DU

DU는 분산 유닛의 약자로, 무선 접속 네트워크에서 기지국의 기능을 분리하는 네트워크 기능 분리 아키텍처의 핵심 구성 요소이다. 이 아키텍처에서는 기존의 통합된 기지국을 중앙 유닛, 분산 유닛, 무선 유닛으로 나눈다. DU는 이 중에서 물리 계층의 상위 부분과 매체 접근 제어 계층의 기능을 주로 담당하며, RU와 CU 사이에서 실시간성이 요구되는 처리를 수행하는 역할을 맡는다.

DU의 기본 작동 원리는 기저대역 처리와 관련이 깊다. DU는 RU로부터 수신한 무선 신호의 디지털 데이터를 처리하여 사용자 데이터와 제어 신호를 분리한다. 이후 채널 코딩, 변조, 안테나 빔포밍을 위한 프리코딩 등 물리 계층의 핵심 디지털 신호 처리 작업을 수행한다. 처리된 데이터는 제어 평면 정보는 중앙 유닛으로, 사용자 평면 데이터는 코어 네트워크로 전달된다. 이 분리는 네트워크의 유연성과 확장성을 크게 향상시킨다.

DU의 위치와 처리는 엄격한 지연 시간 요구사항에 의해 결정된다. 특히 초저지연 통신이 필요한 서비스(예: 자율주행, 원격 수술)를 지원하기 위해 DU는 사용자와 지리적으로 가까운 네트워크 엣지에 배치되는 경우가 많다. 이를 통해 RU에서 발생한 데이터를 최소한의 지연으로 처리하고, CU의 중앙 집중식 제어를 받아 네트워크 자원을 효율적으로 관리할 수 있다.

DU와 함께 논의되거나 그 기능을 이해하는 데 필수적인 주요 용어들은 다음과 같다. 이 용어들은 주로 무선 접속망 아키텍처, 특히 5G 및 6G 맥락에서 사용된다.

• 가상화 RAN: RAN의 소프트웨어와 하드웨어를 분리하여 네트워크 기능을 범용 서버에서 소프트웨어로 실행하는 아키텍처이다. DU는 vRAN에서 가상화되어 구현되는 주요 요소 중 하나이다.

• O-RAN: 개방형 RAN. 벤더에 종속되지 않은 개방형 인터페이스와 표준을 통해 다중 공급자 환경을 가능하게 하는 산업 이니셔티브이다. DU와 CU, RU 간의 표준화된 인터페이스를 정의한다.

• 지연 시간: DU가 처리하는 실시간 데이터의 처리 속도를 나타내는 핵심 지표이다. 특히 초저지연 통신 서비스에 매우 중요하다.

• 기능 분할: 전통적인 기지국의 기능을 DU, CU, RU와 같은 논리적 블록으로 나누는 것을 말한다. 분할 옵션에 따라 DU가 담당하는 프로토콜 계층과 기능의 범위가 결정된다.

DU의 하드웨어 플랫폼은 일반적인 서버와 유사한 범용 컴퓨팅 자원을 기반으로 구축된다. 전통적인 통신 장비와 달리 전용 하드웨어가 아닌 x86 또는 ARM 아키텍처의 상용 오프더셸프(COTS) 서버를 주로 사용한다. 이는 네트워크 기능을 소프트웨어로 구현하는 네트워크 기능 가상화 및 소프트웨어 정의 네트워킹 패러다임의 핵심 구현 방식이다.

주요 구성 요소는 고성능 CPU, 대용량 RAM, 고속 네트워크 인터페이스 카드, 그리고 가속화 카드로 나눌 수 있다. 특히 저지연 및 고처리량 데이터 평면 처리를 위해 DPDK 또는 SmartNIC 같은 기술을 활용한 전문 네트워크 카드가 중요하게 사용된다. 더 나아가 FPGA나 특수 목적 ASIC 기반의 가속기 카드를 도입하여 포워딩 및 채널 코딩 같은 무선 기능의 처리 부하를 오프로드하기도 한다.

