High-stakes network decisions, made in minutes: How EDOTCO Group is transforming network planning with AI - Source Asia

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💡 한 줄 요약

EDOTCO 그룹은 통신망 계획·지리공간·운영 데이터를 통합한 NaPA에 대화형 인공지능인 NaPA GPT를 결합해, 최대 일주일 걸리던 기지국 입지 분석을 수분 내 수행할 수 있도록 전환하고 있다.

📌 핵심 요약

• 새 통신 타워의 입지를 정하려면 인구 분포, 신호 취약 지역, 수요 증가세, 주변 지형이 통신 범위에 미치는 영향 등을 함께 고려해야 한다.
• EDOTCO는 분산된 계획·지리공간·운영 데이터를 하나로 모아 통신 범위 공백, 후보 입지, 구축 방안을 비교할 수 있는 NaPA 플랫폼을 개발했다.
• 기존에는 분석에 필요한 데이터 준비를 데이터과학팀에 의존했으며, 요청의 복잡도에 따라 정보를 얻기까지 3일에서 일주일이 걸렸다.
• 마이크로소프트 애저 기반의 NaPA GPT는 자연어 질문을 운영·지리공간 데이터와 연결해 처리하고, 사전에 정의된 기준에 따른 유망 지역 순위를 수분 내 제시한다.
• EDOTCO는 NaPA GPT를 여러 시장과 계획 업무에 확대하면서 예측형 계획, 가정형 모의실험, 인공지능 보조 추천을 검토하고 있으며, 일부 정부기관에는 맞춤형 인프라 대시보드도 제공하고 있다.

🧩 주요 포인트

1. 복잡한 기지국 입지 자료를 NaPA에 통합해 여러 보고서와 도구를 오가던 분석 구조를 단일 플랫폼 중심으로 바꿨다.
2. 전문가가 데이터를 준비해 주던 방식에 자연어 질의 기능을 더함으로써 현업 팀이 직접 후보 지역을 탐색하고 근거 기반 권고안을 신속히 만들 수 있게 했다.
3. 실시간 운영·지리공간 데이터의 안전한 대규모 처리를 기반으로 향후 예측 계획과 규제·스마트시티 분야까지 적용 범위를 넓히려 하고 있다.

🧠 상세 정리

1. 통신 타워 입지 결정의 복잡성

영상 통화, 온라인 결제, 길 안내, 영상 재생과 같은 일상적 디지털 활동은 사용자가 서비스를 이용하기 훨씬 전부터 계획된 통신 인프라에 의존한다. 그 기반에는 수백만 명의 이용자와 기업을 연결하는 수많은 통신 타워가 있으며, 새 타워를 어디에 세울지는 단순히 빈 토지를 찾는 문제가 아니다. 계획 담당자는 인구가 어디에 밀집해 있는지, 이동통신 신호가 약한 곳은 어디인지, 수요가 어떻게 증가하는지, 주변 지형이 통신 범위에 어떤 영향을 주는지를 함께 검토해야 한다. EDOTCO 그룹은 이처럼 많은 계획·지리공간·운영 데이터를 종합해 지역사회와 고객, 통신사업자에게 가장 큰 효과를 줄 수 있는 위치를 찾는 일을 핵심 의사결정으로 보고 있다.

2. 통합 계획 플랫폼 NaPA의 구축

EDOTCO는 기지국 입지 결정을 더 정확하고 신속하게 대규모로 수행하기 위해 네트워크 계획 및 분석 도구인 NaPA를 개발했다. NaPA는 계획 데이터, 지리공간 데이터, 운영 데이터를 하나의 플랫폼에 모아 담당자가 여러 보고서나 별도 도구를 번갈아 확인하지 않아도 되도록 구성됐다. 이를 통해 통신 범위가 부족한 지역을 찾고, 여러 타워 후보지를 비교하며, 서로 다른 구축 방안을 평가할 수 있다. 이러한 데이터 기반 통신망 계획의 진전은 2025년 국제혁신상 수상으로도 인정받았다. 다만 플랫폼에 데이터가 통합됐더라도 적절한 답을 도출하려면 여전히 전문 지식과 분석 지원이 필요했다.

3. 전문가 의존에서 대화형 분석으로의 전환

기존 계획팀은 실제 분석을 시작하기 전에 데이터과학팀이 필요한 데이터 세트를 준비해 줄 때까지 기다려야 했다. 필요한 정보를 확보하는 데에는 요청의 복잡도에 따라 3일에서 일주일이 걸렸으며, 데이터 통합만으로는 현업의 접근성 문제가 완전히 해결되지 않았다. EDOTCO는 다음 단계의 혁신 목표를 데이터를 모으는 데서 그치지 않고 조직 구성원이 직접 이용할 수 있도록 만드는 것으로 설정하고, 마이크로소프트 애저 기반의 대화형 인공지능 인터페이스인 NaPA GPT를 도입했다. NaPA GPT에는 애저 컨테이너 앱스, 애저 블롭 스토리지, 애저 생성형 인공지능이 사용됐으며, 복잡한 질의를 안전하게 처리해 계획 담당자가 의사결정에 필요한 정보를 빠르게 확인하도록 지원한다.

