23.06.15
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안녕하세요, DEVOCEAN 여러분! 😎
오늘은 우리 삶의 필수템, 스마트폰 통신이 어떻게 더 촘촘하고 안정적으로 진화하고 있는지, 그 비밀스러운 내부 이야기를 살짝 공개하려고 합니다.
(블로그 내용은 여러분의 관심을 끌고자 Gemini의 도움으로 "MZ처럼 통통 튀는" 내용으로 작성하였습니다. )
'트럭이 전봇대를 박았는데 왜 내 폰이 안 터지지?' 같은 아찔한 상상, 한 번쯤 해보셨죠?
바로 그 문제를 해결하기 위한 저희의 눈물겨운(?) 노력과 그 결과물,
'Real Impact 커버리지맵(가칭)' 탄생 스토리를 지금 바로 시작합니다!
통신사의 Lastmile 구간을 담당하는 대표적인 두 개의 조직이 있습니다.
하나는 전국 방방곡곡에 중계기를 설치하고 최적의 통신 커버리지를 만드는 무선 조직!
이들은 마치 명당 자리를 찾는 스나이퍼처럼, 중계기 위치와 안테나 각도에 영혼을 갈아 넣죠.
무선팀: "여기 언덕에 중계기 뙇! 안테나 각도 30도 틀어서 저쪽 아파트 단지까지 신호 쏴줘야지! 빵빵 터져라!"
* 끊김 없는 서비스를 위해 촘촘히 박혀 있는 무선 중계기
다른 하나는 이 중계기들을 거미줄처럼 엮어주는 광케이블과 유선 장비를 관리하는 유선 조직!
보이지 않는 땅속, 전봇대 위에서 안정적인 데이터 길을 만드는 도로 설계자 같은 존재랍니다.
유선팀: "A중계기랑 B중계기는 이쪽 라인으로 묶고, C중계기는 만약을 위해 저쪽으로 돌려서 생존 루트 확보! 절대 끊기면 안 돼!"
*모세혈관과 같이 전국 방방곡곡을 연결하는 유선망(선로 인프라+장비)
문제는 이 두 전문가 집단이 각자의 미션에 너무 충실했다는 것!
무선팀은 전파의 도달 범위에, 유선팀은 선로의 안정적인 연결에만 집중하다 보니,
정작 '하나의 광케이블이 끊어졌을 때, 실제로 어떤 지역의 고객들이 얼마나 불편을 겪을까?' 에 대한 통합적인 답을 내리기 어려웠죠. 😱
상상해보세요.
강남역 한복판의 통신을 책임지는 중계기 10개가 하필이면 단 하나의 광케이블에 모두 연결되어 있다면?
어느 날 갑자기 포크레인이 그 케이블을 '푹' 찍는 순간… 강남역 일대는 순식간에 통신 암흑지대가 되는.... 끔찍하죠? 😱
하지만 만약 그중 3개의 중계기가 다른 길(광케이블)로 연결되어 있다면 어떨까요? 속도가 조금 느려질 순 있어도 카톡이나 검색 같은 최소한의 서비스는 유지될 수 있겠죠.
이것이 바로 저희가 주목한 '생존 커버리지' 의 개념입니다.
저희는 이 아이디어를 현실로 만들기 위해 두 가지 핵심 데이터를 융합하였습니다.
ㅇ 프론트홀 토폴로지 (Fronthaul Topology): 어떤 중계기가 어떤 유선 장비와 광케이블에 연결되어 있는지 보여주는 '족보' 데이터! 📜
ㅇ Atlas 맵: T맵 데이터를 포함, 수많은 모바일 기기가 실제로 어디서, 얼마나 원활하게 서비스를 이용하고 있는지 보여주는 '실시간 민심' 데이터! 🗺️
*여기서 보여주는 색깔로 해당 지역에서 서비스 받은 from. 중계기를 구분합니다.
이제 마법을 부릴 시간입니다! 유선망의 '족보'와 실시간 '민심' 데이터를 지도 위에서 합치고, 한단계, 한단계 분석해보았습니다.
(유선Eng/Access Eng/OSS Renov.)
