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Topic 2

인공지능 기반 이상탐지 알고리즘 연구

                                                                                                                                                                                                                               

문제 정의 및 해결 방안

현대의 네트워크 환경에서는 IoT 디바이스, 엣지 컴퓨팅 노드, 그리고 다양한 지능형 에이전트들이 대규모 데이터를 생성하며 상호작용함. 이러한 환경에서는 비정상적인 행위를 신속하고 정확하게 탐지하는 것이 시스템의 안정성과 효율성을 유지하는 데 필수적임. 그러나 자원이 제한된 엣지 디바이스나 IoT 센서에서는 고성능 탐지 모델을 적용하기 어려움. 이에 따라 인공지능 기반의 경량화된 이상 탐지 알고리즘 개발을 통한 저비용·고효율의 이상 탐지 시스템을 구축이 필요해짐. 
                                                                                                                                                                                                                               

활용 범위




5G/6G 무선 네트워크 
보안 모니터링 시스템

스마트팩토리 내 
실시간 이상탐지 시스템
스마트 시티 모니터링 시스템
                                                                                                                                                                                                                               
연구 결과

▪️대규모 데이터가 발생하는 IoT 환경에서는 네트워크 및 엣지 디바이스의 자원이 제한적이기 때문에, 효율적인 자원 활용을 위한 경량화된 이상 탐지 기술이 필수적임. 이를 위해 데이터 전처리 기법을 통해 차원을 축소하고, 경량 오토인코더 기반의 이상 탐지 모델을 개발하여 메모리 사용량과 연산 부담을 최소화함. 이로써 자원이 한정된 엣지 디바이스나 IoT 센서 환경에서도 빠르고 효율적인 이상 탐지가 가능함을 보였음. 

최은혜, 박형곤, "이산 웨이블릿 변환 기반의 대역 에너지를 활용한 음향 신호의 이상 탐지," 한국통신학회논문지, 49권 4호, pp. 612-619, 2024년 4월.

▪️5G 코어 네트워크에서 NWDAF(Network Data Analytics Function)는 NF(Network Function)와 UE(User Equipment)로부터 수집된 데이터를 분석하여 NF에게 제공하는 핵심 기능을 수행함. 네트워크 규모에 따라 여러 NWDAF가 존재할 수 있으므로, 이들의 협력과 분산 환경을 검증하기 위해 액터 모델 기반 NWDAF 시뮬레이터를 개발함. 이를 통해 인공지능 모델을 활용한 네트워크 이상 탐지 시나리오를 검증하고, 다양한 분산·협력 구조에서의 실험이 가능함을 보임. 

최은혜, 최다영, 성지훈, 신명기, 박형곤, "액터 모델 기반 5G 네트워크 데이터 분석 기능 시뮬레이터 구현," 한국통신학회논문지, 50권 2호, pp. 366-377, 2025년 2월.

▪️6G 네트워크는 기존과 달리 AI-native 네트워크를 지향하며, 이에 따라 네트워크의 안전성과 효율성을 보장하기 위해 이상 네트워크 트래픽에 대한 자동화된 탐지 기법이 필수적임. 따라서 5G/6G 네트워크 환경에서 발생하는 트래픽 데이터를 기반으로 실시간성과 높은 정확도를 동시에 충족하는 머신러닝 및 딥러닝 기반의 자동화 이상 탐지 기술(anomaly detection)에 대한 연구를 수행하고 있음. 

Joohong Rheey and Hyunggon Park, "Robust Hierarchical Anomaly Detection using Feature Impact in IoT Networks," ICT Express, vol. 11, no. 2, pp.358-363, Apr. 2025.