4. 자연어 질의와 후보 지역 순위화

계획 담당자는 대시보드를 직접 탐색하거나 전문팀의 지원을 기다리는 대신 NaPA GPT에 자연어로 질문할 수 있다. 예를 들어 여러 계획 기준을 조합했을 때 향후 통신망 투자 잠재력이 가장 큰 지역이 어디인지 물어볼 수 있다. NaPA GPT는 독립형 대화 도구와 달리 EDOTCO의 운영 데이터와 지리공간 데이터에 연결돼 있어 실제 계획 시나리오를 실시간으로 탐색한다. 사전에 정의된 기준을 바탕으로 수분 안에 유망 지역의 순위형 후보 목록을 만들며, 이용자는 후속 질문을 통해 교통축 인근 지역이나 개발 속도가 빠른 지역을 우선하도록 결과를 좁힐 수 있다. 이 과정은 인공지능의 일반적인 응답이 아니라 조직의 실제 데이터와 명시된 계획 기준을 토대로 후보지를 비교하는 방식이다.

5. 현업 조직과 공공 부문으로의 정보 접근 확대

NaPA GPT는 계획팀뿐 아니라 영업 조직과 지역별 팀에도 분석 정보에 직접 접근할 수 있는 경로를 제공한다. 각 팀은 여러 가능성을 더 빠르게 살펴보고, 데이터에 근거한 의사결정을 지원하며, 이전보다 충분한 정보를 바탕으로 권고안을 작성할 수 있다. NaPA GPT가 EDOTCO 내부의 인공지능 기반 의사결정을 가속하는 한편, 더 넓은 NaPA 플랫폼은 맞춤형 인프라 대시보드를 통해 일부 정부기관에도 관련 정보를 제공하고 있다. 이는 통신사업자 내부의 타워 계획을 넘어 디지털 생태계 전반의 데이터 기반 계획을 지원하는 활용 방식이다. 기사에서는 별도 배경 자료로 마이크로소프트의 2026년 업무동향지수를 인용하며, 인공지능을 사용하는 말레이시아인의 69%가 1년 전에는 해내지 못했던 업무를 현재 수행하고 있다고 응답했다고 전한다.

6. 확장 기반과 향후 계획

NaPA GPT가 여러 시장으로 확대되면서 EDOTCO에는 대량의 실시간 지리공간·운영 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 확장형 클라우드 기반이 필요해졌다. EDOTCO는 마이크로소프트 애저가 실시간 운영 데이터, 고급 분석, 인공지능을 신뢰할 수 있는 환경에 결합해 더 빠르고 충분한 정보에 근거한 예측형 계획 결정을 지원한다고 설명했다. 현재 회사는 NaPA GPT를 기존 계획 업무에 더 깊이 통합하는 동시에 예측형 계획, 가정 변화에 따른 모의실험, 인공지능 보조 추천을 검토하고 있다. 또한 이러한 접근법을 통신 분야에만 한정하지 않고 규제 계획과 미래 스마트시티 개발에 적용할 가능성도 살펴보고 있다. 다만 기사에서 이들 항목은 향후 탐색 및 확장 방향으로 제시됐으며, 이미 전면적으로 운영되고 있다는 성과로 보고되지는 않았다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• NaPA 사례는 데이터를 한곳에 모으는 것만으로는 전문가 의존과 대기 시간이 사라지지 않으며, 현업이 직접 질의할 수 있는 접근 계층이 추가돼야 통합 데이터가 신속한 의사결정으로 이어질 수 있음을 보여준다.
• NaPA GPT의 핵심은 일반 대화 기능 자체보다 EDOTCO의 운영·지리공간 데이터에 연결되고, 정의된 계획 기준과 후속 질문을 이용해 후보지를 순위화하고 세부 조건을 조정한다는 점이다.
• 현재 확인된 활용은 통신망 계획과 일부 정부기관용 인프라 대시보드에 집중돼 있으며, 예측 계획·가정형 모의실험·규제 계획·스마트시티 적용은 향후 검토하는 확장 방향으로 구분해야 한다.

✅ 액션 아이템

• 통신망 계획을 위한 복잡한 입지 데이터를 NaPA에 통합해 통신 범위 공백과 후보 입지를 단일 플랫폼에서 비교한다.
• 데이터과학팀에 의존해 3일에서 일주일 걸리던 데이터 준비를 줄이고 NaPA GPT로 수분 내 유망 지역 순위를 산출한다.
• 마이크로소프트 애저 기반 NaPA GPT를 활용해 예측형 계획, 가정형 모의실험, 인공지능 보조 추천을 규제·스마트시티로 확대 검토한다.

❓ 열린 질문

• 사전 정의 기준을 적용한 NaPA GPT 유망 지역 순위가 신호 취약 지역·수요 증가세·주변 지형을 어느 비중으로 반영하는가?
• EDOTCO의 NaPA는 실시간 운영·지리공간 데이터로 통신 범위 공백과 후보 지역 구축안을 비교할 때 어떤 제약이 남는가?
• 자연어 질의형 NaPA GPT가 일부 정부기관에 제공한 맞춤형 인프라 대시보드에서 현업 팀 탐색 속도와 신뢰도를 어떻게 정량화할 것인가?