aiproductmanager 님의 블로그

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..

AI 기반 이중 경로 흐름 제어(Dual-Path Flow Control)AI 기반 이중 경로 흐름 제어는 AI 기술을 활용하여 여러 네트워크 경로에서 데이터 전송을 최적화하고 성능, 신뢰성 및 효율성을 향상시키는 기술입니다.이러한 접근 방식은 **Multipath Transmission Control Protocol (MPTCP)**과 같은 다중 경로 네트워킹 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다.1️⃣ AI 기반 이중 경로 흐름 제어의 주요 요소✔ 1. 다중 경로 전송 제어 프로토콜(MPTCP)MPTCP는 단일 데이터 스트림을 여러 경로로 분할하여 전송, 대역폭 활용 및 신뢰성 향상.AI를 결합하면 혼잡 제어(Congestion Control) 및 패킷 스케줄링(Packet Scheduling) 최적화..

CSI 압축: Transformer 기반 범용 디코더 네트워크 (DenseNet, Vision Transformer, ResNet 활용)채널 상태 정보(CSI) 압축은 무선 통신 시스템에서 피드백 데이터를 최소화하면서도 채널 추정 품질을 유지하는 핵심 기술입니다.최근 Transformer 기반 신경망 아키텍처를 활용한 범용 디코더(Universal Decoder) 설계가 CSI 압축 및 복원 성능을 크게 향상시키고 있습니다.아래는 Transformer, DenseNet, Vision Transformer(ViT), ResNet 등의 최신 AI 모델을 CSI 압축에 적용하는 방법입니다.1️⃣ Transformer 기반 CSI 압축 모델Transformer는 자연어 처리(NLP)에서 시작되어 컴퓨터 비전 및..

ML Model Management – 3GPP TS 23.288 기반 분석**ML Model Management(머신러닝 모델 관리)**는 5G 네트워크에서 머신러닝(ML) 모델을 최적화하여 네트워크 성능을 자동으로 개선하고, AI 기반 운영을 효율화하는 과정입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 AI/ML 모델의 학습, 배포, 업데이트, 유지보수 등을 자동화할 수 있도록 정의하고 있습니다.1. ML Model Management의 정의**ML Model Management(머신러닝 모델 관리)**는 5G 네트워크에서 AI 기반 운영 자동화를 위해 필요한 ML 모델을 학습, 평가, 배포, 최적화하는 기능.**NWD..

MEC Traffic Analytics – 3GPP TS 23.288 기반 분석**MEC Traffic Analytics(엣지 컴퓨팅 트래픽 분석)**은 5G 네트워크에서 MEC(Multi-access Edge Computing) 환경에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 분석하고 최적화하는 기능입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 MEC 트래픽의 흐름을 최적화하고, 부하를 예측하며, QoS를 유지하도록 정의하고 있습니다.1. MEC Traffic Analytics의 정의**MEC Traffic Analytics(엣지 컴퓨팅 트래픽 분석)**은 MEC에서 발생하는 데이터 트래픽을 분석하여, 최적의 경로를 설정하고 부하를..

Security Anomaly Detection – 3GPP TS 23.288 기반 분석**Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지)**는 5G 네트워크에서 발생하는 보안 위협을 실시간으로 감지하고 대응하는 기능입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 AI 기반 이상 트래픽 탐지, 네트워크 보안 강화, 실시간 위협 분석 등을 수행하도록 정의하고 있습니다.1. Security Anomaly Detection의 정의**Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지)**은 5G 네트워크 내에서 정상적인 트래픽 패턴과 비교하여 비정상적인 활동(예: DDoS 공격, 우회 트래픽, 신원 ..

Transaction Dispersion – 3GPP TS 23.288 기반 분석**Transaction Dispersion(트랜잭션 분산)**은 5G 네트워크에서 트랜잭션(데이터 요청 및 응답)이 여러 경로와 네트워크 기능(NF) 간에 어떻게 분산되는지를 분석하고 최적화하는 개념입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 트랜잭션 데이터가 네트워크 내에서 어떻게 이동하는지 분석하고 최적의 분산 전략을 적용할 수 있도록 정의하고 있습니다.1. Transaction Dispersion의 정의**Transaction Dispersion(트랜잭션 분산)**은 5G 네트워크에서 트랜잭션(예: API 요청, 세션 메시지, 인증 요..

Data Dispersion – 3GPP TS 23.288 기반 분석**Data Dispersion(데이터 분산)**은 5G 네트워크에서 데이터가 여러 네트워크 경로를 통해 분산되는 방식과 그 영향을 분석하는 개념입니다.3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 데이터 트래픽이 네트워크 내에서 어떻게 이동하는지 분석하고 최적의 라우팅을 수행하도록 정의하고 있습니다.1. Data Dispersion의 정의**Data Dispersion(데이터 분산)**은 5G 네트워크에서 트래픽이 여러 UPF(User Plane Function) 또는 네트워크 노드를 통해 어떻게 전달되는지 분석하는 과정.트래픽을 분산하여 네트워크 부하를 줄이고..