학부 과정 동안 저는 로봇이라는 제 주력 분야를 깊이 파고드는 동시에, 늘 인접 기술과의 융합 가능성에 대해 탐구해왔습니다. 그러던 중, KAIST 전기및전자공학부가 주최하고 LG유플러스가 후원하는 제4회 Get-FEEL Conference에 참여할 기회를 얻게 되었습니다. 전국 각지에서 모인 뛰어난 공학도들과 함께, 현실의 기술적 난제를 해결하는 이 컨퍼런스는 제게 또 다른 차원의 성장을 안겨주었습니다.

1. 문제 정의: 5G 통신의 끊어진 고리를 찾아서

저희 팀에게 주어진 과제는 명확했습니다: “차량 기반 스몰셀 클러스터링을 통해 도심의 5G 네트워크를 최적화하라.” 5G 기술이 상용화되었지만, 여전히 빌딩 숲이나 복잡한 골목에서는 통신이 끊기는 ‘음영 지역’이 존재합니다. 기존의 거대 기지국만으로는 이 모든 곳을 촘촘히 커버하기 어렵다는 현실적인 문제였습니다.

가장 먼저 저희 팀이 떠올린 아이디어는 “도시에서 가장 예측 가능하고 넓은 범위를 움직이는 것은 무엇일까?”라는 질문이었습니다. 답은 바로 ‘시내버스’였습니다. 정해진 노선을 따라 도시의 혈관처럼 구석구석을 누비는 시내버스에 스몰셀(소형 기지국)을 탑재한다면, 가장 효율적인 이동형 네트워크 허브를 만들 수 있을 것이라 확신했습니다.

2. 아이디어를 현실로: 클러스터링 알고리즘 구현

저희의 핵심 전략은 스몰셀을 탑재한 버스들을 ‘클러스터 헤드’로 삼아, 주변 사용자들이 가장 가까운 버스에 동적으로 연결되는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이를 이론에만 그치지 않고 증명하기 위해, 저는 즉시 시뮬레이션 환경을 구축했습니다.

(위: 수많은 사용자(파란 점)가 가장 가까운 버스(빨간 점)에 연결되는 클러스터링 시뮬레이션)

수많은 사용자와 버스의 GPS 좌표 데이터를 생성하고, 각 사용자가 가장 가까운 버스를 효율적으로 찾도록 하기 위해 Python의 scipy.spatial.cKDTree 라이브러리를 활용한 k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘을 구현했습니다. 이 시뮬레이션을 통해 저희 아이디어가 통신 지연 시간을 줄이고 커버리지를 효과적으로 확대할 수 있음을 시각적, 정량적으로 입증할 수 있었습니다.

3. 4일간의 여정이 남긴 것

KAIST Get-FEEL Conference는 단순한 수료증 한 장 이상의 의미를 가집니다.

첫째, 제 연구 분야의 경계를 확장하는 경험이었습니다. 로봇이 현실 세계에서 원활하게 작동하기 위해서는 끊김 없는 통신 인프라가 필수적입니다. 이번 프로젝트를 통해 5G 네트워크의 근본 원리를 이해하게 된 것은, 앞으로 제가 연구할 로봇들의 상호작용과 데이터 통신 시스템을 설계하는 데 중요한 자산이 될 것입니다.

둘째, 집단 지성의 힘을 체감했습니다. 각기 다른 강점을 가진 팀원들, 그리고 LG유플러스 현업 전문가들의 날카로운 피드백 속에서 아이디어를 다듬어가는 과정은 혼자서는 결코 얻을 수 없는 값진 경험이었습니다.

KAIST에서의 짧지만 강렬했던 4일은, 제가 가진 기술을 새로운 분야에 적용하고, 동료들과의 협력을 통해 더 큰 문제를 해결해나가는 공학자로서의 역량을 한 단계 끌어올리는 귀중한 시간이었습니다. 이 경험은 제 주력 분야인 로보틱스 연구에 깊이를 더하고, 기술을 통해 실제 사회 문제를 해결하고자 하는 제 목표를 더욱 확고히 하는 계기가 되었습니다.