이러한 하드웨어는 주로 데이터 센터 또는 엣지 데이터 센터에 배치되어, 중앙 집중식 클라우드와 분산된 네트워크 엣지 사이에서 유연하게 운영된다. 플랫폼의 성능과 효율성은 물리적 자원의 규모와 가상화 레이어의 오버헤드를 최소화하는 소프트웨어 최적화에 크게 의존한다.

DU의 소프트웨어 아키텍처는 가상화 및 클라우드 네이티브 원칙에 기반하여 설계된다. 핵심 구성 요소는 무선 접속망의 하위 계층, 특히 물리층(PHY) 및 미디어 접근 제어층(MAC)의 기능을 담당하는 소프트웨어 모듈로 구성된다. 이 아키텍처는 O-RAN 표준에서 정의된 기능 분할에 따라, 중앙화된 단위가 처리하는 상위 계층 기능과 DU가 담당하는 실시간성이 요구되는 하위 계층 기능을 명확히 구분한다.

주요 소프트웨어 구성 요소로는 실시간 스케줄러, 기저대역 처리기, 프론트홀 인터페이스 제어기가 있다. 실시간 스케줄러는 무선 자원을 사용자 장비(UE)에 할당하고 전송 타이밍을 관리한다. 기저대역 처리기는 채널 코딩, 변조, 안테나 빔형성 등 물리층 신호 처리를 수행한다. 프론트홀 인터페이스 제어기는 낮은 지연과 높은 신뢰성을 보장하는 eCPRI 또는 O-RAN 프론트홀 규격을 사용하여 중앙화된 단위와의 통신을 관리한다.

이러한 모듈들은 일반적으로 컨테이너 기술(예: 도커)을 통해 패키징되고, 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 플랫폼에 의해 관리된다. 이를 통해 DU 소프트웨어 인스턴스의 자동 배포, 확장, 장애 복구가 가능해진다. 아키텍처는 또한 서비스 메시(Service Mesh)와 같은 패턴을 도입하여 구성 요소 간의 통신 보안, 관찰 가능성, 트래픽 제어를 개선한다.

DU의 핵심 기능 중 하나는 네트워크 엣지에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 필요한 조치를 취하는 실시간 데이터 처리 능력이다. 이는 5G 및 6G 네트워크의 초저지연 요구사항을 충족시키는 데 필수적이다. DU는 기지국에 근접하게 배치되어, 사용자 장비로부터 수신한 무선 신호를 기저대역 신호로 변환하고, 채널 코딩, 변조/복조 등 기본적인 물리층 처리를 수행한다. 이 모든 과정은 수 밀리초(millisecond) 내에 완료되어야 하며, 지연이 누적되면 URLLC 같은 서비스의 품질을 보장할 수 없다.

실시간 처리를 가능하게 하는 기술적 요소는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째는 하드웨어 가속 기술이다. FPGA나 전용 ASIC은 특정 신호 처리 알고리즘을 소프트웨어보다 훨씬 빠르게 실행하여 처리 지연을 최소화한다. 둘째는 실시간 운영 체제와 효율적인 스케줄링 알고리즘이다. 이는 여러 처리 작업이 동시에 수행될 때, 우선순위가 높은 작업(예: 긴급 제어 신호)이 항상 먼저 처리되도록 보장한다.

처리된 데이터의 흐름은 다음과 같은 단계를 거친다.

이러한 실시간 데이터 처리 능력은 단순히 속도만을 의미하지 않는다. 예측 불가능한 트래픽 부하에서도 성능을 일정하게 유지하는 결정론적 지연 보장과, 시스템 장애 발생 시 빠른 복구를 위한 고가용성 설계도 포함한다. 따라서 DU는 네트워크의 '실시간 엔진'으로서, 지능형 팩토리, 원격 수술, 확장 현실 같은 미래 지향적 서비스의 토대를 제공한다.

DU는 5G 및 6G 네트워크에서 저지연 통신을 실현하는 핵심 요소이다. 중앙집중식 단위와 무선 단위 간의 기능 분리를 통해, 시간에 민감한 데이터 처리를 네트워크 엣지에 가깝게 배치함으로써 지연 시간을 극적으로 단축한다. 특히 URLLC 서비스는 1ms 미만의 매우 낮은 지연과 높은 신뢰성을 요구하는데, DU는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 설계되었다.

