O-RAN 아키텍처는 xApp과 rApp을 통해 AI를 RAN에 직접 통합할 수 있지만, 데이터 수집, 모델 훈련, 코드 작성, 안전한 배포는 여전히 느리고 수동적인 작업입니다.
Dual-Brain 아키텍처는 LLM 기반 오케스트레이터가 운영자 의도를 데이터 수집 정책 및 배포 코드로 변환하고, NeuralSmith ML 엔진이 API를 통해 경량 분류기를 온디맨드로 훈련하여 두 가지 강점을 결합합니다.
컨테이너화된 O-RAN 5G~SA 테스트베드에서 얻은 실질적인 통찰력을 공유하며, LLM과 NeuralSmith ML 엔진을 활용한 AI 서비스 제공 방식의 연구 방향을 제시합니다.