OCUDU로 보는 6G 오픈소스 RAN과 CU-DU 분리 구조

OCUDU가 겨냥하는 개방형 5G·6G RAN

미 국방부 FutureG 오피스는 2026년 3월 MWC에서 OCUDU(Open Centralized Unit Distributed Unit) 프로젝트를 공개했고, 4월에는 GitHub로 소스코드를 배포했다. 특정 벤더의 통신 소프트웨어에 묶이지 않는 개방형 5G·6G RAN 생태계를 국가 전략 차원에서 추진하기 시작한 셈이다.

FutureG 오피스는 2020년대 초부터 차세대 통신 인프라에서 벤더 종속을 줄이고, 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 기반의 개방형 아키텍처를 육성해 왔다. OCUDU는 그 흐름 안에서 O-RAN의 핵심 분리 지점인 CU(Central Unit)와 DU(Distributed Unit)를 오픈소스로 구현하는 데 초점을 둔다.

Linux Foundation이 거버넌스를 맡고 47개 조직이 참여한다. NVIDIA, Deutsche Telekom, Ericsson, Nokia, SK Telecom 등이 코드 기여자로 참여하는 구조는 기술 역량을 특정 공급자에게 집중시키지 않으면서도 스택의 지속성을 확보하려는 선택이다. Defense Scoop의 보도에 따르면 국방부는 이 스택을 군용 네트워크뿐 아니라 동맹국의 통신 인프라로 확산하는 장기 계획도 갖고 있다.

기지국 기능을 RU·DU·CU로 나누는 방식

O-RAN(Open Radio Access Network)은 단일 벤더가 통합 제공하던 기지국 기능을 분리하고, 그 사이를 개방형 인터페이스로 연결한다. 구조의 중심에는 RU, DU, CU가 있다.

RU(Radio Unit)는 안테나와 맞닿아 RF(Radio Frequency) 신호를 디지털로 변환하고 기저대역 처리 일부를 수행한다. DU와는 O-RAN Fronthaul 인터페이스인 O-FH로 연결된다.

DU(Distributed Unit)는 PHY 상위 계층(PHY-High), MAC, RLC를 처리한다. 실시간 지연 요건 때문에 기지국 인근의 엣지에 놓이며, CU와는 F1 인터페이스로 연결된다. F1은 제어 평면의 F1-C와 사용자 평면의 F1-U로 나뉜다.

CU(Central Unit)는 RRC(Radio Resource Control), PDCP(Packet Data Convergence Protocol) 같은 상위 프로토콜을 담당한다. CU는 다시 CU-CP(Control Plane)와 CU-UP(User Plane)으로 분리될 수 있고, 5G 코어 네트워크에는 NG-C와 NG-U로 연결된다.

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이 분리는 조달과 교체의 경계를 만든다. 표준 인터페이스가 유지된다면 특정 벤더의 RU와 다른 벤더의 DU, 또 다른 벤더의 CU를 조합하는 멀티벤더 배포가 가능하다.

시간 요건에 따라 갈리는 RIC 제어

RAN의 지능화는 RIC(RAN Intelligent Controller)를 중심으로 구성된다. RIC는 제어 응답 시간에 따라 Non-RT RIC와 Near-RT RIC로 나뉜다.

Non-RT RIC는 응답 시간이 1초를 초과하는 비실시간 제어를 맡는다. AI/ML 모델 학습, 정책 생성, 네트워크 최적화 파라미터 도출이 여기에 속한다. 이 계층의 애플리케이션은 rApp이며, O-RAN Alliance가 정의한 R1 인터페이스로 서비스와 데이터에 접근한다. 생성된 정책은 A1 인터페이스를 통해 Near-RT RIC로 전달된다.

Near-RT RIC는 10ms에서 1초 사이의 준실시간 제어를 담당한다. 무선 자원 관리(RRM), 핸드오버 최적화, 간섭 완화처럼 CU와 DU 수준에서 반응해야 하는 제어 로직이 대상이다. 이 계층의 애플리케이션인 xApp은 E2 인터페이스로 CU·DU에 연결된다. E2 Service Model은 지표 수집(KPM), 자원 제어(RC), 핸드오버 제어(HO)를 제공한다.

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RT 제어는 DU 안에서 10ms 미만으로 처리된다. Near-RT 제어는 RIC의 xApp이 맡고, Non-RT 제어는 클라우드 환경의 rApp이 대규모 AI/ML 연산을 수행한다. AI-RAN Alliance가 추진하는 AI 네이티브 RAN은 이 제어 계층 위에서 구현된다.

