eMBB (r1)

3GPP는 5G 및 그 이전 세대의 이동 통신 표준을 정의하는 국제 표준화 기구이다. 3GPP는 5G의 세 가지 주요 사용 사례를 eMBB, URLLC, mMTC로 규정했으며, 이 중 eMBB는 가장 기본적이고 광범위한 목표를 담고 있다. 3GPP 표준 문서(특히 3GPP TS 22.261)는 eMBB에 대한 서비스 요구사항을 명확히 정의한다.

표준은 eMBB의 성능 목표를 구체적인 수치로 제시한다. 최대 데이터 속도는 최저 20Gbps의 다운링크와 10Gbps의 업링크를 목표로 한다[1]. 사용자 체감 속도는 100Mbps 이상을 보장해야 하며, 면적당 트래픽 용량은 4G 대비 100배 증가한 10Mbps/m²를 목표로 한다. 또한 전송 지연은 공중 인터페이스에서 4ms 이하를 달성해야 한다.

3GPP의 표준화 작업은 릴리스 단위로 진행된다. eMBB의 기본 골격은 5G의 첫 번째 완성된 표준인 3GPP 릴리스 15에서 확립되었다. 이후 릴리스 16 및 릴리스 17에서는 성능 향상과 새로운 주파수 대역 활용 등이 추가되었으며, 릴리스 18부터 시작되는 5G-Advanced 단계에서는 AI/ML과의 결합을 통한 eMBB 서비스 품질 최적화가 논의되고 있다.

eMBB의 성능은 주로 데이터 속도, 네트워크 용량, 그리고 지연 시간이라는 세 가지 핵심 지표로 정의되고 평가된다. 국제전기통신연합과 3GPP는 이러한 지표에 대한 목표값을 설정하여, 5G 네트워크가 기존 4G를 크게 능가하는 성능을 제공하도록 요구한다.

데이터 속도는 최대 피크 데이터 속도와 사용자 체감 속도로 구분된다. 5G eMBB의 목표 피크 데이터 속도는 다운링크에서 최대 20Gbps에 이르며, 이는 LTE 대비 약 20배에 해당하는 수치이다. 사용자 경험 데이터 속도는 실제 서비스 환경에서 사용자가 체감하는 속도로, 도심 환경에서 다운링크 100Mbps, 업링크 50Mbps 수준을 목표로 한다. 네트워크 용량은 단위 면적당 처리할 수 있는 총 데이터량을 의미하며, 5G는 km²당 최소 10Mbps의 트래픽 용량 밀도를 지원해야 한다. 이는 고밀도 사용자 지역에서도 안정적인 고속 서비스를 보장하기 위한 핵심 조건이다.

지연 시간은 데이터 패킷이 송신자에서 수신자까지 전달되는 데 걸리는 시간을 말한다. eMBB 서비스의 공중망 사용자 평면 지연 목표는 4ms 미만으로 설정되어 있으며, 이는 LTE의 약 10ms 대비 현저히 낮은 수준이다. 이러한 초저지연 특성은 실시간 양방향 통신이 필요한 응용 분야에 필수적이다. 아래 표는 eMBB의 주요 성능 지표 목표를 요약한 것이다.

대역폭 확장은 eMBB가 목표로 하는 극한의 데이터 속도와 용량을 실현하기 위한 가장 근본적인 기술 요소이다. 기존 대역폭으로는 한계가 있으므로, 사용 가능한 주파수 대역을 획기적으로 넓히는 접근이 필요하다. 이를 위해 주로 밀리미터파 대역의 활용과 기존 대역을 결합하는 캐리어 어그리게이션 기술이 병행되어 적용된다.

밀리미터파는 일반적으로 24GHz 이상의 고주파 대역을 지칭한다. 이 대역은 수 GHz에 달하는 매우 넓은 연속된 대역폭을 제공할 수 있어, 이론적으로 초고속 데이터 전송을 가능하게 한다. 예를 들어, 800MHz의 대역폭을 확보하면 4G LTE의 최대 대역폭(20MHz)보다 40배 넓은 파이프라인을 구축하는 셈이다. 그러나 고주파 특성상 전파의 직진성이 강하고 장애물에 약하며 전달 거리가 짧은 단점이 있다. 따라서 실내나 도심 핫스팟과 같은 제한된 지역에 집중 배치되는 형태로 활용된다.