DU의 저지연 성능은 주로 물리적 근접성과 전문화된 처리에 기인한다. 무선 단위와 직접 연결된 DU는 무선 신호를 수신하는 즉시 물리층 및 매체 접근 제어층 프로토콜을 처리한다. 이는 모든 데이터를 원격 중앙집중식 단위로 보내 처리하는 전통적인 방식과 대비된다. 주요 처리 작업이 엣지에서 수행되므로, 데이터가 왕복하는 거리와 중간 노드를 통과하는 시간이 크게 줄어든다.

DU가 담당하는 저지연 통신의 주요 기술적 측면은 다음과 같다.

이러한 구조는 자율주행 차량의 실시간 센서 데이터 교환, 증강현실/가상현실의 쌍방향 콘텐츠 스트리밍, 산업용 로봇의 원격 제어 등 지연에 극도로 민감한 애플리케이션의 구현을 가능하게 한다. 또한, 네트워크 슬라이싱 기술과 결합되어 특정 슬라이스에 저지연 성능을 보장하는 서비스 수준 계약을 이행하는 데 기여한다[4].

DU는 5G 및 6G 이동통신 네트워크의 핵심 구성 요소로, 기지국 기능의 분산 및 가상화를 실현하는 데 중요한 역할을 한다. 전통적인 기지국은 모든 처리를 단일 장비에서 수행하는 통합형 구조였으나, 5G 이후의 네트워크는 중앙화된 단위와 분산된 단위로 기능을 분리하는 분산형 무선 접속망 아키텍처를 채택한다. DU는 이 아키텍처에서 무선 신호의 실시간 처리를 담당하는 물리적으로 분산된 노드이다. 이는 네트워크의 유연성과 확장성을 극대화하며, 다양한 서비스 요구사항에 효율적으로 대응할 수 있는 기반을 제공한다.

5G 네트워크에서 DU의 주요 임무는 물리층 및 매체 접근 제어층의 일부 기능을 저지연으로 처리하는 것이다. 구체적으로는 채널 코딩, 변조, 빔포밍[6]과 같은 실시간성이 요구되는 업무를 수행한다. DU는 다수의 무선 단위를 제어하며, 처리된 데이터는 상위 계층 처리를 담당하는 중앙화된 단위로 전송된다. 이러한 분리는 네트워크 리소스를 필요에 따라 동적으로 할당하고, 네트워크 슬라이싱을 통해 각기 다른 성능 요구사항(예: 초고속 대역폭, 초저지연, 대규모 연결)을 가진 서비스를 단일 물리 인프라에서 동시에 지원할 수 있게 한다.

향후 6G로의 진화에서 DU의 역할은 더욱 중요해질 전망이다. 6G는 테라헤르츠 대역 활용, 인공지능의 완전한 네트워크 통합, 공중-지상 통합 네트워크 등을 목표로 한다. 이를 위해서는 네트워크 에지에서의 지능화된 실시간 처리 능력이 필수적이다. 따라서 DU는 단순한 신호 처리 장치를 넘어, 에지 인공지능 가속기를 탑재한 지능형 처리 노드로 발전할 것이다. 이는 초저지연 응용 서비스(예: 홀로그램 통신, 정밀 원격 제어)를 실현하고, 네트워크 효율을 자율적으로 최적화하는 데 기여한다.

DU는 사물인터넷 네트워크의 핵심 인프라를 구성하는 요소로, 대규모 IoT 디바이스의 효율적인 연결과 데이터 관리를 가능하게 한다. 기존의 중앙 집중식 클라우드 처리 방식은 수많은 IoT 센서와 액추에이터에서 발생하는 데이터를 모두 원격 데이터 센터로 전송해야 하므로, 네트워크 대역폭 부담이 크고 응답 지연이 발생할 수 있다. DU는 네트워크의 가장자리, 즉 디바이스에 가까운 위치에 배치되어 이러한 데이터를 현장에서 실시간으로 선처리하거나 집계함으로써, 상위 계층의 클라우드 컴퓨팅 자원 부하를 줄이고 전체 시스템의 효율성을 높인다.

