aiproductmanager 님의 블로그

Real-Time Scheduling in 5G NetworksReal-time scheduling in 5G networks is crucial for meeting the low-latency and high-reliability requirements of applications like Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC), Enhanced Mobile Broadband (eMBB), and Massive Machine-Type Communications (mMTC).1. Key Requirements for Real-Time Scheduling in 5G✅ Low Latency (1ms or less)5G URLLC requires end-to..

AMD CCX (Core Complex) 아키텍처란?AMD의 CCX (Core Complex) 아키텍처는 Zen 마이크로아키텍처(Zen, Zen+, Zen 2) 기반의 멀티코어 프로세서에서 사용되는 기본 연산 블록입니다. CCX는 CPU 다이(die) 내에서 코어 그룹을 형성하여 L3 캐시를 공유하고, 다수의 CCX가 결합하여 **CCDs (Core Complex Dies)**를 구성합니다.1. AMD CCX 아키텍처 개요AMD의 Ryzen 및 EPYC 프로세서는 칩렛(Chiplet) 기반 설계를 사용하며, 각 칩렛(CCD)은 CCX 여러 개로 구성됩니다.세대코어 아키텍처CCX당 코어 수CCX당 L3 캐시주요 특징Zen (Ryzen 1000, EPYC Naples)1세대 Zen4코어8MBCCX 간 L3 ..

Intra-Pod 유연성 (Intra-Pod Flexibility)Kubernetes에서 Pod는 배포 가능한 가장 작은 단위로, 하나 이상의 컨테이너를 포함할 수 있습니다.Pod 내의 컨테이너들은 동일한 네트워크 네임스페이스를 공유하기 때문에, 외부 네트워크 없이 localhost를 통해 직접 통신할 수 있습니다.(출처: Google Cloud)이러한 구조는 다양한 유연성을 제공합니다:✅ 1. 컨테이너 간 원활한 통신 (Inter-Container Communication)동일한 Pod 내의 컨테이너들은 localhost를 통해 직접 통신 가능, 별도의 네트워크 설정이 필요 없음.마이크로서비스 아키텍처에서 긴밀하게 협력하는 애플리케이션(예: 웹 서버 & 로그 수집기) 배포에 적합.(출처: KubeOps..

Inter-Pod 유연성 (Inter-Pod Flexibility)Kubernetes에서 Inter-Pod 유연성은 클러스터 내에서 서로 다른 Pod들이 원활하게 통신하고 상호작용할 수 있는 기능을 의미합니다.이러한 유연성은 Kubernetes의 네트워크 모델에서 핵심적인 역할을 하며, 여러 Pod로 구성된 애플리케이션이 효과적으로 작동할 수 있도록 보장합니다.Inter-Pod 유연성의 주요 요소✅ 1. 고유한 IP 주소 할당 (Unique IP Addressing)Kubernetes 클러스터 내의 각 Pod는 고유한 IP 주소를 할당받음.NAT(Network Address Translation) 없이 직접 통신 가능, 네트워크 설정이 단순해짐.(출처: Kubernetes.io)✅ 2. 서비스 추상화 (..

7️⃣ ES-Level 최적화를 위한 고급 전략이전 단계에서 히스토리컬 PM 데이터를 기반으로 ES-Level 메트릭을 예측하고 활용하는 프레임워크를 구축했습니다.이제 더 정교한 최적화 전략을 통해 의사 결정, 운영 효율성 및 자원 최적화를 향상하는 방법을 살펴보겠습니다.🔹 7.1 AI 기반 동적 자원 할당목표: 예측된 ES-Level 트렌드를 기반으로 CPU, 메모리, 대역폭, 전력 등의 시스템 리소스를 동적으로 조정.✔ 네트워크 확장 및 부하 분산vRAN 자동 스케일링: 예측된 트래픽 과부하를 기반으로 가상화된 RAN(vRAN) 리소스 자동 조정.클라우드 리소스 오케스트레이션: 컴퓨팅 및 스토리지 노드를 동적으로 확장/축소하여 최적의 성능 유지.✔ QoS(서비스 품질) 인식 스케줄링대역폭 및 지연 ..

