5G New Radio의 AI/ML 기술
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5G NR 개요
- AI/ML을 도입하여 네트워크 복잡성을 줄이고, 실시간 적응 및 최적화를 통해 성능을 극대화
5G NR AI/ML 프레임워크 개념도, 핵심요소, 기대효과
5G NR AI/ML 프레임워크 개념도
5G NR AI/ML 프레임워크 핵심요소
구분 | 핵심요소 | 내용 |
---|---|---|
데이터 처리 | 데이터 수집 | AI/ML 학습 및 추론을 위해 네트워크 데이터를 수집 및 전처리 |
모델 관리 | 모델 학습 | 수집된 데이터를 기반으로 최적의 AI/ML 모델 학습 및 평가 |
모델 저장 | 학습된 모델을 저장하여 추론 기능에서 활용 가능 | |
모델 운영 | 추론 | 실시간 데이터 기반 추론으로 네트워크 상태를 진단 및 예측 |
관리 | 성능 모니터링 및 피드백을 통해 네트워크 최적화와 모델 업데이트 수행 |
5G NR AI/ML 적용 기대효과
기술 | 내용 | 기대 효과 |
---|---|---|
CSI 피드백 | 채널 상태 정보를 AI/ML로 예측하여 오버헤드 감소 | 데이터 전송 효율 및 정확도 향상 |
빔 관리 | 빔포밍, 빔 스위칭 등 AI 기반 관리 | 밀리미터파 대역에서 통신 성능 최적화 |
측위 정확도 향상 | NLOS 환경에서도 AI 기반 예측 기술 활용 | 고정밀 위치 추적 가능 |
5G NR AI/ML 적용시 고려사항
구분 | 고려사항 | 내용 |
---|---|---|
기술적 | 데이터 품질 | AI/ML 모델 학습 및 추론의 정확도를 보장하기 위한 고품질 데이터 필요 |
모델 복잡성 | 적응형 네트워크 환경에서 실시간 추론이 가능하도록 경량화된 모델 설계 | |
경제적 |