한편, 캐리어 어그리게이션은 여러 개의 주파수 반송파(캐리어)를 하나의 논리적 채널로 묶어 전체 유효 대역폭을 늘리는 기술이다. 이 기술을 통해 통신사는 산발적으로 분산된 좁은 대역들을 하나로 모아 사용하거나, 저주파 대역(예: 1.8GHz)의 넓은 커버리지와 고주파 대역의 넓은 대역폭을 결합하는 하이브리드 전략을 구사할 수 있다. 이는 네트워크 자원을 효율적으로 활용하면서도 사용자에게 더 높은 데이터 속도를 보장하는 핵심 메커니즘이 된다.

eMBB의 성능 목표를 달성하기 위해, 높은 스펙트럼 효율과 강력한 오류 정정 능력을 제공하는 변조 및 채널 코딩 기술이 핵심적으로 발전했다.

변조 방식에서는 고차 QAM이 광범위하게 채택된다. 5G NR에서는 256-QAM이 기본적으로 사용되며, 양호한 채널 조건에서는 1024-QAM까지 적용되어 단일 심볼 당 더 많은 비트를 전송할 수 있다[2]. 이는 동일 대역폭에서 더 높은 데이터 속도를 실현하는 데 기여한다. 주요 변조 방식과 특성을 비교하면 다음과 같다.

채널 코딩 분야에서는 LDPC 코드가 데이터 채널용으로, 폴라 코드가 제어 채널용으로 채택되었다. 기존 터보 코드를 대체한 LDPC 코드는 병렬 처리가 가능해 지연 시간을 크게 줄이면서도 대용량 데이터 블록에 대해 터보 코드에 근접하거나 더 우수한 오류 정정 성능을 보인다. 반면, 폴라 코드는 짧은 길이의 제어 정보를 매우 낮은 오류율로 신뢰성 있게 전송하는 데 최적화되어 있다. 이러한 코딩 기술의 조합은 eMBB 서비스가 요구하는 극한의 처리량과 높은 신뢰성을 동시에 만족시키는 기반이 된다.

Massive MIMO는 수십 개에서 수백 개의 안테나 요소를 단일 기지국에 집적하여 사용하는 기술이다. 기존 MIMO 기술이 소수의 안테나를 사용하는 것과 비교해, 안테나 수가 대폭 증가함에 따라 동시에 더 많은 데이터 스트림을 처리할 수 있다. 이는 스펙트럼 효율을 극대화하고 네트워크 용량을 획기적으로 증가시키는 핵심 메커니즘이다. Massive MIMO는 주파수 대역을 여러 사용자에게 동시에 재사용할 수 있어, 특히 사용자 밀도가 높은 도심 지역에서 eMBB 서비스의 대역폭 요구를 충족하는 데 필수적이다.

빔포밍은 Massive MIMO 시스템에서 안테나 배열을 통해 생성된 무선 신호의 파면을 특정 방향으로 집중시키는 기술이다. 각 안테나 요소에서 발신되는 신호의 위상과 진폭을 정밀하게 제어하여, 신호 에너지가 특정 사용자에게만 강하게 전달되도록 만든다. 이는 불필요한 방사로 인한 간섭을 줄이고, 사용자가 위치한 곳의 신호 강도를 극대화하여 데이터 전송 속도와 커버리지를 동시에 향상시킨다.

Massive MIMO와 빔포밍은 상호 보완적으로 작동하여 eMBB의 성능을 뒷받침한다. Massive MIMO가 제공하는 다수의 안테나 자원을 바탕으로, 빔포밍은 이러한 자원을 공간적으로 효율적으로 할당한다. 두 기술의 결합은 네트워크 성능을 극대화하는 데 기여하며, 주요 이점은 다음과 같다.

이러한 기술은 특히 고주파 대역(예: 밀리미터파)을 사용하는 5G 네트워크에서 필수적이다. 고주파는 전파의 직진성이 강하고 장애물에 약한 특성이 있어, 빔포밍을 통한 정밀한 신호 집중과 Massive MIMO를 통한 다중 경로 생성이 커버리지 확보와 안정적인 고속 연결을 가능하게 한다[3].

