Data Congestion 분석 – 3GPP TS 23.288

Data Congestion 분석 – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**Data Congestion 분석(데이터 혼잡 분석)**은 5G 네트워크에서 특정 지역, 네트워크 슬라이스, 또는 개별 네트워크 기능(NF)에서 발생하는 데이터 트래픽 혼잡을 감지하고 최적화하는 과정입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function(NWDAF)**을 활용하여 트래픽 과부하 예측, 부하 분산, QoS 조정 등을 수행할 수 있도록 정의하고 있습니다.

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1. Data Congestion 분석의 정의

• **Data Congestion(데이터 혼잡)**이란 5G 네트워크에서 특정 지역이나 NF에서 트래픽이 급증하여 서비스 품질(QoS)이 저하되는 현상을 의미.
• NWDAF는 네트워크의 실시간 및 과거 데이터를 분석하여 혼잡을 감지하고, AI 기반 최적화 방안을 적용.
• 혼잡이 발생하면 트래픽 우선순위 조정, 네트워크 슬라이싱, 부하 분산, 데이터 오프로딩 등의 방법을 활용하여 최적화.

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2. Data Congestion 분석의 주요 성능 지표(KPIs)

네트워크 혼잡을 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Network Utilization Rate (%)	네트워크 자원의 현재 사용량
Packet Loss Rate (%)	혼잡으로 인해 손실된 패킷 비율
Average Throughput (Mbps/Gbps)	특정 지역의 평균 데이터 전송 속도
Congestion Level (%)	특정 셀/슬라이스에서 발생하는 혼잡 수준
Latency Increase Rate (ms)	혼잡 발생 시 평균 지연 시간 증가율
Session Drop Rate (%)	세션이 혼잡으로 인해 강제 종료된 비율
QoS Compliance Rate (%)	서비스가 설정된 QoS 요구사항을 준수하는 비율

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3. Data Congestion 분석 및 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 데이터 혼잡 감지

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 실시간 및 과거 트래픽 데이터를 분석하여 혼잡을 사전 감지.
• AI 기반 예측 분석을 통해 향후 트래픽 폭증 가능성을 사전에 인식.

(2) Data Congestion 해결 및 최적화 기술

최적화 방법설명

AI-Based Traffic Prediction	머신러닝을 활용하여 혼잡 발생 가능성을 사전 예측
Dynamic QoS Adjustment	네트워크 부하에 따라 QoS 정책을 자동 조정
Load Balancing (부하 분산)	트래픽이 집중된 셀 또는 NF에서 부하를 분산
Edge Computing 활용 (MEC Offloading)	MEC에서 데이터를 처리하여 백홀 네트워크 부하 감소
Wi-Fi Offloading (WLAN 연계 활용)	데이터 트래픽을 Wi-Fi로 오프로딩하여 5G 망 부하 감소
Network Slicing for Traffic Segmentation	eMBB, URLLC, mMTC 트래픽을 분리하여 최적화
Multi-Path Routing (다중 경로 라우팅)	트래픽 혼잡이 발생한 경로를 회피하여 데이터 전송

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4. Data Congestion 분석의 활용 사례

(1) 5G 스마트폰 및 클라우드 게이밍 QoS 보장

• AI 기반으로 사용자가 몰리는 지역(경기장, 공항, 콘서트장)에서 혼잡을 감지하여 부하 분산.
• 클라우드 게이밍(예: NVIDIA GeForce Now) 사용자의 QoS를 유지하기 위해 네트워크 슬라이싱 적용.

(2) 기업 전용망(Private 5G) 및 FWA(Fixed Wireless Access) 최적화

• 기업이 사용하는 5G 전용망에서 트래픽 패턴을 분석하여 혼잡 지역을 최적화.
• FWA(고정형 무선 액세스) 사용자의 트래픽을 예측하여 가정 및 기업의 서비스 품질을 보장.

(3) 5G 자율주행 및 스마트 시티 교통 관리

• 차량 간 V2X(Vehicle-to-Everything) 트래픽이 몰리는 지역에서 자동 트래픽 최적화.
• 자율주행 차량이 이동 중일 때, 트래픽 혼잡이 예상되는 경로를 피하도록 AI 기반 네트워크 조정.

(4) 5G IoT 및 산업 자동화

• 스마트 공장에서 대량의 센서 데이터가 특정 구간에서 집중되지 않도록 부하를 자동 조정.
• IoT 디바이스에서 네트워크 슬라이싱을 활용하여 중요 데이터(긴급 제어 신호)와 일반 데이터를 분리.

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5. Data Congestion 분석 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 데이터 혼잡 분석 및 최적화
TS 23.501	5G Core 및 데이터 혼잡 제어 아키텍처
TS 28.552	5G 네트워크 성능 및 혼잡 관리 최적화

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6. 결론

Data Congestion 분석은 5G 네트워크에서 혼잡을 실시간으로 감지하고, AI 기반 최적화 기법을 적용하여 QoS를 유지하고, 네트워크 리소스를 효율적으로 관리하는 핵심 개념입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 실시간 분석, AI 기반 예측 모델, Edge Computing 활용, Wi-Fi Offloading, 네트워크 슬라이싱 적용 등을 활용하면 트래픽 혼잡을 사전에 예방하고, 5G 네트워크 성능을 극대화할 수 있습니다.