“AI, 꼭 필요한 정보만 송출”…UNIST, 전송 효율 45배↑로 무선통신 판도 바꾼다

의미 중심으로 데이터를 송출하는 인공지능 기반 무선통신 기술이 통신산업 경쟁 지형을 흔들고 있다. 울산과학기술원(UNIST) 윤성환 교수팀이 개발한 ‘과제 맞춤형 의미통신’ 기술은 고화질 이미지나 영상의 무선 실시간 전송이 필수인 분야에서 결정적 성장축으로 부상할 전망이다. 연구팀 성과는 자율주행차, 원격 수술, 메타버스 등 데이터 대용량화와 초저지연 처리가 요구되는 4차 산업혁명 시장에서 경쟁력 재편의 ‘분기점’이 될지 주목받고 있다.

UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수 연구팀은 6일, AI가 사진·영상 등 이미지 내 의미 구조(객체, 배치, 관계)를 해석하고 사용자 과제 목적에 맞춰 필요한 정보만을 선별·압축해 전송하는 무선통신 알고리즘을 공개했다. 기존 무선 이미지 전송방식은 이미지 전체를 통째로 압축하는 구조로, 고해상도 영상이나 복잡한 이미지를 실시간 전송할 때 대역폭 제한과 전송지연 문제를 일으켰다. 이번 신기술은 과제별로 객체 정보만, 또는 객체·배치·관계 중 의미있는 세부만 걸러내 전송한다. 예를 들어 단순 분류작업에는 ‘고양이’, ‘자동차’처럼 객체 중심 데이터만 보내며, 이미지 생성·편집에는 ‘의자 위 앉은 사람’ 등 배치 및 관계 정보까지 전송하는 식이다. 관계 정보 전송 과정에서는 중복되거나 불필요한(항상 참인) 관계를 제거하는 ‘의미 필터링’(Semantic Filtering) 알고리즘이 작동해 정보량을 최소화한다.

연구팀 시뮬레이션 결과, 이 AI 기반 의미통신 기술은 기존 방식 대비 최대 45배에 달하는 데이터 전송 효율(증가)을 보였다. 특히 무선 채널 변동성이 큰 상황과 고도의 실시간 처리가 필요한 다양한 과제 환경에서 영상·이미지 품질 저하 없이 즉시 데이터 활용이 가능함이 확인됐다. 이는 자율주행차량의 인식시스템, 원격 수술 및 진단, 메타버스 AR·VR의 실시간 렌더링 등 대용량·초저지연 데이터 통신이 핵심인 현장에 실질적 변화를 줄 기술로 평가된다.

글로벌 통신·IT 업계 역시 의미정보 기반 전송과 AI 통합 네트워크 개발 경쟁이 격화되는 양상이다. 미국, 중국, 일본 등은 6G, 지능형 네트워크, 차세대 IoT 통신 플랫폼에서 유사 개념의 ‘의미 네트워킹’을 적극 실용화하는 중이다. 국내에서는 UNIST 연구진의 이번 성과가 국제 학술지 ‘IEEE 저널 오브 온 셀렉티드 에어리어즈 인 커뮤니케이션즈’(JSAC)에 10월 20일 게재돼 글로벌 수준의 주목을 받았다.

업계에서는 이번 기술이 실제 통신망과 단말기, 서비스 플랫폼 등에 보편적으로 도입되기까지는 데이터 표준화, 무결성 검증, 프라이버시 보호 등 후속 규제와 실증 과제가 남아있다고 진단한다. 한편, 윤성환 교수는 “정확성 추구를 넘어 통신의 의미성과 목적 중심 송출이 미래 네트워크의 기준이 될 것”이라고 강조했다. 전문가들은 이번 연구 성과가 차세대 무선통신 발전과 실생활 적용의 구심점이 될 것으로 보고 있다.

산업계는 이번 기술이 실제 시장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.