이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Open RAN은 통신 네트워크 수업에서 처음으로 공부한 주제입니다. 전통적인 RAN 구조에서는 기지국 하드웨어와 소프트웨어가 단일 벤더에 종속됐지만, Open RAN은 기지국 유닛을 RF·분산처리·중앙처리 계층으로 분리하고 표준화된 인터페이스로 다양한 벤더의 장비를 조합할 수 있게 하는 방향입니다.
O-RAN Alliance가 정의한 인터페이스 스펙을 학습했고, 특히 O1, O2, A1 인터페이스가 오케스트레이션과 AI 기반 최적화를 가능하게 한다는 구조가 흥미로웠습니다. 최근 흐름에서는 vRAN의 클라우드 네이티브 전환이 빠르게 진행되고 있는데, 전용 하드웨어에서 범용 서버 위에서 소프트웨어로 구동하는 방식으로 바뀌고 있습니다. 한계는 실제 통신 장비 수준의 구현 경험이 없고, 논문과 표준 문서 수준의 이해라는 점입니다. Open RAN은 생태계 확장이 기술 진입보다 어렵다는 결을 공부하며 느꼈습니다.
O-RAN을 공부하면서 표준이 정해졌다고 해서 실제 통합이 쉬운 것은 아니라는 것을 알게 됐습니다. CU·DU·RU 간 인터페이스가 표준화됐더라도, 각 벤더의 구현 방식에 미묘한 차이가 있어 실제 통합 검증(Plugfest) 과정이 복잡하다는 것을 문서를 통해 이해했습니다.
eCPRI 인터페이스는 마이크로초 단위 레이턴시 요구사항이 있어서, 소프트웨어 테스트로만 검증하기 어려운 하드웨어 계층의 제약이 있다는 것도 배웠습니다. 공부를 통한 이해가 있지만, 실제 통신 장비 환경에서 이 표준이 어떻게 동작하는지는 직접 경험이 없는 한계가 있습니다.
Open RAN은 학습 비용이 높고 실험 환경 구성도 쉽지 않아 개인이 익히기 어려운 결이 있다는 것도 솔직하게 인정합니다.
O-RAN 구조에서 AI 기반 네트워크 최적화가 어떻게 구현되는지가 흥미로웠습니다. 전통 RAN에서는 기지국 파라미터를 수동으로 조정했는데, O-RAN에서는 Near-RT RIC 위에서 동작하는 xApp이 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링하고 파라미터를 자동 조정하는 구조를 이해했습니다.
머신러닝 모델을 xApp으로 배포해 사용 패턴에 따라 빔포밍이나 전력 설정을 조정하는 방식이었습니다. 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 보면, 분산 시스템에서 실시간으로 의사결정하는 ML 서비스를 운영하는 것과 구조가 비슷한 결이 있다는 것을 이해했습니다.
통신 도메인의 기술이 소프트웨어 엔지니어링의 패턴과 겹치는 지점을 발견하는 결이 공부에서 흥미로웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 솔루션 아키텍트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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