초고화질 영상, 특히 4K(Ultra HD) 및 8K 해상도의 콘텐츠는 기존 모바일 네트워크로 실시간 스트리밍하기에는 매우 높은 데이터 전송률을 요구한다. eMBB는 기가비트급의 피크 데이터 속도와 높은 네트워크 용량을 제공함으로써, 이동 중이거나 고정된 장소에서도 버퍼링 없이 매끄러운 UHD 영상 시청을 가능하게 한다. 이는 단순한 해상도 향상을 넘어, 높은 비트 전송률과 HDR 기술을 적용한 더 풍부한 색상과 명암비를 구현하는 기반이 된다.

360도 영상 및 실시간 스트리밍 서비스는 eMBB의 또 다른 대표적인 응용 분야이다. 전방위 영상을 실시간으로 전송하고 시청자의 시점 변화에 따라 해당 구역의 영상을 즉시 내려받아야 하므로, 매우 낮은 지연 시간과 안정적인 고속 데이터 연결이 필수적이다. eMBB 네트워크는 이러한 대역폭 집약형 및 저지연 요구사항을 동시에 충족시켜 몰입감 높은 가상 체험을 제공한다.

이러한 서비스의 상용화는 단말기 배터리 효율, 네트워크 부하 균형, 그리고 특히 실외 환경에서의 안정적인 초고주파수 대역 커버리지 확보 등 지속적인 과제를 남기지만, eMBB는 모바일 미디어 소비의 패러다임을 고화질 및 상호작용형 체험 중심으로 근본적으로 변화시키는 핵심 동력이 되었다.

증강현실(AR)과 가상현실(VR)은 eMBB가 구현해야 할 핵심 응용 서비스 중 하나이다. 이들은 사용자에게 몰입감 높은 경험을 제공하기 위해 초고속 데이터 전송과 극도로 낮은 지연 시간을 필수적으로 요구한다. 고품질의 VR 콘텐츠는 360도 영상을 실시간으로 스트리밍하며, AR은 실시간으로 현실 세계에 디지털 정보를 중첩시키기 때문에 eMBB의 고속·대용량 특성이 없으면 실용화되기 어렵다.

AR과 VR 서비스는 각각 다른 네트워크 요구사항을 가진다. 고해상도 VR 헤드셋은 초당 최대 수 기가비트(Gbps)에 달하는 데이터를 필요로 하며, 지연(레이턴시)은 20ms 미만으로 유지되어야 사용자의 멀미를 방지할 수 있다[5]. 반면, AR 애플리케이션은 실시간 객체 인식, 추적 및 렌더링을 위해 매우 낮은 지연(10ms 미만)과 안정적인 연결이 더욱 중요하다. eMBB는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 Massive MIMO와 빔포밍 기술로 안정적인 링크를 제공하고, 네트워크 슬라이싱을 통해 AR/VR 전용의 가상화된 네트워크 조각을 할당할 수 있다.

이러한 서비스의 실현을 위해 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅과의 연계가 필수적이다. 복잡한 그래픽 렌더링 작업을 네트워크 엣지에서 처리하고 결과만 단말기로 전송하는 방식은 네트워크 부하와 지연을 크게 줄인다. 따라서 eMBB는 단순한 고속 파이프라인을 넘어, 저지연·고신뢰성 연결을 기반으로 한 분산 컴퓨팅 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다.

클라우드 게이밍은 eMBB가 제공하는 초고속·초저지연 네트워크를 기반으로, 게임 실행을 원격 서버에서 처리하고 그 화면을 사용자 단말로 실시간 스트리밍하는 서비스이다. 사용자는 고사양의 게임 콘솔이나 PC를 소유할 필요 없이, 스마트폰이나 태블릿 같은 비교적 단순한 장치로도 고품질의 게임을 즐길 수 있다. 이 서비스의 실현을 위해서는 매우 높은 데이터 전송률과 극히 낮은 네트워크 지연이 필수적이며, 특히 반응 속도가 중요한 액션 게임의 경우 지연 시간은 20ms 미만으로 유지되어야 한다[6]. eMBB는 이러한 까다로운 네트워크 조건을 충족시키는 핵심 인프라 역할을 한다.

