 점, AI 연구에 중요한 네트워크 데이터의 갈증을 해소하는 계기가 되었다는 점에서 의미가 크다.
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