aiproductmanager 님의 블로그

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.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 네트워크..

Mobility & Handover Analytics – 3GPP TS 23.288 기반 분석**Mobility & Handover Analytics(이동성 및 핸드오버 분석)**는 5G 네트워크에서 사용자 단말(UE)의 이동성을 분석하고 핸드오버(Handover) 성능을 최적화하는 개념입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 UE의 이동 패턴을 분석하고, 핸드오버를 최적화하여 서비스 품질(QoS) 유지, 네트워크 성능 향상, 네트워크 자원 최적화를 수행할 수 있도록 정의하고 있습니다.1. Mobility & Handover Analytics의 정의Mobility Analytics(이동성 분석):UE의 이동 패턴을 분..

NF Instance Load Level – 3GPP TS 23.288 기반 분석NF Instance Load Level은 5G 네트워크에서 특정 네트워크 기능(NF, Network Function) 인스턴스의 부하 상태를 측정하고 최적화하는 개념입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function(NWDAF)**을 활용하여 NF의 부하를 실시간으로 분석하고 자원 할당, 부하 분산, 자동 확장(Scaling) 등의 조치를 수행할 수 있도록 정의하고 있습니다.1. NF Instance Load Level의 정의NF(Network Function) 인스턴스는 5G Core(5GC) 내에서 실행되는 독립적인 네트워크 기능 단위.NF Instance Load Lev..

3GPP TS 23.288 요소별 데이터 생성 NF 및 소비 NF 정리 (총 21개 요소)아래 표는 3GPP TS 23.288에서 정의된 21개 요소별로 데이터를 생성하는 네트워크 기능(NF)과 데이터를 소비하는 네트워크 기능(NF)을 정리한 것입니다. 요소데이터 생성 NF데이터 소비 NF상세 설명 링크1. 네트워크 슬라이스 부하 수준(Network Slice Load Level)NSSF, AMF, SMFNWDAF, PCF, NSSFhttps://aiproductmanager.tistory.com/2872. NF 부하 수준(NF Instance Load Level)모든 NF (AMF, SMF, UPF 등)NWDAF, PCFhttps://aiproductmanager.tistory.com/3163. 서비스..

**MFAF (Messaging Framework Adapter Function)**는 5G 네트워크에서 메시징 프레임워크와 NWDAF(Network Data Analytics Function) 또는 DCCF(Data Collection Coordination Function) 간의 상호 작용을 지원하는 어댑터 기능입니다. 3GPP TS 23.288에서 정의된 이 기능은 메시징 프레임워크의 비표준화된 운영을 표준화된 서비스 집합으로 변환하여 NWDAF와 DCCF가 직접 메시징 프레임워크에 노출되지 않도록 합니다. ​mpirical.com주요 역할 및 기능:데이터 수집 및 전달: 메시징 프레임워크를 통해 수집된 원시 데이터를 NWDAF나 DCCF에 전달합니다.​이벤트 알림 처리: 네트워크 내 이벤트 알림을..

​**ADRF (Analytics Data Repository Function)**는 5G 네트워크에서 분석 데이터의 저장 및 관리를 담당하는 핵심 기능입니다. 3GPP TS 23.288 및 TS 29.575에서 정의되었으며, NWDAF(Network Data Analytics Function) 및 DCCF(Data Collection Coordination Function)와 같은 다른 네트워크 기능들과 협력하여 데이터의 저장, 검색, 삭제 등의 서비스를 제공합니다. ​etsi.org+1mpirical.com+1ADRF의 주요 역할 및 기능:데이터 저장: NWDAF, DCCF, MFAF(Messaging Framework Adapter Function) 등에서 수집된 원시 데이터 또는 분석 결과를 저장..

DCCF (Data Collection Coordination Function) – 3GPP TS 23.288 기반 분석**DCCF (Data Collection Coordination Function)**은 5G 네트워크에서 NWDAF(Network Data Analytics Function)와 연계하여 데이터를 수집, 정리, 조정하는 핵심 기능입니다.3GPP TS 23.288에서는 DCCF를 활용하여 네트워크 데이터의 효율적 수집 및 관리를 수행하도록 정의하고 있습니다.1. DCCF의 역할 및 기능DCCF는 5G 네트워크에서 다양한 데이터 소스로부터 정보를 수집하고, 분석을 위한 최적의 데이터 세트를 생성하는 기능을 담당합니다.이를 통해 AI 기반 분석의 정확도를 향상시키고, 실시간 데이터 스트리밍을..

NWDAF (Network Data Analytics Function) – 3GPP TS 23.288 기반 분석**NWDAF (Network Data Analytics Function)**은 5G 네트워크에서 **데이터 분석 및 AI 기반 최적화를 수행하는 핵심 네트워크 기능(NF)**입니다.3GPP TS 23.288에서 정의하며, 실시간 네트워크 상태 모니터링, AI 기반 예측, 자동 네트워크 최적화, 서비스 품질(QoS) 보장 등의 역할을 합니다.1. NWDAF의 역할 및 기능NWDAF는 5G Core(5GC) 내에서 AI 기반 네트워크 데이터 분석을 수행하여 네트워크 운영을 최적화하는 역할을 합니다.이를 통해 네트워크 장애 예방, 부하 관리, QoS 최적화, 서비스 경험 개선을 지원합니다.(1) N..

생성형 AI(Generative AI)와 연계했을 때 가장 효과적인 3GPP TS 23.288 요소 분석생성형 AI(Generative AI)를 3GPP TS 23.288의 요소와 연계할 경우, 실시간 데이터 분석, 네트워크 최적화 자동화, 예측 기반 QoS 조정 등의 강력한 기능을 제공할 수 있습니다.특히, 네트워크 운영 자동화, 사용자 경험 최적화, AI 기반 문제 해결에 효과적인 요소들을 선정하였습니다.1. 생성형 AI와 연계했을 때 가장 효과적인 요소(1) 네트워크 운영 자동화 및 최적화요소AI 활용 효과NF 부하 수준(NF Instance Load Level)AI가 실시간으로 NF 부하 예측 및 자동 확장(Auto Scaling)네트워크 슬라이스 부하 수준(Network Slice Load Le..

소비자가 가장 선호할 3GPP TS 23.288 요소 분석소비자는 네트워크 품질(QoE), 속도, 안정성, 데이터 요금 효율성, 서비스 연속성을 중요하게 생각합니다.이를 바탕으로, 소비자가 가장 만족할 만한 3GPP TS 23.288 기반 요소를 분석하였습니다.1. 소비자가 가장 선호할 요소 (Consumer Experience Impact)소비자 입장에서 서비스 품질(QoS)과 사용 경험(QoE)이 향상되는 요소가 중요합니다.아래 요소들은 끊김 없는 연결, 빠른 속도, 원활한 스트리밍, 저지연 서비스 등을 보장하는 데 기여합니다.요소소비자 선호 이유서비스 경험(Service Experience)VoNR(5G 음성), 영상통화, 게임, 스트리밍 품질 유지E2E 데이터 전송 시간(E2E Data Volum..