User Data Congestion – 3GPP TS 23.288

User Data Congestion – 3GPP TS 23.288 기반 분석

User Data Congestion은 5G 네트워크에서 사용자 데이터가 과도하게 집중되거나 처리 용량을 초과하여 발생하는 네트워크 혼잡을 나타내는 개념입니다. 이는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 통해 모니터링되며, 네트워크 성능 저하와 사용자 경험(QoE) 악화를 초래할 수 있습니다. 이 문제는 트래픽 분산, 리소스 최적화, 그리고 동적 확장(Auto Scaling) 등의 기술을 통해 해결할 수 있습니다.

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1. User Data Congestion의 정의

• User Data Congestion은 사용자가 발생시키는 데이터 트래픽이 네트워크의 처리 용량을 초과하여 발생하는 네트워크 혼잡 상태입니다.
• 과도한 트래픽이 특정 지역이나 네트워크 기능에 집중될 경우, 패킷 손실, 지연 시간 증가, 연결 끊김 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
• NWDAF는 이러한 상황을 실시간으로 감지하고, 최적화 조치를 수행할 수 있도록 데이터를 제공합니다.

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2. User Data Congestion의 주요 원인

User Data Congestion은 여러 가지 원인으로 발생할 수 있습니다.

원인설명

과도한 사용자 트래픽	특정 지역에서 많은 사용자가 네트워크 자원을 동시에 사용하는 경우
핫스팟 지역 집중	경기장, 공항, 콘서트 등 특정 장소에서 많은 사용자가 동시에 데이터 서비스를 사용하는 경우
네트워크 용량 부족	네트워크 구성 요소(예: 기지국, 코어 네트워크)가 현재 트래픽을 처리할 수 없는 경우
비효율적인 트래픽 관리	트래픽 분산 및 리소스 관리가 제대로 이루어지지 않는 경우
서비스 품질(QoS) 미비	사용자의 서비스 요구 사항을 만족시키기 위한 QoS 조정이 부족한 경우

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3. User Data Congestion의 성능 지표 (KPI)

User Data Congestion을 측정하기 위한 주요 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Traffic Load (Mbps/Gbps)	특정 지역 또는 네트워크 요소에서 발생하는 데이터 트래픽의 양
Packet Loss (%)	네트워크에서 발생한 패킷 손실 비율
Latency (ms)	데이터 전송 시 발생하는 지연 시간
Throughput (Mbps/Gbps)	사용자가 실제로 경험하는 다운로드 및 업로드 속도
Handover Failure Rate (%)	네트워크 혼잡 시 핸드오버 실패 비율
Session Drop Rate (%)	사용자 세션의 끊어짐 비율

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4. User Data Congestion의 해결 방법

(1) NWDAF 기반 데이터 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 User Data Congestion 상태를 감지합니다.
• 네트워크 성능 저하를 예측하고, 트래픽 집중 지역을 식별하여 동적 트래픽 관리 및 리소스 분배를 실행합니다.

(2) 트래픽 분산 및 부하 균형 (Load Balancing)

• Cell Load Balancing: 특정 기지국이나 셀에 과도한 트래픽이 집중되는 것을 방지하기 위해 트래픽을 여러 셀로 분산합니다.
• Network Slicing: **다양한 유형의 서비스(eMBB, URLLC, mMTC)**에 맞춰 슬라이스별로 리소스를 분배하여 데이터 트래픽이 집중되지 않도록 합니다.

(3) 자동 확장(Auto Scaling)

• 네트워크 용량이 부족할 때, 자동으로 자원을 확장하여 사용자 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 예를 들어, 특정 지역에서 트래픽이 급증하면, **추가적인 UPF(User Plane Function)**를 활성화하여 사용자 데이터를 처리합니다.

(4) QoS 최적화

• **QoS (Quality of Service)**를 설정하여 데이터 트래픽의 우선순위를 조정하고, 중요 서비스(예: VoNR, 스트리밍)의 품질을 보장합니다.
• 비우선 순위 트래픽을 감소시키거나 딜레이 허용 범위를 늘려 중요한 서비스에 자원을 할당합니다.

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5. User Data Congestion의 활용 사례

(1) 고밀도 지역에서의 트래픽 관리

• 스포츠 경기장, 콘서트, 공항과 같은 고밀도 지역에서는 갑작스러운 트래픽 증가로 데이터 혼잡이 발생할 수 있습니다.
• NWDAF를 활용해 실시간으로 트래픽을 분석하고, 트래픽 분산 및 자원 재할당을 통해 문제를 해결합니다.

(2) IoT 및 M2M 트래픽 최적화

• IoT(Internet of Things) 및 M2M(Machine-to-Machine) 기기에서 발생하는 대량의 트래픽을 효율적으로 관리하여 데이터 혼잡을 방지합니다.
• 예를 들어, 스마트 시티에서 수집되는 대규모 데이터를 처리할 때, mMTC 슬라이스를 활용하여 트래픽을 최적화합니다.

(3) 긴급 상황에서의 데이터 우선순위 지정

• 재난 구조 활동, 긴급 상황에서는 Critical Communications를 위해 우선순위 높은 트래픽에 리소스를 할당합니다.
• URLLC 슬라이스를 사용하여 실시간 데이터 통신을 보장하고, 일반 트래픽은 후순위로 처리합니다.

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6. User Data Congestion 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 User Data Congestion 분석 및 최적화
TS 23.501	5G Core 네트워크 아키텍처 및 데이터 관리
TS 28.552	5G 네트워크 성능 및 QoS 관리

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결론

User Data Congestion은 5G 네트워크에서 과도한 사용자 트래픽으로 인한 네트워크 성능 저하를 나타내며, 이를 해결하기 위한 다양한 기술들이 적용됩니다. NWDAF를 활용한 실시간 모니터링과 트래픽 분산, 자동 확장(Auto Scaling), QoS 최적화 등을 통해 혼잡을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 안정성과 **사용자 경험(QoE)**을 개선할 수 있습니다.