6세대 이동통신(6G) 경쟁력을 확보하기 위해선 머신러닝 분야에서의 깊은 논의와 연계 연구가 활발히 진행돼야 한다는 주장이 나왔다.
제프리 앤드루스 오스틴 미국 텍사스대 교수는 13일 온라인에서 열린 6G 포럼에 참여해 ‘6G 무선 인터페이스에서의 딥러닝'을 주제로 이같은 내용의 기조연설을 했다. 6G 포럼은 삼성전자가 세계 전문가와 산·학 관계자를 모아 6G 기술을 논의, 공유하고자 마련한 자리다.
오스틴 교수는 6G@UT에서 머신러닝과 네트워크 연구를 중심으로 6G 기술 개발에 매진한다고 전했다. 그는 "6G에서 머신러닝과 네트워크가 핵심이다"며 "머신러닝 이론은 무선 분야에서 사용하는 신호 처리 및 최적화 도구와 밀접한 부분이 많아 상호 유기적으로 발전했다"고 말했다.
또 "지난 몇 년간 무선 관련 종사자가 머신러닝을 연구하고 있다며 "새로운 분야인데다 잠재력이 크다"고 강조했다.
실제 학계에선 머신러닝 하위 개념인 딥러닝 이론을 활용해 6G 핵심 기술이 될 수 있는 빔 정렬 가능성을 살피는 사례가 나왔다. 빔 정렬 기술을 6G에 도입하면 전파 효율성을 높일 수 있다는 게 오스틴 교수 설명이다.
그럼에도 막연한 기술 희망론에는 선을 그었다. 오스틴 교수는 6G 시대 머신러닝이 역할 할 부분이 클 수 있는 만큼 이를 현실화하고자 여러 노력을 더해야 한다고 설명했다.
그는 "딥러닝은 6G 무선에서 나날이 강력한 도구가 돼 가고 있어 예의주시해야 하지만 마술이라고 기대해선 안 된다"며 "딥러닝을 현실에 적용하려면 무선 통신의 기본 사향을 이해하면서 최신 머신러닝 분야를 집중적으로 다년간 연구해야 한다. 두(머신러닝, 통신) 분야를 전공하는 학생이 협력하고 논의를 나눠야 한다"고 강조했다.
이때 관련 연구와 기술을 공유하며 상호 발전하는 산·학 분위기도 6G 시대에 머신러닝 활용도를 높일 수 있다.
오스틴 교수는 "양질의 데이터 세트와 일반적으로 합의한 시뮬레이터가 뒷받침돼야 선의의 경쟁과 함께 연구 결과를 공유할 수 있다"며 "나는 이미 내 (연구) 데이터와 코드를 공개했다. 누군가 해당 접근 방식을 적용해 내 연구를 뛰어넘는 연구를 보여줬으면 한다"고 말했다.
한편 승현준 삼성리서치 연구소장은 6G 포럼 인사말을 통해 앞으로 6G 기술 논의를 활발히 진행해야 한다고 강조했다.
승 소장은 "다음 세대 통신 기술 준비는 10년이 걸린다. 6G 네트워크를 위한 연구·개발(R&D)은 이미 시작됐다"며 "바로 지금이 6G 준비를 시작할 때다"고 말했다.
이어 "6G는 다양한 분야의 서비스를 융합하는 핵심 기술이 될 것이며 초광대역, 초저지연, 초지능화, 초공간적 특성을 보이게 될 것이다"며 "6G를 형성하는 데에는 과거 전 세대를 봤듯 많은 시간과 논의, 협력이 필요할 것으로 본다"고 덧붙였다.
김평화 기자 peaceit@chosunbiz.com