DCCF (Data Collection Coordination Function) – 3GPP TS 23.288

DCCF (Data Collection Coordination Function) – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**DCCF (Data Collection Coordination Function)**은 5G 네트워크에서 NWDAF(Network Data Analytics Function)와 연계하여 데이터를 수집, 정리, 조정하는 핵심 기능입니다.
3GPP TS 23.288에서는 DCCF를 활용하여 네트워크 데이터의 효율적 수집 및 관리를 수행하도록 정의하고 있습니다.

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1. DCCF의 역할 및 기능

DCCF는 5G 네트워크에서 다양한 데이터 소스로부터 정보를 수집하고, 분석을 위한 최적의 데이터 세트를 생성하는 기능을 담당합니다.
이를 통해 AI 기반 분석의 정확도를 향상시키고, 실시간 데이터 스트리밍을 최적화합니다.

(1) DCCF 주요 역할

• 다양한 네트워크 기능(NFs)에서 데이터를 수집 및 정리
• 데이터 중복 방지 및 정규화
• NWDAF에서 필요로 하는 데이터 필터링 및 제공
• 실시간 및 비실시간 데이터 스트리밍 관리
• 데이터 보안 및 정책 적용

(2) DCCF 주요 기능

기능설명

데이터 필터링(Data Filtering)	중복된 데이터를 제거하고 필요한 정보만 NWDAF로 전달
데이터 정규화(Data Normalization)	네트워크 기능별 다양한 포맷의 데이터를 표준화
실시간 데이터 스트리밍(Real-time Data Streaming)	빠른 응답이 필요한 AI 분석을 위해 실시간 데이터 제공
비실시간 데이터 처리(Batch Data Processing)	장기적인 분석을 위한 데이터 수집 및 저장
데이터 보안 및 정책 적용(Data Security & Policy Enforcement)	수집된 데이터를 안전하게 저장하고, 보안 정책을 준수

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2. DCCF와 5G 네트워크 구조

DCCF는 5G Core Network(5GC)의 다양한 네트워크 기능(NF)과 연동하여 작동합니다.

(1) 주요 연동 네트워크 기능 (NF)

연동 NFDCCF 역할

NWDAF (Network Data Analytics Function)	데이터 분석을 위한 정제된 데이터 제공
AMF (Access and Mobility Management Function)	UE 이동 데이터 수집 및 최적화
SMF (Session Management Function)	PDU 세션 트래픽 데이터 필터링
UPF (User Plane Function)	데이터 경로 및 QoS 데이터 수집
PCF (Policy Control Function)	정책 기반 데이터 수집 및 적용

(2) DCCF 데이터 흐름

1. 다양한 NF에서 원시 데이터 수집
2. DCCF가 데이터 정제 및 중복 제거
3. 필요한 데이터만 NWDAF로 전달
4. NWDAF가 AI 기반 분석을 수행하고 최적화 피드백 제공

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3. DCCF의 주요 분석 요소 (3GPP TS 23.288 기준)

DCCF는 NWDAF의 분석을 위해 다양한 데이터 유형을 수집 및 최적화합니다.

분석 요소DCCF의 역할

NF 부하 수준(NF Load Level)	과부하 발생 NF 데이터를 정리하여 NWDAF로 전달
네트워크 슬라이싱 부하(Network Slice Load Level)	슬라이스별 부하 데이터를 최적화하여 분석 지원
서비스 경험(Service Experience)	QoE 데이터를 필터링하여 정확한 사용자 경험 분석 가능
이동 패턴 분석(Movement Behaviour)	핸드오버 및 이동성을 예측하기 위한 이동 데이터 정리
데이터 혼잡 분석(User Data Congestion)	트래픽 집중 지역을 분석하기 위한 데이터 제공

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4. DCCF 활용 사례 및 기대 효과

(1) AI 기반 네트워크 자동화

• DCCF가 실시간 네트워크 데이터를 정리하여 NWDAF의 AI 분석 정확도 향상.
• AI 기반으로 예측 분석 및 자동 트래픽 분산 수행.

(2) QoS 및 사용자 경험(QoE) 최적화

• DCCF가 서비스 품질(QoS) 데이터를 필터링하여 NWDAF 분석 속도 개선.
• VoNR(5G 음성), 클라우드 게임, 스트리밍 서비스의 QoE 자동 최적화 지원.

(3) 5G 네트워크 슬라이싱 최적화

• 기업 고객의 네트워크 슬라이싱을 위한 트래픽 패턴 분석.
• 필요 시 슬라이싱 자원 자동 확장(Auto Scaling) 지원.

(4) AI 기반 이동 패턴 분석 및 핸드오버 최적화

• 이동성이 높은 UE를 AI가 사전에 예측하여 끊김 없는 핸드오버 제공.
• 지하철, 고속도로, 경기장 등에서 최적의 핸드오버 전략 적용.

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5. DCCF의 3GPP 관련 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	DCCF 아키텍처 및 데이터 필터링 기능 정의
TS 23.501	5G Core 및 DCCF 연동 네트워크 기능 정의
TS 28.552	DCCF 기반 5G 네트워크 데이터 관리

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6. 결론: DCCF가 5G에서 중요한 이유

(1) 데이터 최적화를 통한 AI 분석 성능 향상

• NWDAF가 AI 분석을 수행하기 전에 DCCF가 데이터를 정제하여 정확도를 극대화.
• 불필요한 데이터 필터링으로 AI 연산 부담 감소.

(2) 실시간 데이터 처리로 QoS & QoE 최적화

• VoNR, 스트리밍, 클라우드 게이밍 품질 유지.
• 사용자 이동 및 핸드오버 최적화를 위한 데이터 제공.

(3) 네트워크 운영 비용 절감 (OPEX 감소)

• 과부하 네트워크 기능(NF) 감지 및 부하 분산 지원.
• 불필요한 데이터 분석을 줄여 AI 연산 비용 절감.

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7. 최종 결론: DCCF가 5G NWDAF와 함께 필수적인 이유

DCCF는 NWDAF가 AI 기반 네트워크 최적화를 수행하기 위한 핵심 데이터 수집 및 정제 기능을 담당합니다.
이를 통해 5G 네트워크의 자동화(AIOps), QoS & QoE 최적화, 기업 맞춤형 슬라이싱, 데이터 트래픽 관리 등이 가능해집니다.

➤ DCCF는 5G 네트워크 운영의 "데이터 게이트웨이" 역할을 수행하며, AI 기반 네트워크 최적화의 필수 요소입니다.