디지털 트윈 기반 네트워크 장애예방 및 자율관제 자동화 연구

Digital Twin for Network Fault Prevention and Autonomous Operations Automation

연구 내용

디지털 트윈으로 네트워크 상태를 모델링하고 장애를 예측해 자율관제 및 운영관리 자동화를 구현하는 연구

본 연구는 네트워크 운용관리 및 유지보수 과정에서 장애 발생 전후의 의사결정 지연을 줄이기 위해 디지털 트윈 기반 접근을 적용합니다. 네트워크 운용 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 구성하고, 인공지능을 활용해 장애 징후를 탐지·예측한 뒤 자율관제 로직과 연결합니다. 이를 통해 장애예측 결과를 근거로 운영 조치를 자동화하거나 제안하는 체계를 설계합니다. 또한 운영관점에서의 관리 대상과 실제 유지보수 절차를 함께 고려하여 자동화의 적용 범위를 구체화합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 디지털 트윈을 네트워크 운용관리에 연결하기 위한 데이터 흐름과 운영 관리 요구사항을 정의하는 데 집중했습니다. 이후 네트워크 장애예측을 위한 인공지능 모델링과, 예측 결과를 자율관제 형태로 전환하는 자동화 절차를 개발했습니다. 2024년 이후에는 디지털 트윈 네트워크 기반으로 운영관리 및 유지보수를 함께 다루는 과제를 수행하며, 장애예방 중심의 자동화 고도화를 진행하는 흐름을 보입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

네트워크 디지털 트윈
장애 예측 모델
자율관제 운영 정책
유지보수 자동화
운용관리 자동화
이상 징후 탐지
장애 원인 영향도 분석
운영 로그 기반 진단
예측 기반 우선순위 결정
네트워크 서비스 안정성 강화