Network Performance in RAN (Radio Access Network) – 3GPP TS 23.288

Network Performance in RAN (Radio Access Network) – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**Network Performance (RAN)**은 3GPP TS 23.288에서 정의하는 네트워크 성능 지표 중 하나로, 5G **무선 접속망(RAN, Radio Access Network)**의 성능을 분석하고 최적화하는 개념입니다. 이는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**가 데이터를 수집 및 분석하여 네트워크 운영자가 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원합니다.

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1. Network Performance (RAN)의 정의

• 무선 접속망(RAN)의 성능을 측정하는 다양한 **Key Performance Indicators (KPI)**를 기반으로 분석.
• 기지국(gNB), 사용자 단말(UE), 네트워크 슬라이스(NSI) 등 다양한 RAN 요소에서 데이터를 수집.
• 머신러닝 및 빅데이터 분석을 활용하여 네트워크 성능 최적화 및 장애 예방 수행.

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2. Network Performance (RAN)의 주요 지표

RAN의 성능을 측정하는 주요 KPI는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Signal Strength (RSRP, RSRQ, SINR)	무선 신호 강도 및 품질 측정
Latency (ms)	사용자 단말(UE)과 기지국(gNB) 간 데이터 전송 지연
Throughput (Mbps/Gbps)	사용자 단말(UE)에서 측정한 데이터 전송 속도
Packet Loss (%)	데이터 패킷 손실률
Handover Success Rate (%)	셀 간 핸드오버 성공률
Resource Utilization (%)	기지국의 무선 자원 사용률 (PRB 사용률 등)
Call Drop Rate (%)	음성 및 데이터 서비스의 세션 중단율
User Perceived QoE (Quality of Experience)	사용자가 체감하는 서비스 품질

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3. RAN 성능 분석 및 최적화 방법

(1) NWDAF 기반 RAN 성능 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 RAN 요소(gNB, UE, UPF 등)에서 실시간 데이터를 수집하여 분석.
• 머신러닝 기반 트렌드 분석 및 예측을 통해 성능 저하 문제를 사전에 감지.
• 이상 탐지(Anomaly Detection) 기법을 활용하여 네트워크 장애 원인 분석.

(2) RAN 부하 상태 분석

부하 상태설명

Low Load (낮은 부하)	네트워크 리소스 사용률이 낮고 성능 최적화 불필요
Medium Load (중간 부하)	네트워크 리소스 사용량이 증가, 최적화 고려 필요
High Load (높은 부하)	RAN이 과부하 상태이며, 부하 분산 및 최적화 필요

(3) 성능 최적화 방안

1. Beamforming 최적화
   • Massive MIMO 및 빔포밍 기술을 활용하여 특정 사용자(UE)에게 최적의 신호 제공.
2. Carrier Aggregation (CA) 활용
   • 여러 주파수 대역을 묶어 데이터를 동시에 전송하여 처리량(Throughput) 증가.
3. Dynamic Spectrum Sharing (DSS) 적용
   • 4G LTE 및 5G NR 간 주파수 공유를 통해 스펙트럼 효율성 극대화.
4. Handover 최적화
   • 핸드오버 임계값 조정 및 AI 기반 핸드오버 예측을 통해 성공률 향상.
5. 네트워크 슬라이싱(Network Slicing) 기반 최적화
   • eMBB, URLLC, mMTC 트래픽에 맞게 무선 자원을 동적으로 할당.

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4. RAN 성능 분석의 활용 사례

(1) 5G 네트워크 품질 최적화

• 특정 지역(예: 지하철, 경기장)에서 RAN 성능이 저하될 경우 자동으로 트래픽 관리 및 최적화 수행.
• 고속 이동(예: 기차, 차량) 중 사용자 경험(QoE) 개선.

(2) VoNR(Voice over NR) 및 비디오 스트리밍 품질 향상

• VoNR(5G 기반 음성 통화) 성능을 분석하여 끊김 없는 통화 제공.
• 스트리밍 서비스(Netflix, YouTube)에서 버퍼링 감소 및 화질 유지.

(3) 자동 장애 대응 (Self-Healing Network)

• AI 기반 RAN 분석을 통해 네트워크 성능 저하 감지 및 자동 복구 수행.
• 트래픽 패턴을 학습하여 예측 기반 네트워크 확장(Auto Scaling) 적용.

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5. Network Performance (RAN) 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 RAN 성능 분석 및 최적화
TS 38.300	5G NR (New Radio) 무선 접속망 기술
TS 28.552	5G 네트워크 성능 관리

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결론

**Network Performance (RAN)**은 5G 무선 접속망(RAN)의 성능을 측정하고 최적화하는 중요한 개념입니다. NWDAF 기반 데이터 분석과 AI/ML 기반 예측 기술을 활용하면, 무선 네트워크의 성능 저하를 사전에 감지하고, 자동으로 최적화할 수 있습니다. 5G RAN 최적화를 통해 더 나은 사용자 경험(QoE), 향상된 네트워크 안정성, 효율적인 트래픽 관리가 가능해집니다.