네트워크 데이터 분석, 지능 전달, 3GPP, NWDAF, 5G_AST, Network Data Analytics, AI/ML Model Transmission
KSP Keywords
Network intelligence, machine Learning
Funding Org.
과학기술정보통신부
Research Org.
한국전자통신연구원
Project Code
23HR6900, Development of standards for end-to-end intelligent 5G-Advanced networks based on machine learning,
Lee Soohwan
Abstract
□ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ○ 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 연동기술들의 3GPP Release 18, 19 표준개발 및 핵심 표준특허 확보를 목표로, 1. 5G-Advanced 네트워크 기능의 지능화·자동화를 지원하는 진보된 NWDAF 기술 표준, 2. 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론을 지원하는 5G_AST 구조 및 절차 표준, 3. 외부 응용의 학습/추론을 지원하는 5G-Advanced 기반 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동 표준을 개발함으로써, 표준기반의 국내 5G-Advanced 네트워크 장비 및 플랫폼, 서비스 시장을 활성화하여 신산업 생태계 조성에 기여함.
◎ 전체 내용 [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) - 진보된 NWDAF 학습/추론을 지원하는 프레임워크 및 핵심 모델 파라미터 도출 (특허출원) - 국내통신사업자 요구사항을 충족시키는 NWDAF 기반 5GAdvanced 지능화·자동화 시스템 구조 초안 개발 (기술문서) - 개발된 NWDAF 구조 설계 초안과 3GPP 표준 갭 분석을 통한 국제 표준 키이슈 도출 및 기고반영 (3GPP Release 18) o 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론을 지원하는 5G_AST 구조 및 절차 표준개발 - 5G_AST 관련 3GPP SA1 규격 요구사항 및 국내 요구사항 수집 분석 (통신사업자 요구사항 수집) - 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론 5G_AST 프레임워크 초안 설계 (기술문서) - 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론 알고리즘 개발 및 핵심 파라미터 도출 (특허출원) - 개발 알고리즘 및 프레임워크와 5G_AST 3GPP 표준 갭 분석을 통한 국제표준 키이슈 도출 및 기고반영 (3GPP Release 18)
[2차년도] o 5G-Advanced 네트워크 기능 지능화·자동화를 위한 진보된 NWDAF 기술 표준개발 - 개발된 5G-Advanced NWDAF 학습/추론 시스템 구조, 프레임워크, 핵심 파라미터 국제표준 기고반영 (3GPP Release 18) o 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론을 지원하는 5G_AST 구조 및 절차 표준개발 - 개발 알고리즘 및 프레임워크 수용을 위한 5G_AST 표준구조, 절차 초안 개발 (특허출원) - 5G_AST 표준구조, 절차, 핵심 파라미터 국제표준 기고반영 (3GPP Release 18) - 3GPP Release 19 선점을 위한 5G_AST 알고리즘 및 프레임워크 확장 연구 (특허출원) o 외부 응용의 학습/추론을 지원하는 5G-Advanced 기반 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동 표준개발 - 5G-Advanced 기반 외부 응용 학습/추론 지원 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동 국내외 표준현황 조사 및 국내 요구사항 수집 분석 (국내통신사업자) - 국내 요구사항 기반 외부 응용의 학습/추론 지원을 위한 5G-Advanced AI 플랫폼 및 서비스 연동 알고리즘, 프레임워크 초안 개발 (기술문서)
[3차년도] o 5G-Advanced 네트워크 기능 지능화·자동화를 위한 진보된 NWDAF 기술 표준개발 - 3GPP Release 19 선점을 위한 NWDAF 구조 및 프레임워크 확장 고도화 (기술문서, 특허출원) - 5G-Advanced NWDAF 확장 구조 및 프레임워크 국제표준 기고반영 (3GPP Release 19) o 5G-Advanced 기반 AI/ML 단말을 위한 분산학습/추론을 지원하는 5G_AST 구조 및 절차 표준개발 - 3GPP Release 19 선점 및 5G_AST 확장 알고리즘 수용을 위한 5G_AST 확장 구조 및 절차 고도화 (기술문서, 특허출원) - 5G_AST 확장 구조 및 절차 국제표준 기고반영 (3GPP Release 19, 표준특허후보) - 개발된 5G_AST 지원 확장 알고리즘 및 프레임워크와 3GPP Release 19 표준구조 정합 o 외부 응용의 학습/추론을 지원하는 5G-Advanced 기반 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동 표준개발 - 5G-Advanced 기반 외부 응용 학습/추론 지원 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동기술 국내표준개발 (TTA) - 국내 표준기반 외부 응용의 학습/추론 지원을 위한 5G-Advanced AI 플랫폼 연동 알고리즘 표준정합 및 프레임워크 고도화 (특허출원)