분석 대상 : 인천시 부평구
분석 데이터 및 Logic
Data : 행정동 KPI 산출 Data (02월 05일 ~ 02일 14일)
Logic : 서비스 out기준 Threshold : 60% 이하 (BIN 이내 서비스 out 40% 까지는 감내하겠음)
분석단계 | 1. 고객서비스 상태 변화 분석 | 2. Real Impact 변화 분석 |
|---|---|---|
작업 내역 (시나리오) | 사용자서비스 상태를 블루/블랙 마커로 시각화 진행. 블루마커 대비 (= 정상서비스 상태 고객) 블랙마커 (=선로 장애로 서비스 아웃된 고객) → 왼쪽에 블랙 마커가 집중되어 있음. | BIN 마다 서비스 아웃된 고객의 비율을 시각화 진행 서비스 정상 비율이 60% 이상이면 녹색으로 "정상 서비스 영역" 서비스 정상 비율이60% 미만이면, 빨강으로 "서비스 불가 영역" → 블랙 마커가 집중되어 있던 영역에서 서비스아웃 Cov. 다수 발생 |
시뮬레이션 결과 (80% 기준) | LTE 전체 서비스 BIN count 서비스 OUT BIN count out ratio 0 2724 936 34.0 | |
시뮬레이션 결과 (70% 기준) | LTE 전체 서비스 BIN count 서비스 OUT BIN count out ratio 0 2724 825 30.0 | |
시뮬레이션 결과 (60% 기준) | LTE 전체 서비스 BIN count 서비스 OUT BIN count out ratio 0 2724 722 27.0 Insight 동일한 선로 장애 상황에서도 "선로 RM 결과" 적용 상태에 따라 고객이 체감할 서비스 아웃 수준이 바뀔 수 있음. LTE 가입자 : 체감할 서비스 아웃 영역은 LTE 서비스아웃 (Red BIN) 영역 5G 가입자 : 5G 서비스 아웃 (Red BIN) ~ 최대 LTE 서비스아웃 (Red BIN) 만큼 |
위 분석 체계를 통해서 광케이블 하나를 지도 위에서 'OFF' 시켰을 때, 실제로 통신 서비스가 단절되는 '진짜' 영향 범위를 알 수 있게 되었습니다.
기존에는 지도 위에 중계기 점들만 보고 '음, 이 지역은 중계기가 많으니 괜찮겠군' 하고 막연히 추측했다면,
이제는 '아니, 이 케이블 하나 끊기면 여기 아파트 단지랑 저기 쇼핑몰 전체가 서비스 불능이네!' 하고 직관적으로 리스크를 파악할 수 있게 된 거죠.
*특정선로에 연계된 커버리지 현황 및 서비스 아웃 분석 화면
이 'Real Impact 커버리지맵'은 단순히 위험을 보는 것에서 그치지 않습니다.(To-Be)
👨💻 똑똑한 망 설계: 새로운 광케이블을 어디에 깔아야 가장 효율적으로 위험을 분산시킬 수 있을지, 데이터 기반의 최적의 루트를 찾습니다. (삽질 방지!)
🚨 선제적 위기관리(RM): 태풍이나 화재 등 재난 상황 발생 시, 가장 취약한 지역을 미리 파악하고 자원을 집중 투입해 골든타임을 확보할 수 있습니다.
👍 고객 경험 레벨업: 고객들은 이제 '운 나쁘게' 통신이 끊기는 경험을 훨씬 덜하게 될 겁니다. 보이지 않는 곳에서 저희의 데이터가 여러분의 연결을 지킬테니!!
이제 저희는 더 이상 유선과 무선이라는 틀에 갇혀 세상을 보지 않습니다.
고객이 느끼는 '실질적인 서비스 품질'이라는 단 하나의 목표를 향해, 데이터라는 강력한 무기를 손에 쥐었죠.
'Real Impact 커버리지맵'은 그 위대한 여정의 첫걸음입니다.
앞으로 AI와 머신러닝을 더해 미래의 장애를 예측하고, 스스로 네트워크를 최적화하는 단계까지 나아가는 것이 저희의 최종 목표랍니다.
여러분의 손안에서 펼쳐지는 끊김 없는 세상, 기대되시죠? 😉
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