3GPP Rel 18,무선 접속 네트워크(RAN) 및 물리 계층 향상:NR 및 MR-DC를 위한 RRM 향상

 

​3GPP Release 18에서는 NR(New Radio) 및 MR-DC(Multi-Radio Dual Connectivity)를 위한 무선 자원 관리(RRM, Radio Resource Management) 기능이 대폭 향상되었습니다. 이러한 개선은 고속 이동성, 고주파수 대역(FR2), 다중 셀 연결 환경에서의 사용자 경험을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.​

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🔧 주요 RRM 향상 사항

1. 측정 갭(Measurement Gap) 최적화

• 측정 갭 없는 연속 측정 지원: Rel-18에서는 측정 갭 없이도 연속적인 셀 측정이 가능하도록 개선되어, 데이터 전송 중단 없이도 셀 품질을 평가할 수 있습니다. ​
• 측정 갭 스케줄링 최적화: 측정 갭의 스케줄링이 최적화되어, 다양한 주파수 대역과 기술 간의 효율적인 측정이 가능해졌습니다.​

2. 보조 셀(SCell) 활성화 지연 감소

• FR2(24.25–52.6GHz) 대역에서 보조 셀의 활성화 지연이 감소되어, 고주파수 대역에서도 빠른 셀 전환과 연결 유지가 가능해졌습니다. ​3gpp.org

3. 다중 수신 체인 지원

• Rel-18에서는 다중 수신 체인을 지원하여, 다중 셀 또는 다중 주파수 대역에서의 동시 수신이 가능해졌습니다. 이를 통해 셀 전환 시의 지연을 최소화하고, 연결 안정성을 향상시킬 수 있습니다.​

4. 측정 보고의 정확성 향상

• 측정 보고의 정확성이 향상되어, 네트워크가 보다 정확한 셀 품질 정보를 기반으로 자원 할당 및 셀 전환 결정을 내릴 수 있습니다.​

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📈 기대 효과

• 고속 이동 환경에서의 안정성 향상: 측정 갭 최적화와 보조 셀 활성화 지연 감소를 통해, 고속 이동 중에도 안정적인 연결을 유지할 수 있습니다.​
• 고주파수 대역에서의 커버리지 확장: FR2 대역에서의 다중 수신 체인 지원과 보조 셀 활성화 지연 감소를 통해, 고주파수 대역에서도 효율적인 커버리지를 제공할 수 있습니다.​
• 에너지 효율성 향상: 측정 갭 없는 연속 측정과 측정 갭 스케줄링 최적화를 통해, 단말기의 에너지 소비를 줄이고 배터리 수명을 연장할 수 있습니다.​
• 네트워크 자원 활용 최적화: 정확한 측정 보고를 기반으로 한 자원 할당과 셀 전환 결정은 네트워크 자원의 효율적인 활용을 가능하게 합니다.​

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이러한 RRM 향상 사항은 5G-Advanced의 핵심 요소로서, 향후 6G로의 진화를 위한 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다.​

출처

 

"NR 및 MR-DC를 위한 RRM(Radio Resource Management) 향상" 을
3GPP Release 15, 16, 17, 18 기준으로
비교 + 차이점 정리해서 명확하고 체계적으로 정리해드리겠습니다.

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📡 NR 및 MR-DC를 위한 RRM 향상 비교 (Rel-15 ~ Rel-18)