주요 적용 사례로는 스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 농업 등이 있다. 예를 들어, 스마트 시티에서는 수천 개의 교통 카메라, 환경 센서, 가로등에서 수집된 방대한 데이터를 중앙 서버로 모두 전송하지 않고, 각 구역에 배치된 DU에서 먼저 분석하여 교통 혼잡 정보나 이상 감지 결과만을 전송한다. 스마트 팩토리에서는 생산 라인의 각종 센서 데이터를 현장 DU에서 실시간으로 처리하여, 공정 결함을 즉시 탐지하고 조치 명령을 내리는 저지연 폐쇄 루프 제어를 구현한다.

DU의 도입은 IoT 시스템의 확장성과 신뢰성을 크게 향상시킨다. 네트워크 트래픽을 분산시켜 병목 현상을 줄이고, 일부 DU에 장애가 발생하더라도 다른 DU가 해당 구역의 서비스를 계속 유지할 수 있도록 한다. 또한, 민감한 IoT 데이터를 현장에서 처리함으로써, 데이터가 장거리 네트워크를 통해 이동하는 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 줄이는 효과도 있다.

자율주행 시스템은 센서, 인공지능, 통신 기술을 융합하여 차량이 운전자의 개입 없이 주행 환경을 인지하고 판단하며 주행하는 시스템이다. DU는 이러한 시스템의 실시간 데이터 처리와 저지연 의사결정을 위한 핵심 인프라 역할을 한다. 자율주행 차량은 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 섹서에서 초당 기가바이트 단위의 데이터를 생성하며, 이를 실시간으로 처리해 주변 객체를 인식하고 궤적을 계획해야 한다.

DU는 차량 내부 또는 엣지 컴퓨팅 센터에 배치되어, 이러한 방대한 센서 데이터의 1차 처리와 필터링을 담당한다. 예를 들어, 원시 센서 데이터에서 노이즈를 제거하거나, 기본적인 객체 탐지를 수행하여 상위 인공지능 모델로 전달할 데이터의 양을 줄인다. 이는 중앙 집중식 클라우드로 모든 데이터를 전송할 때 발생하는 네트워크 부하와 지연을 크게 감소시킨다. 특히, V2X 통신을 통해 주변 차량이나 인프라와 정보를 교환할 때 DU의 저지연 처리 능력은 충돌 회피 등 안전 결정에 결정적이다.

DU의 적용은 자율주행의 수준에 따라 다르게 구성된다. 고수준 자율주행을 위해서는 여러 대의 차량과 도로 인프라에 분산된 DU들이 협력하는 네트워크가 필요하다. 다음 표는 자율주행 시스템에서 DU가 수행하는 주요 처리 유형을 보여준다.

이러한 분산 처리 아키텍처는 시스템의 신뢰성과 확장성을 높인다. 한 지점의 DU에 장애가 발생하더라도 네트워크 내 다른 DU가 기능을 일부 대체할 수 있도록 설계될 수 있다. 결과적으로, DU는 자율주행 시스템이 안전성과 실시간성이라는 가장 까다로운 요구사항을 충족하도록 돕는 필수적인 기술 구성 요소이다.

DU의 구현에서 가상화 기술은 물리적 하드웨어와 소프트웨어 기능을 분리하는 핵심 기반을 제공한다. 이는 네트워크 기능을 전용 장비가 아닌 범용 서버 상의 소프트웨어로 실행할 수 있게 하여, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 DU를 유연하게 배포하고 운영하는 것을 가능하게 한다. 주로 가상 머신과 컨테이너 기술이 활용되며, 특히 경량화되고 빠른 시작이 가능한 컨테이너 기술(예: 도커)과 오케스트레이션 도구(예: 쿠버네티스)가 클라우드 네이티브 DU 구현의 표준으로 자리 잡았다.

가상화는 DU의 배포와 관리에 여러 이점을 가져온다. 첫째, 자원의 탄력적 확장과 효율적 활용을 가능하게 한다. 트래픽 부하에 따라 DU 인스턴스를 동적으로 생성하거나 삭제하여 자원 사용을 최적화할 수 있다. 둘째, 다중 공급업체 환경에서의 상호운용성을 촉진한다. 표준화된 가상화 플랫폼 위에서 서로 다른 벤더의 DU 소프트웨어가 동일한 인프라에서 실행될 수 있기 때문이다. 셋째, 신속한 서비스 배포와 업그레이드를 용이하게 하여 네트워크 혁신 속도를 가속화한다.

