5G NWDAF v3 (Release 18 기준 고도화된 3세대 Network Data Analytics Function)

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.

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✅ 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)

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✅ 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

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✅ 연동 흐름 예시 (자동 트래픽 우회 적용)

1. SMF → NWDAF: 실시간 KPI 전송 (latency = ↑ trend)
2. NWDAF: AI 모델로 "혼잡 예상" 예측
3. NWDAF → PCF: QoS Rule B 권고
4. PCF → SMF → UPF: 우회 경로 전환
5. NWDAF: KPI 모니터링 → 개선 여부 판단

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✅ 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

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✅ 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

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✅ 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