인공지능
3GPP TS 23.288 요소별 데이터 생성 NF 및 소비 NF 정리 (총 21개 요소)
aiproductmanager
2025. 3. 12. 21:27
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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.
| 요소 | 데이터 생성 NF | 데이터 소비 NF | 상세 설명 링크 |
| 1. 네트워크 슬라이스 부하 수준 (Network Slice Load Level) |
NSSF, AMF, SMF | NWDAF, PCF, NSSF | https://aiproductmanager.tistory.com/287 |
| 2. NF 부하 수준 (NF Instance Load Level) |
모든 NF (AMF, SMF, UPF 등) | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/316 |
| 3. 서비스 경험 (Service Experience) |
AMF, SMF, PCF | NWDAF, PCF, CHF | https://aiproductmanager.tistory.com/288 |
| 4. 사용자 데이터 혼잡 (User Data Congestion) |
UPF, SMF | NWDAF, PCF, CHF | https://aiproductmanager.tistory.com/293 |
| 5. E2E 데이터 전송 속도 (E2E Data Volume Transfer Time) |
UPF, SMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/303 |
| 6. PDU 세션 트래픽 (PDU Session Traffic) |
SMF, UPF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/305 |
| 7. 핸드오버 최적화 (Mobility & Handover Analytics) |
AMF, LMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/317 |
| 8. 데이터 혼잡 분석 (Data Congestion Analytics ) |
UPF, SMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/318 |
| 9. WLAN 성능 (WLAN Performance) |
TNGF (Trusted Non-3GPP Gateway Function) | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/297 |
| 10. AI 기반 이동 패턴 분석 (Movement Behaviour) |
AMF, LMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/306 |
| 11. 데이터 분산 (Data Dispersion) |
UPF, SMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/295 |
| 12. 트랜잭션 분산 (Transaction Dispersion) |
PCF, SMF, CHF | NWDAF | https://aiproductmanager.tistory.com/320 |
| 13. QoS 지속성 분석 (QoS Sustainability) |
SMF, PCF, UPF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/294 |
| 14. 세션 관리 혼잡 제어 (Session Management Congestion Control) |
SMF, AMF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/298 |
| 15. 네트워크 성능 분석 (Network Performance Analytics) |
AMF, SMF, UPF, PCF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/291 |
| 16. DCCF (Data Collection Coordination Function) | 모든 NF (AMF, SMF, UPF 등) | NWDAF, ADRF | https://aiproductmanager.tistory.com/312 |
| 17. ADRF (Analytics Data Repository Function) | NWDAF | NWDAF, PCF, CHF | https://aiproductmanager.tistory.com/313 |
| 18. MFAF (Messaging Framework Adapter Function) | 외부 메시징 시스템 | NWDAF, DCCF | https://aiproductmanager.tistory.com/314 |
| 19. 위치 정확도 분석 (Location Accuracy) |
LMF, AMF, UE | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/302 |
| 20. 보안 이상 탐지 (Security Anomaly Detection) |
UPF, AMF, PCF | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/321 |
| 21. MEC 트래픽 분석 (MEC Traffic Analytics) |
UPF, SMF, MEC | NWDAF, PCF | https://aiproductmanager.tistory.com/322 |
해석 및 활용
- 데이터 생성 NF
- AMF, SMF, UPF는 가장 많은 데이터를 생성하는 핵심 NF임.
- NSSF는 네트워크 슬라이싱 관련 데이터를 생성, LMF는 위치 및 이동성을 생성.
- TNGF는 WLAN 데이터를 생성, MEC는 엣지 데이터 트래픽을 분석.
- 데이터 소비 NF
- NWDAF는 거의 모든 요소에서 데이터를 소비하며, AI 기반 네트워크 최적화 및 분석을 수행.
- PCF는 QoS 정책을 적용하기 위해 데이터를 소비.
- ADRF는 장기적인 데이터 저장 및 검색 역할을 수행.
- DCCF는 NF에서 데이터를 수집하여 NWDAF로 전달하는 게이트웨이 역할.
결론
- NWDAF는 5G 네트워크 최적화를 위한 핵심 소비 NF로, 거의 모든 요소에서 데이터를 받아 AI 기반 네트워크 운영을 지원.
- DCCF는 데이터 수집 및 정제를 담당하며, ADRF는 데이터 저장을 담당.
- PCF는 QoS 정책을 조정하여 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질을 최적화.
- 핵심 데이터 생성 NF는 AMF, SMF, UPF이며, 핸드오버 및 이동성 관련 데이터는 LMF에서 생성.
➤ 이 구조를 활용하면 5G 네트워크 운영을 자동화하고, AI 기반으로 실시간 최적화할 수 있습니다.
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