원격 작업 분야에서는 화상 회의의 품질이 eMBB를 통해 획기적으로 향상된다. 초고해상도(4K/8K) 다중 화상 전송, 배경 제거나 실시간 번역 같은 AI 기반 처리, 그리고 원활한 대용량 파일 공유가 가능해진다. 더 나아가, 원격 데스크톱 및 가상 워크스테이션 서비스는 복잡한 3D 렌더링이나 과학적 시뮬레이션과 같은 고성능 컴퓨팅 작업을 클라우드에서 수행하고 그 결과를 실시간으로 전송함으로써, 전문가들이 어디서나 고사양 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있게 한다.

이러한 응용 분야의 성공적인 구현은 단순히 속도 향상을 넘어선 네트워크의 안정성과 예측 가능성을 요구한다. 이를 위해 5G 네트워크에서는 네트워크 슬라이싱 기술을 활용하여 eMBB 전용의 가상화된 네트워크 조각을 생성한다. 이 eMBB 슬라이스는 클라우드 게이밍이나 원격 작업 트래픽에 대해 보장된 대역폭과 엄격한 지연 제한을 제공하여, 다른 서비스의 트래픽 변동에 영향을 받지 않는 안정적인 연결 품질을 유지한다.

결과적으로, eMBB는 단말의 처리 능력에 의존하는 전통적인 방식을 벗어나, 네트워크 자체가 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 역할을 확장하는 클라우드 컴퓨팅 패러다임의 완전한 실현을 가능하게 하는 기반이 된다.

5G 네트워크를 배포하는 방식에는 기존 LTE 인프라에 의존하는 NSA(Non-Standalone) 방식과 완전히 독립적인 5G 코어망을 구축하는 SA(Standalone) 방식이 존재한다. 이 두 방식은 네트워크 아키텍처와 서비스 제공 능력에서 근본적인 차이를 보인다.

NSA 방식은 5G 신규 무선 접속망(NR)을 기존 4G EPC(Evolved Packet Core) 코어망에 연결하여 구축한다. 사용자의 데이터 세션 제어는 4G 기지국이 담당하면서, 5G 기지국은 고속 데이터 전송 파이프 역할을 주로 수행하는 구조이다[7]. 이 방식은 5G 코어망 구축 없이 비교적 빠르고 경제적으로 eMBB 서비스를 상용화할 수 있어 초기 5G 도입에 널리 사용되었다. 그러나 4G 인프라에 종속되기 때문에 5G의 핵심 기능인 초저지연, 대규모 연결, 네트워크 슬라이싱 등을 완전히 구현하는 데 한계가 있다.

반면, SA 방식은 5G 무선 접속망(NR)과 5G 코어망(5GC)으로 구성된 완전한 독립형 5G 네트워크이다. 이 구조는 종단 간 5G 연결을 가능하게 하여 URLLC와 mMTC를 포함한 모든 5G 표준 서비스를 지원한다. 특히 네트워크 슬라이싱을 통해 eMBB, URLLC, mMTC 등 서비스별로 논리적으로 독립된 가상 네트워크를 동시에 제공할 수 있으며, 지연 시간을 크게 단축시킬 수 있다. SA는 5G의 진정한 잠재력을 실현하기 위한 필수적인 진화 단계로 간주되지만, 신규 코어망 구축에 따른 비용과 시간이 더 많이 소요된다는 도전 과제가 있다.

네트워크 슬라이싱은 단일 물리적 네트워크 인프라를 여러 개의 독립적인 논리적 네트워크로 분할하는 기술이다. 각 슬라이스는 특정 서비스 유형이나 고객 그룹의 요구사항에 맞춰 가상화된 네트워크 리소스(예: 대역폭, 컴퓨팅, 스토리지), 연결성, 보안 정책을 전용으로 할당받는다. 이를 통해 5G 네트워크는 eMBB, URLLC, mMTC와 같이 성격이 완전히 다른 서비스를 동일한 인프라 위에서 효율적이고 안정적으로 제공할 수 있다.

eMBB 슬라이스는 초고속 데이터 전송과 대용량 트래픽 처리를 최우선 목표로 설계된 논리적 네트워크 조각이다. 이 슬라이스는 주로 높은 데이터 속도와 네트워크 용량을 필요로 하는 서비스에 할당된다. 네트워크 운영자는 eMBB 슬라이스를 구성할 때, 다른 슬라이스와의 간섭 없이 최대 처리량을 보장하기 위해 광대역 주파수 자원, 높은 우선순위의 스케줄링 정책, 그리고 최적화된 코어 네트워크 경로를 설정한다.

eMBB 슬라이스의 구현은 일반적으로 SDN과 NFV 기술을 기반으로 한다. 주요 구성 요소와 특징은 다음과 같다.