OCUDU 스택을 이루는 소프트웨어 계층

OCUDU는 하나의 단일 소프트웨어가 아니라, 표준 인터페이스로 연결되는 여러 오픈소스 컴포넌트의 스택이다.

RAN 레이어에는 NVIDIA Aerial과 srsRAN이 있다. NVIDIA는 Aerial CUDA-Accelerated RAN 소프트웨어를 Apache 2.0 라이선스로 오픈소싱하기로 결정했다. GPU 가속 기저대역 처리를 오픈소스 생태계에 개방하는 전환점이다. srsRAN은 Software Radio Systems가 개발한 오픈소스 4G/5G RAN 스택으로, 연구·개발 환경에서 검증된 소프트웨어 구현체다.

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Core Network 레이어는 5G SA(Standalone) 아키텍처의 NF(Network Function)인 AMF(Access and Mobility Management Function), SMF(Session Management Function), UPF(User Plane Function)로 구성된다. Open5GS, free5GC 같은 오픈소스 5G 코어 구현체와의 통합도 가능하다.

AI/ML 통합에서는 AI-RAN Alliance의 기술 지침을 따른다. 삼성, NVIDIA, SoftBank 등이 주도하는 이 컨소시엄은 RAN과 AI 워크로드를 같은 GPU 인프라에서 공존시키는 AI-RAN 아키텍처를 표준화한다.

참여 기업이 가져오는 생태계의 무게

NVIDIA는 GPU 가속 RAN 소프트웨어인 Aerial을 Apache 2.0으로 공개했다. 소프트웨어 판매보다 하드웨어(GPU) 판매와 생태계 영향력 확대를 택한 전략이다. NVIDIA CEO 젠슨 황은 "AI 네이티브 6G는 GPU 가속 위에서 구현된다"는 비전을 공개적으로 밝혔으며, Aerial 오픈소싱은 그 전략의 핵심이다.

Deutsche Telekom은 실제 상용 네트워크 환경에서의 검증과 유럽 규제 대응 경험을 제공한다. 유럽 주권 통신 인프라 구축이라는 EU의 목표도 OCUDU의 방향과 맞닿아 있다.

Ericsson과 Nokia의 참여는 기존 통신 인프라와의 상호운용성 측면에서 의미가 있다. 독점 소프트웨어 판매로 수익을 만들어 온 기업들이 오픈소스 스택에 참여하는 모습은 통신 장비 시장의 변화를 보여준다.

SK Telecom은 5G SA 상용화 경험과 AI-RAN Alliance 참여 이력을 바탕으로 아시아 시장 확산에 기여할 것으로 예상된다. DeepSig와 SRS(Software Radio Systems)는 FutureG 오피스가 OCUDU 리드 기관으로 직접 선정한 기업이다. DeepSig는 AI 기반 신호 처리를, srsRAN 개발사인 SRS는 오픈소스 기저대역 처리의 핵심 구현을 담당한다.

공급망과 표준화 전략이 만나는 지점

OCUDU는 기술 프로젝트이면서 동시에 6G 기술 표준화와 공급망 안보를 위한 정책 수단이다.

화웨이와 ZTE 장비를 배제한 이후 서방 국가는 Ericsson, Nokia 같은 소수 유럽 벤더에 과도하게 의존하는 취약점에 직면했다. 오픈소스 스택과 표준 인터페이스는 새 벤더의 진입 장벽을 낮추고, 멀티벤더 생태계를 통해 비용과 기술 독립성을 함께 확보하려는 기반이 된다.

미국 주도 6G 표준화 전략은 3GPP 표준화 작업과 오픈소스 구현체를 양방향으로 활용한다. OCUDU와 같이 정부가 지원하는 오픈소스 스택이 국제 표준의 레퍼런스 구현체가 된다면, 표준에 미국의 기술 방향성이 반영될 가능성이 높아진다. 이는 5G 표준화 과정에서 선점 효과가 중요했다는 경험과 연결된다.

OCUDU의 3년 로드맵은 캐리어급(Carrier-grade) 솔루션 개발을 목표로 한다. 연구·시험 환경에서 검증 중인 스택을 실제 상용 네트워크에 배포할 수 있는 수준으로 성숙시킨 뒤, 동맹국 군용 네트워크와 공공 안전 통신(FirstNet 유사 시스템), 민간 인프라로 확산 범위를 넓힌다는 구상이다.

미 육군은 이미 Linux 기반 운영체제를 광범위하게 사용하고 있고, 사이버사령부는 오픈소스 보안 도구에 적극 투자해 왔다. OCUDU는 오픈소스의 국방 채택 범위를 통신 인프라 계층으로 확장하는 사례다.