Mobility & Handover Analytics(이동성 및 핸드오버 분석)– 3GPP TS 23.288

Mobility & Handover Analytics – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**Mobility & Handover Analytics(이동성 및 핸드오버 분석)**는 5G 네트워크에서 사용자 단말(UE)의 이동성을 분석하고 핸드오버(Handover) 성능을 최적화하는 개념입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 UE의 이동 패턴을 분석하고, 핸드오버를 최적화하여 서비스 품질(QoS) 유지, 네트워크 성능 향상, 네트워크 자원 최적화를 수행할 수 있도록 정의하고 있습니다.

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1. Mobility & Handover Analytics의 정의

• Mobility Analytics(이동성 분석):
  • UE의 이동 패턴을 분석하여 네트워크 리소스를 최적화하고 핸드오버 전략을 개선하는 기능.
  • 사용자의 이동 속도, 빈도, 경로 등을 분석하여 예측 기반 핸드오버 최적화 가능.
• Handover Analytics(핸드오버 분석):
  • 셀 간 핸드오버가 원활하게 수행되는지 분석하여 핸드오버 성공률을 향상시키는 기능.
  • 핸드오버 실패율, 핸드오버 지연 시간, 신호 강도 등을 분석하여 최적의 핸드오버 알고리즘을 적용.

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2. Mobility & Handover Analytics의 주요 성능 지표(KPIs)

핸드오버 성능을 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Handover Success Rate (%)	핸드오버가 정상적으로 완료된 비율
Handover Failure Rate (%)	핸드오버 중 연결이 끊긴 비율
Handover Latency (ms)	핸드오버에 소요되는 평균 시간
Cell Dwell Time (sec)	특정 셀에서 UE가 머무르는 평균 시간
Mobility Prediction Accuracy (%)	AI 기반 UE 이동 예측 정확도
Dropped Call Rate (%)	핸드오버 실패로 인해 발생한 통화 종료율
Signal Strength Variation (dB)	핸드오버 중 신호 강도 변화량

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3. Mobility & Handover Analytics 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 이동성 및 핸드오버 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 UE의 이동 패턴을 실시간으로 분석하여 최적의 핸드오버 시점을 예측.
• AI 기반 이동 분석을 통해 핸드오버가 필요한 시점 및 최적의 기지국 선택을 자동화.

(2) 핸드오버 성능 최적화 기술

최적화 방법설명

AI-Based Handover Prediction	AI 기반으로 UE의 이동을 예측하여 핸드오버 최적화
Adaptive Handover Thresholds	UE 속도에 따라 핸드오버 임계값을 동적으로 조정
Fast Handover Mechanism	핸드오버 신호 교환 절차를 간소화하여 지연 최소화
Network Slicing for Mobility	이동성이 높은 UE에 맞는 네트워크 슬라이스 할당
RAN & Core Coordination	기지국(RAN)과 코어 네트워크 간 핸드오버 협력 최적화

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4. Mobility & Handover Analytics의 활용 사례

(1) 자율주행 차량 및 V2X(Vehicle-to-Everything)

• 자율주행 차량이 이동 중 핸드오버가 원활하게 이루어지도록 AI 기반 이동 분석 적용.
• V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 차량 간 및 인프라 연결 안정성 유지.

(2) 5G 스마트폰의 핸드오버 품질 최적화

• 지하철, 고속도로, 대형 경기장 등에서 핸드오버 최적화.
• AI 기반 이동 패턴 분석을 통해 핸드오버 실패율을 줄이고 QoS 유지.

(3) 5G 기업 네트워크 및 공장 자동화

• 기업 네트워크에서 로봇 및 AGV(Automated Guided Vehicle)의 이동성을 최적화.
• 스마트 팩토리에서 기계 간 핸드오버 지연을 줄여 생산성 향상.

(4) 고속철도 및 항공기 내 5G 연결 유지

• 고속 이동 중에도 원활한 핸드오버를 보장하여 안정적인 연결 제공.
• AI 기반으로 고속 이동 구간에서 신호 강도 변화를 예측하여 네트워크 최적화.

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5. Mobility & Handover Analytics 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 이동성 및 핸드오버 분석 최적화
TS 23.501	5G Core 네트워크 이동성 관리 아키텍처
TS 38.305	5G NR (New Radio) 핸드오버 및 이동성 관리

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6. 결론

Mobility & Handover Analytics는 5G 네트워크에서 이동 중인 사용자 및 기기의 핸드오버 품질을 유지하고, 네트워크 리소스를 최적화하는 핵심 개념입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 실시간 이동 분석, AI 기반 핸드오버 최적화, Fast Handover 메커니즘, Network Slicing 적용 등을 활용하면 핸드오버 성공률을 극대화하고, 네트워크 성능을 최적화할 수 있습니다.