**세포 이미지 분석(Cellular Image Analysis)**에서 **생성 신경망(Generative Neural Networks)**을 활용하는 다양한 모델들이 존재합니다.1️⃣ CGAN 기반 세포 이미지 분석 모델✔ CellGANGAN(Generative Adversarial Networks) 기반 모델로, 생물학적 현미경 이미지를 이용한 세포 분할(Segmentation) 작업에 최적화.세포 간 접착 문제(Cell Adhesion), 노이즈가 많은 환경, 신호대잡음비(SNR) 문제를 해결하기 위해 개발됨.Feature Completion Mechanism + Transformer 조합을 활용하여 고해상도 세포 이미지 경계를 명확하게 분할.(출처: MDPI)✔ CGAN(Conditional G..

5G RAN 주파수 선택성(Frequency Selectivity) 추정5G **무선 액세스 네트워크(RAN)**에서 **주파수 선택성(Frequency Selectivity)**은 채널의 주파수 응답이 할당된 대역폭 내에서 불균등하게 변하는 현상을 의미합니다.즉, 일부 주파수 성분은 감쇠(Fading)가 심하고, 일부는 상대적으로 강한 신호를 유지하는 특성을 가집니다.정확한 **주파수 선택성 추정(Frequency Selectivity Estimation)**은 자원 할당 최적화, 스펙트럼 효율성 향상, 신뢰성 높은 통신 보장을 위해 필수적입니다.1️⃣ 5G RAN에서 주파수 선택성 추정 기법✔ 1. 채널 추정(Estimation) 기법고래 최적화 알고리즘(Whale Optimization Algori..

UE 중심 L1/L2 통합 소프트웨어 (UE-Centric L1/L2 Integrated Software)무선 통신 시스템에서 사용자 장비(UE)의 L1(물리 계층) 및 L2(데이터 링크 계층) 기능을 통합하는 것은 성능 향상의 핵심 요소입니다.이러한 통합을 통해 데이터 처리 및 전송을 최적화하여 지연(Latency)을 줄이고, 처리량(Throughput)을 개선할 수 있습니다.1️⃣ UE 중심 L1/L2 통합 소프트웨어의 핵심 고려 사항✔ 1. 소프트웨어 참조 아키텍처Intel FlexRANL1 및 L2 기능을 통합한 클라우드 네이티브 RAN 솔루션 개발 프레임워크 제공.UE 내에서 효율적인 데이터 처리를 지원.(출처: Intel)✔ 2. AI 기반 L1/L2 최적화CENTRIC 프로젝트AI 기술을 L..

AI 기반 네트워크 최적화: 다중 KPI 및 다중 셀 최적화**인공지능(AI)**은 통신 서비스 제공업체(CSP)가 다양한 셀에서 여러 KPI(Key Performance Indicators)를 동시에 최적화하여 네트워크 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 패턴을 인식하고 자동으로 네트워크를 조정하여 보다 효율적이고 안정적인 네트워크를 구현할 수 있도록 지원합니다.1️⃣ AI 기반 다중 KPI 및 다중 셀 최적화의 핵심 요소✔ 1. AI 기반 네트워크 자동 최적화자율 최적화 네트워크(Self-Optimizing Network, SON) 구현.실시간 트래픽 및 KPI 데이터를 분석하여 자동으로 네트워크 매개변수(Network Parameters) 조..

AI 기반 RAN 파라미터 최적화**인공지능(AI)**은 무선 액세스 네트워크(RAN)에서 실시간으로 동적인 조정을 수행하여 네트워크 성능, 커버리지, 운영 효율성을 향상시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.1️⃣ AI 기반 RAN 파라미터 최적화의 주요 발전 사항✔ 1. 동적 RAN 파라미터 제어NEC, AI 기반 자율 최적화 기술 개발AI를 활용하여 사용자 단위의 통신 요구 및 무선 품질 변동을 분석.변조 방식, 코딩률, 자원 할당 등의 RAN 파라미터를 동적으로 조정하여 애플리케이션 성능 대폭 개선.(출처: NEC)✔ 2. AI 기반 네트워크 성능 향상SKT & 삼성전자, AI-RAN Parameter Recommender 도입AI가 과거 네트워크 데이터를 분석하여 기지국별 최적 설정을 추천.이를..