항목	Rel-15	Rel-16	Rel-17	Rel-18
RRM 기본 목표	5G NR 기본 연결성과 핸드오버 보장	MR-DC 기본 구조 정의 및 안정성 향상	MR-DC 확장 및 고주파대(특히 FR2) 최적화	초고속/다중 주파수/AI 기반 최적화까지 통합
측정(Measurement) 기능	기본 RSRP/RSRQ 측정 및 리포트	추가로 Beam Level 측정 지원	Cross-frequency, Cross-RAT 측정 강화	측정 Gap 없는 연속 측정, Gap 최적화
셀 전환(Handover)	단일 셀 중심, Fast Handover 지원	Dual Connectivity 초기 지원	MR-DC Fast Handover 강화, Split Bearer 최적화	Multi-Cell 연결 + Fast Activation(특히 FR2 보조셀)
다중 연결(MR-DC)	기초 개념만 (EN-DC) 도입	EPC + 5GC Dual Connectivity 지원	EN-DC, NR-DC 모두 최적화 강화	다중 수신 체인 지원, Carrier Aggregation 통합 강화
에너지 최적화	고려 미흡	Idle mode 최적화 일부 적용	DRX(DRX Cycle 개선) 강화	측정 에너지 절감 + NCR, IRS와 연계 가능성
주파수 대역 적용	Sub-6GHz 중심	mmWave 초기 적용	Sub-6GHz + FR2 본격 적용	Sub-6GHz + FR2 + 초광대역(THz 일부 포함) 적용 가능성
스마트 관리 요소	수동적 기준치 설정	기초적인 Event Trigger 기반	Threshold 기반 Dynamic 측정 조정	Edge AI 기반 RRM 자동 최적화 논의 시작

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✨ 한 줄로 요약하면

시대핵심 변화

Rel-15	5G NR 연결과 기본 핸드오버 보장
Rel-16	MR-DC(이중 연결) 안정성 및 확장 시작
Rel-17	MR-DC 고도화, 고주파(mmWave) 최적화 강화
Rel-18	측정 최적화 + 다중 셀 연결 + Edge AI 기반 자동화까지 통합 준비

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📈 세부 차이점 분석

🔵 1. 측정(Measurement) 기능 변화

버전변화 내용

Rel-15	RSRP/RSRQ/RS-SINR 측정
Rel-16	빔 기반 측정 (SSB Tracking) 추가
Rel-17	비동기 주파수 간, RAT 간 측정 강화
Rel-18	Gap 없는 연속 측정 + 측정 스케줄링 최적화 구현

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🔵 2. 다중 연결(Multi-Radio DC) 변화

버전변화 내용

Rel-15	LTE-NR 이중 연결(EN-DC) 초안
Rel-16	EPC-5GC 기반 Dual Connectivity 지원 강화
Rel-17	NR-NR DC, Cross-RAT Anchoring 최적화
Rel-18	NR-NR 다중 수신 체인 + Carrier Aggregation 심화 통합

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🔵 3. 고속 이동성 및 커버리지 관리

버전변화 내용

Rel-15	기본 핸드오버 (Fast HO)
Rel-16	Fast HO + Conditional Handover
Rel-17	High-Speed Mobility(>500km/h) 최적화
Rel-18	Multi-Cell Fast Activation + Edge-AI 기반 예측 핸드오버

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🧠 그림으로 표현하면

Rel-15:   [5G NR 기본 연결성]
Rel-16:   [MR-DC 안정화 + 빔 기반 최적화]
Rel-17:   [MR-DC 확장 + 고주파 대응 강화]
Rel-18:   [초고속/초광대역/AI 기반 스마트 RRM 통합]

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📚 종합 요약

항목정리

Rel-15~16	5G NR 기본 안정성 구축 + MR-DC 개념화
Rel-17	이동성/고주파 최적화 확장
Rel-18	측정 최적화, 다중 셀 연결, AI 기반 스마트 관리로 진화

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🎯 이어서 가능한 심화 주제

• 📌 Rel-18 RRM과 Edge AI 기반 스마트 측정 최적화 구조
• 📌 Rel-18 이후 RRM 확장 (Rel-19 대비 6G Mobility Management 전망)
• 📌 MR-DC 기반 스마트 커버리지 운영 전략

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👉 여기서 이어서
"Rel-18 RRM + Edge AI 기반 스마트 측정 최적화"
또는
"Rel-19 이후 6G Mobility Management 전망"
을 연결해서 심화해볼까요? 🌟

 