이러한 슬라이싱을 통해 통신사는 초고화질 영상 스트리밍이나 대용량 파일 다운로드와 같은 eMBB 서비스에 대한 품질을 일관되게 유지하면서, 동시에 공장 자동화를 위한 URLLC 슬라이스나 사물인터넷을 위한 mMTC 슬라이스도 병행 운영할 수 있다. 결과적으로 네트워크 슬라이싱은 eMBB 서비스의 상용화를 위한 필수 인프라 효율화 및 서비스 품질 보장 메커니즘으로 자리 잡았다.

밀리미터파를 포함한 고주파 대역은 넓은 대역폭을 제공하지만, 전파의 직진성이 강하고 장애물에 대한 회절 능력이 낮다는 특징을 가진다. 이로 인해 기지국과 단말기 사이에 건물, 나무, 심지어 비나 눈과 같은 기상 조건도 신호 전달에 심각한 장애물이 될 수 있다. 이러한 물리적 한계는 실내 침투율을 낮추고, 도심 환경에서도 안정적인 커버리지를 확보하는 데 어려움을 초래한다.

이 문제를 완화하기 위해 네트워크 밀도 증가, 즉 소형 기지국(스몰셀)의 대규모 배치가 필수적인 해결책으로 주목받는다. 또한, 빔포밍 기술을 활용하여 신호를 특정 사용자에게 집중적으로 전송함으로써 전파의 효율성을 높이고 간섭을 줄이는 방법이 적용된다. 그러나 이러한 기술적 보완조차도 전파의 근본적인 물리적 특성을 완전히 극복하지는 못한다.

주파수 대역별 커버리지 특성은 다음과 같이 비교할 수 있다.

결국, eMBB 서비�이 균일한 품질로 제공되기 위해서는 다양한 주파수 대역을 상황에 맞게 조합하는 주파수 재사용 및 캐리어 어그리게이션 전략이 필수적이다. 저주파 대역은 기반 커버리지를, 고주파 대역은 특정 지역의 초고속 용량을 담당하는 이종 네트워크(헤테로지니어스 네트워크) 구조가 일반적인 해법으로 자리 잡았다.

eMBB 네트워크를 구축하고 운영하는 데 있어 에너지 효율성과 경제성은 주요 도전 과제로 부상한다. 고성능을 구현하기 위한 첨단 장비는 상당한 전력을 소비하며, 이는 운영자의 비용 부담을 증가시키고 환경적 지속가능성에 대한 우려를 낳는다.

네트워크 에너지 소비의 상당 부분은 기지국, 특히 Massive MIMO 안테나와 고주파 대역을 처리하는 장비에서 발생한다. mmWave와 같은 광대역을 사용하고 수십 개의 안테나 요소를 동시에 구동하는 Massive MIMO 시스템은 전통적인 방식보다 훨씬 높은 전력이 필요하다. 이에 따라 운영자들은 지능형 전원 관리, 유휴 시 리소스 스케일링, 인공지능 기반 에너지 최적화 등의 기술을 도입하여 소비 전력을 절감하려 노력하고 있다[10]. 또한, 네트워크 슬라이싱을 통해 eMBB 서비스에 필요한 리소스만을 동적으로 할당함으로써 전체적인 에너지 효율을 높일 수 있다.

장비 비용 측면에서는 초기 투자와 유지보수 비용이 높은 편이다. 고주파(mmWave) 장비, Massive MIMO 안테나, 고성능 프로세서를 탑재한 기지국은 상대적으로 고가다. 특히, 도심 지역의 조밀한 네트워크 배포를 위해 필요한 소형 기지국 수가 급증하면 총체적 비용이 크게 늘어난다. 아래 표는 eMBB 구현 시 주요 비용 요소를 정리한 것이다.

