ML Model Management – 3GPP TS 23.288

ML Model Management – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**ML Model Management(머신러닝 모델 관리)**는 5G 네트워크에서 머신러닝(ML) 모델을 최적화하여 네트워크 성능을 자동으로 개선하고, AI 기반 운영을 효율화하는 과정입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 AI/ML 모델의 학습, 배포, 업데이트, 유지보수 등을 자동화할 수 있도록 정의하고 있습니다.

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1. ML Model Management의 정의

• **ML Model Management(머신러닝 모델 관리)**는 5G 네트워크에서 AI 기반 운영 자동화를 위해 필요한 ML 모델을 학습, 평가, 배포, 최적화하는 기능.
• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**가 실시간 네트워크 데이터를 활용하여 AI/ML 모델을 지속적으로 업데이트하고 최적의 예측 모델을 유지.
• 5G 네트워크 운영의 복잡성을 줄이고, 자율적인 네트워크 최적화를 가능하게 함.

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2. ML Model Management의 주요 성능 지표(KPIs)

ML 모델 관리를 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Model Accuracy (%)	학습된 ML 모델이 실제 네트워크 데이터를 얼마나 정확하게 예측하는지
Training Time (sec/min/hour)	새로운 데이터를 학습하여 모델을 업데이트하는 데 걸리는 시간
Inference Latency (ms)	ML 모델이 네트워크 데이터를 처리하고 예측을 수행하는 데 걸리는 시간
Retraining Frequency	ML 모델이 새로운 데이터로 다시 학습되는 주기
Model Drift Detection Rate (%)	모델 성능이 저하되었음을 감지하는 비율
Anomaly Detection Rate (%)	보안 이상 탐지 및 네트워크 성능 저하를 감지하는 정확도
Network Optimization Efficiency (%)	ML 모델 적용 후 네트워크 최적화 효과

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3. ML Model Management 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 ML 모델 자동화

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 5G 네트워크 데이터를 지속적으로 수집하여 AI/ML 모델을 훈련하고 최적화.
• AI 기반 예측 분석을 통해 네트워크 부하, QoS, 보안 이상 탐지를 자동 조정.

(2) ML Model Management 최적화 기술

기술설명

Federated Learning	분산된 5G 네트워크에서 로컬 데이터 학습 후 모델 업데이트 수행
AutoML (Automated Machine Learning)	AI가 스스로 최적의 머신러닝 모델을 선택하고 학습
Continuous Model Training	실시간 데이터 피드백을 기반으로 지속적인 모델 업데이트
Anomaly Detection Models	보안 위협 및 네트워크 성능 저하를 자동 감지
Transfer Learning	기존 학습된 모델을 기반으로 빠르게 새로운 네트워크 환경에 적응

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4. ML Model Management의 활용 사례

(1) 5G 네트워크 부하 예측 및 자동 최적화

• AI 기반 트래픽 부하 예측 모델을 적용하여, NF(네트워크 기능) 부하를 실시간 조정.
• NWDAF가 실시간 트래픽 변화를 분석하고 머신러닝 모델을 업데이트하여 최적의 리소스 할당 수행.

(2) QoS(Quality of Service) 최적화 및 사용자 경험 개선

• ML 모델이 사용자의 서비스 경험(QoE)을 실시간 분석하여 QoS를 자동 조정.
• 스트리밍, VoNR(5G 음성), 클라우드 게이밍 등 네트워크 슬라이싱을 AI 기반으로 최적화.

(3) 보안 이상 탐지(Security Anomaly Detection)

• AI 기반 보안 모델이 비정상적인 네트워크 트래픽 패턴을 감지하여 자동 대응.
• DDoS 공격, 비정상적인 사용자 행위, 데이터 유출 탐지 모델을 운영.

(4) MEC(Multi-access Edge Computing) 환경에서 AI 기반 트래픽 관리

• MEC에서 로컬 AI 모델을 활용하여 네트워크 트래픽을 자동 분산.
• 클라우드 컴퓨팅과 MEC 간 데이터 라우팅을 AI 모델이 최적화.

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5. ML Model Management 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 머신러닝 모델 관리 및 최적화
TS 28.552	5G 네트워크 AI 기반 성능 분석 및 자동화
TS 23.501	AI 기반 5G Core 및 네트워크 자동화 적용 방법

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6. 결론

ML Model Management는 5G 네트워크 운영을 AI 기반으로 자동화하고, 최적의 머신러닝 모델을 유지하여 성능을 지속적으로 개선하는 핵심 기능입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 AI 분석, Federated Learning 적용, AutoML 활용, 실시간 모델 업데이트, 보안 이상 탐지 AI 모델 적용 등을 통해 5G 네트워크 최적화 및 자동화 수준을 극대화할 수 있습니다.