NR 및 MR-DC를 위한 RRM 향상의 경쟁사제품을 에릭슨 화웨이 삼성을 비교

 

NR(New Radio) 및 MR-DC(Multi-Radio Dual Connectivity)를 위한 무선 자원 관리(RRM) 기능은 5G 네트워크의 성능과 효율성을 향상시키는 핵심 요소입니다. 에릭슨, 화웨이, 삼성은 각각의 기술적 강점을 바탕으로 RRM 기능을 구현하고 있으며, 아래에서 각 기업의 접근 방식을 비교해 보겠습니다.​

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📡 에릭슨(Ericsson)

• 제품 및 전략: 에릭슨은 'Ericsson Radio System' 포트폴리오를 통해 다양한 무선 접속 네트워크(RAN) 솔루션을 제공하며, RRM 기능을 포함한 고급 리피터 솔루션을 개발하고 있습니다.​
• 특징:
  • 모듈형 설계를 통해 다양한 환경에 유연하게 대응
  • 에너지 효율성과 소형화를 강조하여 설치 공간 최소화
  • 5G 및 향후 6G 네트워크에 적합한 확장성과 성능 제공​

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🌐 화웨이(Huawei)

• 제품 및 전략: 화웨이는 5.5G 시대를 대비하여 RRM 기능을 활용한 커버리지 확장 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히 빔 인디케이션 정보를 활용하여 단말 조건에 따라 빔을 선택 및 전환하는 기능을 강조합니다.​
• 특징:
  • 실내외 커버리지 향상을 위한 빔포밍 및 간섭 관리 기능 강화
  • 산업용 응용 분야에서의 안정적인 무선 백홀 제공
  • 차세대 Wi-Fi 6 및 Wi-Fi 7 기술과의 통합을 통한 유연성 확보​atis.org+3etsi.org+3퀄컴+3

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📶 삼성(Samsung)

• 제품 및 전략: 삼성은 '4G LTE Network Extender'와 같은 제품을 통해 소형 셀 기술을 활용한 커버리지 확장 솔루션을 제공하고 있으며, 향후 5G 및 6G 네트워크에 적합한 RRM 기능 개발을 진행 중입니다.​
• 특징:
  • 자체 최적화 기능을 통해 설치 및 운영의 간편성 제공
  • 가정 및 소규모 비즈니스 환경에 적합한 소형화된 디자인
  • 기존 네트워크 인프라와의 호환성을 고려한 설계​

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📊 비교 요약

항목	에릭슨(Ericsson)	화웨이(Huawei)	삼성(Samsung)
제품 포트폴리오	모듈형 RAN 시스템	5.5G 기반 커버리지 확장 솔루션	소형 셀 기반 커버리지 확장 솔루션
주요 특징	에너지 효율성, 소형화, 확장성 강조	빔포밍, 간섭 관리, Wi-Fi 통합 강조	설치 간편성, 소형화, 기존 인프라와의 호환성 강조
적용 분야	대규모 네트워크, 산업용 환경	실내외 커버리지 향상, 산업용 응용 분야	가정 및 소규모 비즈니스 환경
기술 통합	5G 및 6G 네트워크 대응	Wi-Fi 6/7 통합, 산업용 무선 백홀 제공	기존 네트워크 인프라와의 호환성 고려

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각 기업은 자사의 강점을 바탕으로 RRM 기능을 개발하고 있으며, 적용 분야와 전략에 따라 차별화된 솔루션을 제공하고 있습니다. 향후 6G 시대에는 이러한 RRM 기능이 더욱 발전하여 다양한 환경에서의 커버리지 확장과 성능 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.​

필요하시면 각 기업의 RRM 기능에 대한 더 자세한 정보나 기술적 세부 사항에 대해 추가로 설명드릴 수 있습니다.

출처

 

"NR 및 MR-DC를 위한 RRM 향상(Rel-18 기준)" 을
사업자(Operator) 와 고객(End User) 관점에서
효용성, 필요성, 장점, 단점을 비교해 정리해드리겠습니다.