[최종결과물-목표] o 사실표준제정 표준제안: 2건, 표준개발: 7건, 표준승인: 2건 (3GPP SA2) o 단체표준제정: 1건 (TTA) o 지식재산권 국내특허출원: 7건 국제특허출원: 2건 o 표준특허후보: 1건 (3GPP)
□ 연구개발성과 [1차년도 결과물] o 사실표준제정 표준제안: 2건(연차목표:1건), 표준개발: 3건(연차목표:2건), 표준승인: 0건(연차 목표:1건) (3GPP SA2) o 단체표준제정: 0건(연차목표:0건) o 지식재산권 국내특허출원: 4건(연차목표: 2건) 국제특허출원: 0건(연차목표: 0건) o 표준특허후보: 0건(연차목표:0건) (3GPP)
[2차년도 결과물] o 사실표준제정 표준제안: 1건(연차목표:1건), 표준개발: 9건(연차목표:2건), 표준승인: 2건(연차 목표:1건) (3GPP SA2) o 단체표준제정: 0건(연차목표:0건) o 지식재산권 국내특허출원: 11건(연차목표: 2건) 국제특허출원: 1건(연차목표: 1건) o 표준특허후보: 0건(연차목표:0건) (3GPP)
[3차년도 결과물] o 사실표준제정 표준제안: 0건(연차목표:0건), 표준개발: 13건(연차목표:2건), 표준승인: 2건(연차 목표:1건) (3GPP SA2) o 단체표준제정: 1건(연차목표:1건) o 지식재산권 국내특허출원: 7건(연차목표: 2건) 국제특허출원: 5건(연차목표: 1건) o 표준특허후보: 4건(연차목표:1건) (3GPP)
[최종 누적 결과물] o 사실표준제정 표준제안: 3건, 표준개발: 25건, 표준승인: 4건 (3GPP SA2) o 단체표준제정: 1건 (TTA) o 지식재산권 국내특허출원: 22건 국제특허출원: 6건 o 표준특허후보: 4건 (3GPP)
□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 [활용계획] o (자동화된 5G-Advanced 인프라 구축) 다양한 슬라이스와 폭증하는 5G 서비스들로 인해 증가하는 이동통신 시스템 운용·관리의 복잡성을 NWDAF가 제공하는 AI/ML 학습/추론을 통해 경감시키고, NWDAF를 통해 AI/ML이 내재 된 지능화·자동화 기반 5G-Advanced 인프라 구축 달성에 본 표준을 활용할 수 있음 o (5G-Advanced 단말의 지능화) AI/ML 기반 학습/추론이 요구하는 단말의 높은 컴퓨팅 역량 및 배터리 소모를 극복하는 다중 단말, 단말-응용 분산학습/추론 기술을 5G_AST를 통해 표준화하여, AI/ML 수행을 위한 단말의 역량을 최소화하고, 궁극적으로 단말 지능화를 달성하는데 본 표준을 활용함 o (5G-Advanced 기반 AI 서비스 활성화) 단말의 제한된 컴퓨팅 역량 및 배터리 자원을 5G_AST 기술을 통해 극복하여, 다양한 기계학습 기반 응용들을 실시간으로 단말에서 수행할 수 있게 함을 통해 본격적인 5G-Advanced 기반 AI 서비스 시장을 활성화하는데 본 표준을 활용할 수 있음 o (신규 5G-Advanced 기반 비즈니스 창출) 5G-Advanced 네트워크의 AI 플랫폼 구조 및 서비스 연동 표준을 통해 통신인프라뿐만 아니라, 다양한 지능을 융복합하는 AI 인프라로 5G-Advanced 시스템을 발전시켜, 통신과 AI가 밀결합된 새로운 신규 비즈니스 모델을 창출하는데 본 표준을 활용할 수 있음 o (표준기술확보 및 국내보급) 본 과제에서 개발을 목표하고 있는 표준의 핵심표준특허를 확보함으로써, 5G-Advanced 지능화·자동화 기술에 대한 글로벌 기술 경쟁력을 확보하고, 핵심 표준기술의 빠른 국내 보급 및 도입을 통한 관련 기술의 국내 생태계 조성에 기여할 수 있음
[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 있음 o 단말의 효율적인 학습/추론을 통한 AI 서비스 장벽 해소 - 5G-Advanced 네트워크를 통해 다중 단말, 단말-응용 간 효율적인 분산학습/추론 방법을 지원함으로써, 기계학습 및 AI 응용 서비스 상용화에 장벽이 되는 단말의 제한된 컴퓨팅 능력과 배터리 자원을 극복하여, 다양한 AI 서비스를 상용화하는 데 기여함 o AI 서비스 시장 활성화 및 5G-Advanced 핵심 콘텐츠 확보 - 5G-Advanced 기술을 통해 단말의 기계학습 장벽을 극복함으로써, 단말에서 수행하는 다양한 AI 응용 서비스 시장을 활성화하고, 이를 통해 5G-Advanced 핵심 콘텐츠를 확보하는 데 기여할 수 있음 o 표준특허확보를 통한 기술료 창출 및 로얄티 절감에 기여 - 다수의 보고서를 통해 5G 표준특허 1건당 약 23억 원의 높은 가치가 전망됨에 따라, 본 과제를 통해 5G 표준특허를 선제확보함으로써, 높은 가치의 기술료 창출 및 국내기업 로얄티 지출 절감에 기여할 수 있음 o 6G 지능화·자동화 기술 선제대응 - 단말 및 이통통신 망의 지능화·자동화 기술은 다수의 글로벌 단말·장비업체, 통신사업자들을 통해 이미 6G의 핵심기술 및 서비스로 지목된 바 있으며, 당 과제를 통해 해당 기술을 선제 대응함으로써, 핵심 원천기술 확보를 기대할 수 있음
(출처 : 요약문 4p)
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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