이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
네트워크 성능을 개선하기 위해 파라미터를 조정할 때 가장 먼저 한 것은 현재 상태의 기준선을 측정하는 것이었습니다. 조정 전 성능 지표를 정확히 기록해두지 않으면 어떤 변화가 어느 정도 효과를 가져왔는지 파악할 수 없었습니다.
파라미터의 영향 관계를 분석했습니다. 하나의 파라미터가 여러 지표에 동시에 영향을 주는 경우가 많기 때문에, 한 번에 하나씩 변경하면서 영향을 독립적으로 관찰하는 방식을 사용했습니다. 여러 파라미터를 동시에 바꾸면 원인을 분리하기 어려웠습니다.
점진적 적용도 중요했습니다. 변경 사항을 테스트 환경에서 검증하고 소규모 노드에 먼저 적용한 뒤 지표를 확인하고 전체로 확장했습니다. 성능 개선이 다른 지표를 악화시키지 않는지를 확인하는 과정이 안전한 배포의 핵심이었습니다.
네트워크 파라미터 조정을 실제로 적용한 경험 중 가장 명확하게 기억에 남는 것은 핸드오버 실패율이 급등했을 때입니다. KPI 대시보드에서 특정 셀의 핸드오버 성공률이 이틀 만에 6%p 떨어지는 것을 확인했습니다. 단일 변수 통제를 위해 직전에 변경된 파라미터 목록을 뽑아 히스테리시스 값이 기본값보다 낮게 설정돼 있는 것을 발견했습니다.
히스테리시스 오프셋을 2dB 조정해 소규모 셀에 먼저 적용했고, 24시간 내에 핸드오버 성공률이 기존 수준으로 회복됐습니다. 이 경험을 통해 파라미터 변경 이력 관리가 얼마나 중요한지를 실감했습니다. 성능 이슈는 장비 결함이 아니라 설정값 하나에서 시작되는 경우가 많다는 것을 배웠습니다.
파라미터 조정에서 좋은 의도로 변경했는데 다른 지표가 나빠지는 경험이 있습니다. CQI 보고 주기를 짧게 줄이면 기지국이 채널 상태를 더 자주 반영해 처리량이 올라갈 것이라는 가설을 세웠습니다. 소규모 테스트 구간에 적용했더니 처리량은 9% 올라갔지만 인접 셀 간섭도 함께 증가했습니다. 보고 빈도가 높아지면서 전력 제어(TPC)가 더 공격적으로 동작해 간섭이 늘어난 것이 원인이었습니다. 두 파라미터를 같이 조정해야 한다는 것을 그때 배웠습니다. SON이 자동 최적값을 찾아주는 경우도 있지만, 특이 트래픽 패턴에서는 수동 개입이 더 빠르고 정확했습니다. 파라미터는 독립적으로 작동하는 것이 아니라 연결된 시스템으로 보는 시각이 필요합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 통신기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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