UE-Related Network Performance (UE 관련 네트워크 성능) – 3GPP TS 23.288

UE-Related Network Performance (UE 관련 네트워크 성능) – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**UE (User Equipment, 사용자 단말)**은 5G 네트워크에서 데이터를 송수신하는 주요 엔터티로, **UE 관련 네트워크 성능(UE-Related Network Performance)**은 3GPP TS 23.288에서 정의하는 핵심 분석 항목 중 하나입니다. NWDAF(Network Data Analytics Function)는 UE의 성능 데이터를 수집 및 분석하여 서비스 품질(QoS) 최적화, 부하 분산, 네트워크 장애 예방 등의 작업을 지원합니다.

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1. UE-Related Performance의 정의

• 개별 **UE(스마트폰, IoT 디바이스, 차량 등)**의 네트워크 성능을 측정하는 다양한 KPI 기반의 성능 분석.
• UE가 기지국(gNB) 및 5G Core Network(5GC)와 통신할 때 발생하는 성능 데이터 수집.
• 머신러닝 및 빅데이터 분석을 활용하여 사용자 경험(QoE) 향상 및 네트워크 최적화 수행.

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2. UE 관련 주요 성능 지표 (KPI)

지표 (KPI)설명

UE Registration Success Rate (%)	UE가 5G 네트워크에 성공적으로 등록하는 비율
Signal Strength (RSRP, RSRQ, SINR)	UE가 수신하는 무선 신호 강도 및 품질
UE Latency (ms)	UE에서 네트워크로 요청을 보낼 때의 왕복 지연 시간
UE Throughput (Mbps/Gbps)	UE에서 측정한 다운로드/업로드 속도
Packet Loss Rate (%)	UE와 네트워크 간 송수신 중 손실된 패킷의 비율
Handover Success Rate (%)	UE가 기지국 간 이동할 때 성공적으로 핸드오버되는 비율
RRC Connection Setup Time (ms)	UE가 RRC 연결을 설정하는 데 걸리는 시간
Call Drop Rate (%)	UE의 음성 및 데이터 연결이 예기치 않게 끊어지는 비율
Battery Consumption (mW)	5G 네트워크 연결 시 UE의 배터리 소모량

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3. UE 성능 분석 및 최적화 방법

(1) NWDAF 기반 UE 성능 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 UE에서 발생하는 트래픽 및 성능 데이터를 실시간으로 분석.
• AI 기반 예측을 활용하여 UE의 성능 저하 문제를 사전에 감지 및 대응.
• **Anomaly Detection(이상 탐지)**을 통해 비정상적인 네트워크 동작을 자동으로 감지.

(2) UE 부하 상태 분석

부하 상태설명

Low Load (낮은 부하)	UE 트래픽이 적고, 네트워크 리소스 여유 있음
Medium Load (중간 부하)	UE 트래픽 증가 중이며, 최적화 고려 필요
High Load (높은 부하)	UE 트래픽 과부하 상태이며, QoS 조정 필요

(3) 성능 최적화 방안

1. UE-Powered Network Optimization
   • UE에서 측정한 데이터를 활용하여 네트워크 빔포밍 및 핸드오버 최적화.
   • UE의 위치 및 이동 패턴을 분석하여 최적의 셀(cell)로 연결.
2. Adaptive Data Rate & Power Saving
   • UE가 필요할 때만 고속 데이터 전송을 수행하여 배터리 소비 절감.
   • IoT 및 저전력 디바이스의 경우, Power Saving Mode 적용.
3. Network Slicing을 활용한 맞춤형 QoS 제공
   • eMBB(초고속 데이터), URLLC(초저지연), mMTC(대량 IoT) 트래픽에 따라 UE 트래픽을 차별적으로 처리.
4. Dynamic Handover Optimization
   • AI 기반으로 UE 이동 패턴을 분석하여 핸드오버 실패 최소화.
   • 이동 중 끊김 없는 5G 연결을 유지하기 위해 RRC 매개변수 최적화.
5. User Experience Enhancement
   • UE가 스트리밍, 게임, VoNR(Voice over NR)과 같은 특정 서비스 사용 시 최적의 QoE 제공.
   • NWDAF를 활용하여 개별 UE의 **서비스 경험(Observed Service Experience, OSE)**을 분석 및 개선.

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4. UE 성능 분석의 활용 사례

(1) 실시간 사용자 경험 최적화

• VoNR(5G 음성 통화) 품질 분석 후 통화 품질 개선을 위한 핸드오버 최적화.
• 스트리밍 서비스(Netflix, YouTube)에서 끊김 없는 경험을 제공하기 위해 대역폭 동적 할당.

(2) 스마트 시티 및 IoT 디바이스 최적화

• 저전력 IoT(예: 스마트 미터, 차량 통신)에서 배터리 효율성을 극대화하기 위해 PSM(Power Saving Mode) 적용.
• 공공 와이파이 및 5G 네트워크를 결합한 UE 트래픽 분산.

(3) 고속 이동 환경에서 네트워크 안정성 유지

• 기차, 자동차, 항공기 내 UE가 고속으로 이동할 때 핸드오버 최적화를 통해 연결 유지.
• AI 기반 예측을 활용하여 네트워크 슬라이싱 최적화 수행.

(4) 서비스 장애 감지 및 자동 복구

• NWDAF가 실시간 UE 데이터를 분석하여, 특정 지역에서 네트워크 품질이 저하될 경우 자동 대응.
• AI 기반으로 장애 발생 가능성이 높은 UE 트래픽 패턴을 감지하여 예방적 조치 수행.

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5. UE-Related Performance 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 UE 성능 분석 및 최적화
TS 38.300	5G NR (New Radio) 무선 인터페이스 표준
TS 28.552	5G 네트워크 성능 및 QoS 관리

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결론

UE-Related Network Performance는 5G 네트워크에서 사용자 단말(UE)의 성능을 평가하고 최적화하는 핵심 개념입니다. NWDAF를 활용한 실시간 분석과 AI 기반 최적화를 통해 UE의 네트워크 품질을 높이고, 사용자 경험(QoE)을 향상시키며, 배터리 소모를 줄일 수 있습니다. 자동 핸드오버 최적화, 트래픽 예측, 장애 예방 등의 기술을 통해 보다 안정적이고 효율적인 5G 네트워크 운영이 가능해집니다.