주요 기능 

1. 전송망 장애 예방을 위한 광선로 감시 모델 

광선로 장애(순장 장애) 조기 탐지 

광선로 감시 모델은 실시간 광신호의 이상 패턴을 분석하여 **순방향 장애(순장)**를 빠르게 탐지합니다. 장애 발생 시, 케이블 절단(cable cut) 여부 및 위치를 신속하게 판단하여 정확한 장애 원인 분석과 조치가 가능하게 합니다. 이를 통해 긴급 출동 및 복구 작업 시간을 단축하고, 서비스 가용성을 향상시킬 수 있습니다.

예지보전 기반 장애 예측  

광모듈의 성능 저하를 지속적으로 모니터링하며, AI 기반 추론 모델을 활용하여 장애 가능성이 높은 구간 또는 장비를 사전에 식별합니다. 예측 기반의 사전 점검 및 선제적 교체로 사전 예방 중심의 네트워크 운용체계 전환이 가능합니다.

 2. IP망 성능 트래픽 추이 기반 예측 분석 모델

트래픽 임계 도달 예측 (유형 1)  

• 시간 흐름에 따른 트래픽 사용량 증가 추세를 분석하여, 회선 또는 장비가 설정된 임계 대역폭을 초과할 시점을 사전에 예측합니다.
• 임계점 도달이 예상될 경우 사전 경보를 자동으로 제공하여, 과부하로 인한 장애를 미연에 방지할 수 있습니다.
• 이는 네트워크 용량 증설 및 회선 증편 판단에 선제적 기준 데이터로 활용됩니다.

 이상 트래픽 실시간 탐지 (유형 2) 

• 트렌드 분석을 기반으로 생성된 **정상 트래픽 범주(허용 임계값 범위)**를 기준으로, 실시간 유입되는 트래픽을 비교·분석합니다.
• 예상 범위를 벗어난 급격한 증가 또는 비정상적 트래픽 변화가 탐지될 경우, 즉시 관리자에게 이상 알림을 제공합니다.
• 네트워크 상태 변화나 성능 저하의 조기 징후 탐지에 효과적입니다.

유해 트래픽 탐지 및 알림 (유형 3) 

• AI 기반 유해 트래픽 분석 모델을 통해, DDoS(분산 서비스 거부) 공격 유형을 포함한 비정상 트래픽 패턴을 자동 탐지합니다.
• 네트워크 내 발생 가능한 보안 위협 트래픽을 실시간으로 식별하고, 자동으로 경보를 발생시켜 신속 대응이 가능하도록 지원합니다.
• 이는 **NMS와 연동된 보안 장비(방화벽, IPS 등)**와의 협업에도 활용될 수 있습니다.

３. 쳇봇 기반 AI 오퍼레이터

쳇봇 인터페이스

• 쳇봇 환경에서 자연어 질의를 통해 장애 현황을 질의하고 실시간으로 정보를 확인할 수 있습니다.
• 장애 유형에 따라 최적화된 대응 시나리오를 AI가 자동 추천하여, 대응 절차를 빠르게 안내합니다.

장애 대응 가이드 및 자동화 연동 

• 각 장애 유형에 대한 단계별 조치 방법을 안내합니다.
• 조치 가이드는 운영 절차 자동화 스크립트와 연동되어, 클릭 한 번으로 자동 복구 또는 대응 명령이 실행될 수 있도록 지원합니다.
• 이를 통해 장애 대응 속도와 정확성이 대폭 향상됩니다.

 유사 장애 사례 기반 분석 

• 과거에 발생한 유사 장애 사례를 자동 검색하여, 해당 장애의 원인, 대응 방법, 조치 결과 보고서를 자동 생성합니다.
• AI는 유사성 기반 분석을 통해 반복되는 장애 유형을 빠르게 식별하고, 관리자에게 가장 효과적인 조치 방안을 제시합니다.
• 이를 통해 장애 대응 속도와 정확성이 대폭 향상됩니다.