그러나 DU의 엄격한 실시간성과 저지연 요구사항은 가상화 구현에 특별한 고려를 필요로 한다. 실시간 커널 패치, CPU 핀닝, SR-IOV 같은 기술을 통해 가상화 계층의 불확실성을 최소화하고, 결정론적인 성능을 보장해야 한다[10]. 따라서 DU 가상화는 단순한 가상 인프라 제공을 넘어, 통신 등급의 성능과 신뢰성을 만족시키는 특화된 구현이 요구된다.

중앙 집중식 처리 방식의 기존 기지국 아키텍처와 비교하여, 분산 유닛(DU)의 도입은 네트워크 운영에 몇 가지 중요한 이점을 제공한다.

첫째, 네트워크의 유연성과 확장성이 크게 향상된다. DU는 가상화 및 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 하여, 물리적 위치에 구애받지 않고 필요에 따라 소프트웨어 인스턴스를 배포하고 확장할 수 있다. 이는 트래픽 수요가 지역별, 시간대별로 변동하는 상황에 맞춰 네트워크 용량을 탄력적으로 조절하는 것을 가능하게 한다. 또한, 새로운 서비스나 기능을 전체 하드웨어를 교체하지 않고 소프트웨어 업데이트만으로 신속하게 도입할 수 있다.

둘째, 네트워크 운영 및 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 여러 기지국의 DU 기능을 중앙의 데이터 센터에 집중시켜 운영함으로써, 물리적 사이트 방문이 줄어들고 관리 효율성이 높아진다. 에너지 소비 측면에서도, 트래픽이 적은 시간대에는 불필요한 DU 인스턴스를 줄여 전력 사용을 최적화할 수 있다. 이는 총소유비용(TCO) 절감에 직접적으로 기여한다.

셋째, 네트워크 기능 가상화(NFV)와의 결합을 통해 다중 공급업체 환경을 촉진하고 벤더 종속성을 낮춘다. 표준화된 인터페이스를 통해 서로 다른 벤더의 무선 접속망(RAN) 구성 요소를 혼용하여 네트워크를 구축할 수 있게 되며, 이는 경쟁을 유도하고 장비 구매 비용을 낮추는 효과를 가져온다.

DU의 도입은 네트워크 유연성과 효율성을 크게 향상시키지만, 몇 가지 기술적 및 운영상의 어려움을 동반합니다.

가장 큰 과제는 지연 시간과 실시간 처리 요구사항을 충족시키는 것입니다. 특히 자율주행이나 산업용 로봇과 같은 초저지연 애플리케이션에서는 DU의 위치와 가상화 환경이 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 중앙 집중식 클라우드에 DU를 배치하면 지연이 증가할 수 있어, 네트워크 가장자리(엣지 컴퓨팅)에 분산 배치해야 합니다. 이는 인프라 비용과 관리 복잡성을 증가시킵니다. 또한, 여러 벤더의 DU와 RU(Radio Unit) 간의 상호운용성 보장은 표준 준수와 엄격한 테스트를 필요로 하는 복잡한 작업입니다.

운영 측면에서는 기존의 통합된 기지국 장비를 분리된 DU와 CU로 전환하면서 발생하는 네트워크 관리의 복잡성이 문제입니다. 다수의 분산된 DU를 효율적으로 모니터링, 구성, 업그레이드하는 것은 새로운 운영 지원 시스템(OSS)과 자동화 도구를 요구합니다. 보안 문제도 중요한 도전 과제입니다. 가상화된 소프트웨어 기반의 DU는 사이버 공격에 더 취약할 수 있으며, 물리적으로 분산된 배치는 물리적 보안 범위를 확대해야 합니다. 마지막으로, DU를 실행하기 위한 엣지 데이터 센터의 전력 소비와 냉각 비용은 총소유비용(TCO)을 높이는 요인으로 작용합니다.