| 연구목표 |
최종목표: 5G-Advanced 이동통신 시스템의 지능화·자동화 및 구성요소(단말, 네트워크 기능, 응용)간 기계학습/추론을 지원하는 NWDAF(NetWork Data Analytics Function), 5G_AST(5G for AI/ML Service and Transmission), AI 기능 플랫폼 연동 기술들의 3GPP Release 18, 1... |
| 연구내용 |
[1차년도]o 5G-Advanced 네트워크 기능 지능화·자동화를 위한 진보된 NWDAF 기술 표준개발 - NWDAF 기반 5G-Advanced 네트워크 기능 지능화·자동화를 위한 국내 요구사항 수집 분석 (통신사업자 요구사항 수집) - 5G-Advanced 네트워크 기능 지능화·자동화를 위한 진보된 NWDAF 학습/추론 구조 설계 (기술문서) - ... |
| 기대효과 |
o 5G-Advanced 인프라 투자비용 및 망 운용비용 절감 - 이동통신 코어 네트워크 기능에 기계학습을 도입하여 성능을 극대화하고, 망을 상시 최적화함으로써, 동일 서비스에 드는 인프라 투자비용 및 망 운용비용을 효과적으로 경감시킬 수 있음o 단말의 효율적인 학습/추론을 통한 AI 서비스 장벽 해소 - 5G-Advanced 네트워크를 통해 다중 ... |
| 키워드 |
5G 지능 시스템,기계학습,네트워크 데이터 분석,지능 전달,진보된 5G |