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5G New Radio의 AI/ML 기술

· 약 4분

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

구분핵심요소내용
데이터 처리데이터 수집AI/ML 학습 및 추론을 위해 네트워크 데이터를 수집 및 전처리
모델 관리모델 학습수집된 데이터를 기반으로 최적의 AI/ML 모델 학습 및 평가
모델 저장학습된 모델을 저장하여 추론 기능에서 활용 가능
모델 운영추론실시간 데이터 기반 추론으로 네트워크 상태를 진단 및 예측
관리성능 모니터링 및 피드백을 통해 네트워크 최적화와 모델 업데이트 수행

5G NR AI/ML 적용 기대효과

기술내용기대 효과
CSI 피드백채널 상태 정보를 AI/ML로 예측하여 오버헤드 감소데이터 전송 효율 및 정확도 향상
빔 관리빔포밍, 빔 스위칭 등 AI 기반 관리밀리미터파 대역에서 통신 성능 최적화
측위 정확도 향상NLOS 환경에서도 AI 기반 예측 기술 활용고정밀 위치 추적 가능

5G NR AI/ML 적용시 고려사항

구분고려사항내용
기술적데이터 품질AI/ML 모델 학습 및 추론의 정확도를 보장하기 위한 고품질 데이터 필요
모델 복잡성적응형 네트워크 환경에서 실시간 추론이 가능하도록 경량화된 모델 설계
경제적비용 효율성AI/ML 인프라 구축 및 운영 비용을 최소화하기 위한 클라우드 활용
운영적표준화다중 공급업체 환경에서 AI/ML 모델의 상호운용성을 보장하기 위한 표준 필요
보안AI/ML 모델과 네트워크 데이터의 무결성을 보장하기 위한 보안 메커니즘 필요

참조