통신망 장애 원인을 찾을 때 AI가 숫자 몇 개만 보고 성급히 답하지 않도록, 데이터를 정해진 칸에 정리하고 단계별 점검을 거쳐 결론을 내리게 훈련한 방법이다.
통신망 장애 원인을 찾을 때 AI가 숫자 몇 개만 보고 성급히 답하지 않도록, 데이터를 정해진 칸에 정리하고 단계별 점검을 거쳐 결론을 내리게 훈련한 방법이다. 무엇이 문제였나 — 통신 장애 원인을 찾으려면 속도, 무선 신호 세기, 자원 할당량, 기지국 설정, 이웃 셀 상태 같은 여러 정보를 함께 봐야 한다. 어떻게 풀었나 — 이 논문은 그런 정보를 매번 같은 형식으로 정리하고, AI가 ‘차량 속도가 너무 빠른가?’, ‘무선 자원이 부족한가?’, ‘핸드오버가 잦은가?’ 같은 점검을 먼저 하게 만든다. 그래서 뭐가 좋아졌나 — 그 결과 5G 드라이브 테스트 데이터에서는 정확도 94.2%, 별도 관측 데이터에서는 64.7%를 기록해 일반 LLM 프롬프트나 단순 fine-tuning보다 훨씬 좋은 성능을 보였다. ...