이러한 비용 문제를 해결하기 위해 업계는 장비의 소형화, 표준화, 그리고 오픈 RAN과 같은 개방형 아키텍처를 통한 공급망 다각화와 경쟁 촉진을 모색하고 있다. 장기적으로는 규모의 경제와 기술 발전으로 인해 단위 비용이 점차 하락할 것으로 전망되지만, 고성능 eMBB 서비스의 보편화를 위해서는 지속적인 비용 최적화 노력이 필수적이다.

3GPP는 5G의 첫 번째 완전한 표준을 릴리스 15에서 정의했다. 이 릴리스는 eMBB를 위한 초기 기술 사양을 확립했으며, 주로 비독립형(NSA) 방식의 네트워크 구축을 지원했다. NSA 방식은 기존 LTE 코어망을 활용해 5G 무선 접속을 제공하는 방식으로, 초기 상용화를 가속화하는 데 기여했다.

릴리스 16(5G Phase 2)부터는 성능과 효율성이 개선되었다. 주요 초점은 독립형(SA) 네트워크 아키텍처의 완성, 지연 시간 감소, 그리고 보다 정교한 빔포밍 및 MIMO 기술의 향상에 맞춰졌다. 또한, 네트워크 슬라이싱 기능이 강화되어 eMBB 서비스 전용 슬라이스를 더 효율적으로 생성하고 관리할 수 있게 되었다.

릴리스 17 및 18에서는 eMBB의 성능이 더욱 확장되고 새로운 사용 사례에 대한 지원이 추가되었다. 특히 상향링크 성능 향상, 더 넓은 주파수 대역 활용, 그리고 인공지능/머신러닝을 네트워크 운영에 통합하는 방안이 도입되기 시작했다. 릴리스 18은 5G-Advanced의 시작을 알리는 표준으로, eMBB의 스펙트럼 효율성과 사용자 경험을 지속적으로 발전시켰다.

이러한 진화를 통해 eMBB는 단순한 데이터 속도 향상을 넘어, 더 안정적이고 지능화된 서비스의 기반을 제공하는 방향으로 발전해왔다. 각 릴리스는 이전 버전과의 하위 호환성을 유지하면서 새로운 기능을 추가했다.

3GPP 릴리스 15를 기반으로 한 첫 상용 5G 네트워크는 2019년 전후로 전 세계 주요 통신사들에 의해 도입되기 시작했다. 초기 서비스는 주로 eMBB에 초점을 맞추어, 기존 4G LTE 대비 월등히 높은 데이터 속도를 제공하는 것이 특징이었다. 많은 사업자가 초기에는 NSA 방식으로 5G를 빠르게 론칭한 후, 점차 SA 코어 네트워크로 전환하는 전략을 취했다.

아시아 지역에서는 한국의 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG U+)가 2019년 4월 세계 최초로 동시에 5G 상용 서비스를 시작하며 선도적인 입지를 보였다. 이들은 주요 도시 중심으로 네트워크를 구축하고, UHD 영상, AR/VR 콘텐츠, 클라우드 게이밍 등 eMBB 활용 서비스를 적극적으로 홍보했다. 중국에서는 차이나모바일, 차이나유니콤, 차이나텔레콤이 2020년 본격적인 5G 상용 서비스를 개시했으며, 광범위한 인프라 투자를 통해 세계 최대 규모의 5G 사용자 기반을 빠르게 형성했다.

유럽과 북미에서는 서비스 론칭 시기와 범위에 차이를 보였다. 미국의 버라이즌은 2019년 4월 두 도시에서 제한적 서비스를 시작했고, AT&T와 T모바일도 곧이어 합류했다. 이들의 초기 서비스는 고정 무선 접속과 모바일 eMBB에 중점을 두었다. 유럽의 경우 보다폰, 도이체 텔레콤, 오랑주 등의 주요 사업자들이 2019년 하반기부터 2020년에 걸쳐 주요 도시를 중심으로 5G 서비스를 단계적으로 출시했다. 초기 주파수 대역으로 3.5GHz 대역이 널리 사용되었으며, 이후 용량 확충을 위해 mmWave 대역도 일부 도입되었다.