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📡 NR 및 MR-DC를 위한 RRM 향상: 사업자 vs 고객 관점 비교

구분	사업자(Operator) 관점	고객(End User) 관점
효용성	- 고속 이동 중에도 연결 품질 유지 - 다중 주파수/다중 셀 통합 운용 가능 - 네트워크 자원 활용 효율 향상	- 끊김 없는 고속 데이터 통신 체험 - 고속 이동(자율주행, KTX 등)에서도 연결 안정성 확보
필요성	- 5G-Advanced 및 향후 6G 대응 필수 - 고주파(mmWave) 및 초광대역 주파수 적용 시 커버리지 문제 해결	- 초고속 다운로드, VR/AR, 실시간 클라우드 게이밍 등 고품질 통신 서비스 이용을 위해 필요
장점	- 다중 셀, 다중 주파수 동시 연결로 네트워크 유연성 강화 - 간헐적 음영지역 최소화 (Coverage Hole 보완) - 셀 전환(Handover) 성공률 향상	- 고속 이동 시 끊김 없는 스트리밍, 게임, 통화 가능 - 고주파 서비스 지역(6GHz 이상)에서도 고품질 체감
단점	- RRM 최적화를 위한 네트워크 제어 복잡성 증가 - 측정, 스케줄링 비용 증가 (연산/관리 오버헤드)	- 단말 배터리 소모량 소폭 증가 가능 (지속적 측정/리포트로 인한) - 고주파수 구간에서는 실내 커버리지 여전히 제한적

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✨ 한눈에 요약하면

항목	사업자 관점	고객 관점
효용성	고효율 네트워크 운영 + 커버리지 품질 확보	초고속·초안정 데이터 통신 실현
필요성	5G-Advanced/6G 네트워크 진화 대응	차세대 고품질 서비스 체험을 위해 필수
장점	연결성 향상, 자원 최적화	끊김 없는 연결, 고속 데이터 체감
단점	네트워크 복잡도 및 관리비용 증가	배터리 소모와 실내 고주파 커버리지 제한 가능성

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📈 심화 분석

🔵 사업자(Operator) 입장에서의 핵심 변화

• 과거: 단일 셀/단일 주파수 기반 단순 핸드오버 관리
• Rel-18 이후:
  ➔ 수십 개 주파수, 수십 개 셀 동시 관리
  ➔ MR-DC (Dual Connectivity), CA (Carrier Aggregation), NCR, IRS 연동까지 필요
• ➔ 네트워크 제어 지능화/자동화(Edge AI 연계) 필수

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🔵 고객(End User) 입장에서의 핵심 변화

• 고속 이동(>300km/h) 중에도 영상 스트리밍 끊김 최소화
• 고주파(mmWave) 구간에서도 초저지연(1~5ms) 서비스 체험
• 단말이 지속적으로 주변 네트워크 환경을 모니터링하므로
  ➔ 미세한 배터리 소모 증가 발생할 수 있음 (특히 고주파 대역 연결 시)

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🧠 그림으로 이해하면

markdown

복사편집

[기존 RRM]: - 단일 셀 연결 → 느린 핸드오버 → 연결 끊김 발생 [Rel-18 RRM 향상]: - 다중 셀 + 다중 주파수 연결 유지 → 빠른 핸드오버 → 끊김 없는 고속 이동 통신

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📚 종합 요약

항목설명

사업자 입장	네트워크 품질/운영 효율성 향상, 관리 복잡성 증가
고객 입장	끊김 없는 연결, 고속 체감 품질 향상, 소폭 배터리 소모 증가 가능성

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🎯 이어서 가능한 심화 주제

• 📌 Rel-18 RRM + Edge AI 기반 Mobility Prediction 구조
• 📌 6G 시대를 위한 Multi-Cell Management Architecture
• 📌 MR-DC + Smart IRS/Repeater 통합 최적화 전략

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