Redundant Transition Experience – 3GPP TS 23.288

Redundant Transition Experience – 3GPP TS 23.288 기반 분석

Redundant Transition Experience는 5G 네트워크에서 **불필요하거나 중복된 상태 전환(Redundant State Transitions)**이 사용자 경험(QoE)에 미치는 영향을 분석하고 최적화하는 개념입니다.
이는 특히 UE(User Equipment)의 네트워크 연결 상태(Idle ↔ Connected ↔ Inactive) 전환이 과도하게 발생하는 경우, 네트워크 성능 저하 및 배터리 소모 증가를 유발할 수 있습니다. **Network Data Analytics Function(NWDAF)**을 활용하여 이러한 문제를 감지하고 해결할 수 있습니다.

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1. Redundant Transition Experience의 정의

• **Redundant Transition(중복 전환)**이란 UE가 불필요하게 여러 네트워크 상태(Connected ↔ Idle ↔ Inactive)를 반복하는 현상.
• 잦은 상태 전환은 네트워크 리소스 낭비, 지연 증가, QoS 저하, 배터리 소모 증가를 초래할 수 있음.
• NWDAF를 활용하여 불필요한 상태 전환을 분석하고 최적화된 전환 정책을 적용.

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2. 주요 성능 지표(KPIs)

Redundant Transition Experience를 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

State Transition Rate (Idle ↔ Connected)	UE가 불필요하게 네트워크 상태를 변경한 횟수
Paging Success Rate (%)	네트워크가 UE를 성공적으로 찾은 비율
Battery Consumption (mW)	UE의 네트워크 연결 상태 전환으로 인해 소모된 배터리량
Signaling Overhead (%)	중복된 상태 전환으로 인해 발생한 시그널링 부하
Handover Efficiency (%)	UE가 이동 중 핸드오버 시 중복 전환 없이 최적의 경로로 연결된 비율
Session Drop Rate (%)	상태 전환 중 세션이 끊어진 비율

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3. Redundant Transition Experience 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 Redundant Transition 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 UE의 네트워크 상태 전환 패턴을 분석하여 불필요한 전환 감지.
• AI 기반 학습 모델을 활용하여 UE의 이동 패턴 및 트래픽 특성을 분석하여 최적의 상태 유지 정책 적용.

(2) 상태 전환 최적화 기술

최적화 방법설명

Adaptive Idle/Connected Mode Switching	UE의 트래픽 패턴에 따라 최적의 상태 전환 정책 적용
Smart Paging Mechanism	네트워크가 UE를 찾을 때 불필요한 시그널링을 최소화
Enhanced DRX (Discontinuous Reception) Strategy	UE가 절전 모드에서도 필요할 때만 상태 전환 수행
Handover Optimization	불필요한 핸드오버로 인한 상태 변경을 줄이기 위해 최적의 경로 선택
Network Slicing for Transition Control	특정 UE 그룹(예: IoT, VoNR)에 맞는 상태 전환 정책 적용

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4. Redundant Transition Experience의 활용 사례

(1) 5G 스마트폰의 배터리 소모 최적화

• 잦은 상태 전환이 배터리 소모를 증가시키므로, DRX 타이머 조정 및 AI 기반 상태 전환 예측을 적용하여 배터리 효율 극대화.

(2) IoT 및 M2M 디바이스의 네트워크 연결 최적화

• mMTC(대규모 IoT) 환경에서 UE가 불필요하게 네트워크에 재연결하지 않도록 PSM(Power Saving Mode) 및 eDRX를 적용하여 전력 소모 최소화.

(3) VoNR(5G 음성통화) 및 비디오 스트리밍의 QoE 개선

• VoNR 및 비디오 스트리밍 서비스에서 불필요한 상태 전환을 줄여 네트워크 연결 품질을 최적화.
• AI 기반으로 스트리밍 트래픽 패턴을 분석하여 상태 전환을 최소화.

(4) 스마트 교통 및 자율주행 차량의 연결 안정성 유지

• 이동 중인 차량이 불필요한 기지국 간 핸드오버를 수행하지 않도록 AI 기반 핸드오버 최적화.
• V2X(Vehicle-to-Everything) 서비스에서 일관된 네트워크 연결을 유지하여 자율주행 안정성 확보.

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5. Redundant Transition Experience 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 상태 전환 분석 및 최적화
TS 23.501	5G Core 네트워크에서 UE 상태 관리 방식 정의
TS 28.552	5G 네트워크 성능 및 상태 전환 유지 관리

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6. 결론

Redundant Transition Experience는 5G 네트워크에서 UE의 불필요한 상태 전환을 최소화하고, QoS를 유지하면서 네트워크 리소스를 효율적으로 관리하는 핵심 개념입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 실시간 상태 전환 분석, AI 기반 예측 모델, 스마트 페이징, 최적화된 DRX 및 핸드오버 기법을 활용하면 배터리 효율성, 네트워크 성능, 사용자 경험(QoE) 개선이 가능합니다.