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아래는 **5G NWDAF v3 (Release 18 기준 고도화된 3세대 Network Data Analytics Function)**에 대한 실무 중심 설명입니다.
이는 단순한 분석 기능에서 벗어나, **예측 기반 자동화(Closed-loop AI), 실시간 스트리밍 분석, 연합형 NWDAF 구조(Federated NWDAF)**까지 포함된 3세대 NWDAF의 진화 버전입니다.
✅ NWDAF v3 (3세대 고도화 개념)
구분 | NWDAF v1 (Rel-15~16) | NWDAF v2 (Rel-17) | NWDAF v3 (Rel-18) |
분석 범위 | 통계 위주 | 예측 분석 도입 | 예측 + 폐쇄 루프 자동화 |
데이터 수집 | 배치(Event subscription) | Kafka 기반 일부 도입 | Stream 분석 기반 (Pub/Sub 포함) |
연동 NF | PCF, AMF, SMF | + SCP, CHF | + NEF, OAM, PCF 자동 제어 |
AI 모델 | 수동 외부 학습 | MLModel API 도입 | ML Pipeline + 실시간 추론 내장 |
구조 | 단일 NWDAF | 로컬+센터 NWDAF 구분 | Federated NWDAF (다중 사업자 연합) |
✅ NWDAF v3 주요 기능 요약
① 실시간 예측 기반 정책 추천
- KPI 이상 징후 사전 예측 (지연 상승, 실패율 급등 등)
- 예: “Slice-A에서 30초 후 지연 급증 예상 → 우선순위 조정 권고”
② 폐쇄 루프 자동화 (Closed-loop AI)
- 예측 결과 → PCF/NEF로 정책 자동 적용 → 결과 피드백
- NWDAF → PCF: QoS 수정 제안 → SMF → UPF: 적용 → NWDAF: 결과 수집
③ NWDAF Federation (연합형 구조)
- 로컬 NWDAF는 현장 KPI 수집, 센트럴 NWDAF는 글로벌 예측
- 연합 사업자 간 KPI 공유 가능 (예: 로밍 SLA 품질 예측)
④ Stream 기반 분석 (Kafka 등)
- AMF/SMF 등에서 실시간 KPI 스트리밍 → NWDAF 구독/분석
- Pub/Sub 아키텍처 지원 → 대규모 UE 상태 분석 가능
⑤ 자동 모델 학습 연동
- NWDAF ↔ External ML 시스템 (TensorFlow, SageMaker 등)
- Model 정의/버전관리/API 기반 추론 연동
✅ 연동 흐름 예시 (자동 트래픽 우회 적용)
- SMF → NWDAF: 실시간 KPI 전송 (latency = ↑ trend)
- NWDAF: AI 모델로 "혼잡 예상" 예측
- NWDAF → PCF: QoS Rule B 권고
- PCF → SMF → UPF: 우회 경로 전환
- NWDAF: KPI 모니터링 → 개선 여부 판단
✅ NWDAF v3 연동 대상 확장
연동 대상 | 설명 |
PCF | QoS 정책 자동 수정 |
NEF/AF | 외부 API 제어 기반 정책 피드백 |
CHF | 과금 이상 탐지 후 요율 변경 제안 |
OAM | Slice 품질/부하 데이터 공유 |
TSCTSF | TSN 기반 초저지연 보장 예측 연동 |
✅ 벤더별 NWDAF v3 전략
벤더 | 전략 |
Samsung | NWDAF-Kafka 기반 + NEF 폐쇄 루프 통합 |
Ericsson | ML Model 자동 등록 + Federated AI 구조 |
Huawei | ZSM 구조와 통합 + Closed-loop Policy Engine |
Nokia | AI/ML Model Lifecycle 내장, OSS 통합 집중 |
✅ 실무 요약
항목 | 설명 |
핵심 역할 | 예측 기반 정책 제안 + 자동 폐쇄루프 실행 |
Rel-18 핵심 기능 | 실시간 스트리밍 분석, 연합형 구조, 자동 제어 |
도입 효과 | SLA 보장, 자원 최적화, 운영 자동화 |
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