이러한 상용화는 eMBB에 대한 시장 수요를 검증하는 동시에, 네트워크 성능 최적화, 장비 비용, 그리고 실내외 커버리지 확보 등 실제 운영상의 과제들을 부각시켰다. 통신사들은 서비스 출시 후 지속적으로 네트워크 밀도와 용량을 개선해 나갔다.

eMBB의 성능과 효율을 더욱 향상시키기 위한 진화는 5G-Advanced와 6G로 이어지며, 지속적인 표준화 작업이 진행 중이다.

5G-Advanced는 3GPP 릴리스 18부터 시작되는 5G의 진화 단계를 의미한다. eMBB 관점에서 이 단계는 단순한 속도 향상을 넘어, 에너지 효율, 스펙트럼 효율, 그리고 위치 기반 서비스의 정확도와 같은 시스템 전반의 효율성과 성능을 극대화하는 데 초점을 맞춘다. 특히 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 네트워크 운영 및 최적화에 본격적으로 통합하여, 트래픽 예측, 리소스 동적 할당, Massive MIMO 빔포밍 관리 등을 지능화하는 것이 핵심 과제이다[12]. 이는 더욱 안정적이고 효율적인 eMBB 서비스의 기반을 마련한다.

향후 6G 네트워크에서는 eMBB의 개념이 초월적 대역폭(Extreme Bandwidth) 서비스로 진화할 것으로 예상된다. 테라헤르츠(THz) 대역의 활용, 지능형 반사 표면(IRS)과 같은 신소재 기술의 도입, 그리고 통신과 감지 기능의 융합 등이 이를 실현할 핵심 기술로 꼽힌다. 이는 단순한 영상 스트리밍을 넘어, 완전한 홀로그램 통신, 디지털 트윈, 초고감각 XR(확장 현실)과 같은 데이터 집약적이고 초저지연이 요구되는 미래 서비스를 지원할 토대가 될 것이다. 따라서 eMBB의 발전 궤적은 인간 중심의 고속 데이터 서비스에서, 물리적-디지털 세계를 완전히 융합하는 초연결 인프라의 핵심 요소로 그 영역을 확장해 나갈 전망이다.

인공지능과 머신러닝 기술은 eMBB 네트워크의 복잡성을 관리하고 성능을 극대화하기 위한 핵심 도구로 진화하고 있다. 전통적인 규칙 기반의 네트워크 관리 방식은 예측 가능한 환경에서는 효과적이었으나, 사용자 이동 패턴, 트래픽 부하, 무선 채널 상태 등이 실시간으로 급변하는 5G 환경에서는 한계를 보인다. AI/ML은 방대한 네트워크 데이터를 분석하여 인간이 미리 정의하기 어려운 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 네트워크 리소스를 동적으로 최적화하는 자율적인 운영을 가능하게 한다[13].

주요 최적화 영역은 다음과 같다. 첫째, 트래픽 예측 및 리소스 할당이다. AI 모델은 시간, 위치, 이벤트 데이터를 학습하여 특정 셀의 미래 트래픽 수요를 예측한다. 이를 바탕으로 네트워크는 주파수, 전송 파워, 빔포밍 자원을 사전에 조정하여 정체를 방지하고 용량을 효율적으로 활용한다. 둘째, 지능형 빔 관리 및 핸드오버이다. Massive MIMO 기반의 복잡한 빔 패턴을 AI가 실시간으로 최적화하여 사용자에게 가장 안정적이고 높은 용량의 연결을 제공한다. 또한 사용자의 이동 경로를 예측하여 끊김 없는 핸드오버를 수행한다. 셋째, 네트워크 에너지 효율화이다. AI는 트래픽 부하가 낮은 시간대나 지역에서 일부 네트워크 장비를 절전 모드로 전환하는 등 지능형 에너지 관리 정책을 수립하여 전체적인 전력 소비를 줄인다.

이러한 AI/ML 기반 최적화는 5G-Advanced와 6G 표준화의 핵심 과제로 자리 잡고 있다. 3GPP에서는 NWDAF[14]와 같은 표준화된 네트워크 데이터 분석 기능을 도입하여 AI/ML 적용을 촉진하고 있다. 최종 목표는 최소한의 인간 개입으로 네트워크 성능, 효율성, 복원력을 지속적으로 자가 진화시키는 '자율 구동 네트워크'를 실현하는 것이다.