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  5G 코어 네트워크의 핵심 요소인 NWDAF (Network Data Analytics Function)는 네트워크 데이터를 분석하여 네트워크의 성능과 효율성을 향상시키는 역할을 합니다. 3GPP 표준에 기반한 NWDAF는 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술을 통해 복잡한 네트워크 패턴을 분석하고 예측하며, 실시간 진단과 문제 해결을 지원하여 5G+ 네트워크의 유연성과 안정성을 강화합니다. 예를 들어, 3GPP TS 23.288에서 정의한 Intelligent Alarm Handling과 CDN 서비스 최적화와 같은 use case에서 NWDAF는 데이터 분석 결과를 기반으로 실시간으로 네트워크 상태를 진단하고, 자율적으로 문제를 식별 및 해결하거나 성능을 개선하기 위한 조치를 제공합니다. 이를 통해 5G+ 네트워크의 유연성, 안정성, 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 모델을 활용하여 5G+ NWDAF를 협력적으로 지원하기 위해 Intelligent Alarm Handling과 CDN (Content Delivery Network) 서비스에 적용 가능한 다양한 기술적인 솔루션을 소개합니다.

 

첫번째 솔루션인 분산 AI 모델을 활용한 네트워크 트래픽 데이터를 분석과 계층적 오토인코더 기술은 극실시간 네트워크 이상 탐지를 가능하도록 하여 지능적인 경보 관리를 지원합니다. 네트워크 트래픽 데이터 분석 기능은 네트워크 데이터의 높은 차원으로 인해 AI 모델의 복잡도 증가를 방지하기 위하여, 중복성이 높거나 관련도가 낮은 특성을 제거하되 성능을 동일하게 유지할 수 있도록 데이터 차원을 축소합니다. 계층적 오토인코더 기술은 선제적 탐지 단계, 기본 탐지 단계, 후탐지 단계를 통해 이상 탐지에서 핵심 요구사항인 신속한 탐지와 정확한 탐지를 보장합니다. 계층적 오토인코더 기술 외에도 네트워크 분석 및 이상 탐지를 지원할 수 있는 기술은 다음과 같습니다.

 

<네트워크 트래픽 데이터 분석 기술>

[1] 최다영, 이주홍, 박형곤, "네트워크 트래픽의 특징 그룹을 이용한 오토인코더 기반 이상탐지에 관한 연구," 제3회 한국 인공지능 학술대회, 2022년 9월.

[2] 최다영, 이주홍, 박형곤, "점진적 특징 추가를 통한 네트워크 트래픽 이상 탐지 성능 향상에 관한 연구," 2023년도 한국통신학회 동계종합학술대회, 2023년 2월. 

[3] 김수한, 최다영, 이주홍, 박형곤, "어텐션 기반 네트워크 트래픽 특징 중요도 분석 연구", 제34회 통신정보 합동학술대회, 2024년 4월.

[4] 최다영, 이주홍, 박형곤, "특징 선택 방법에 따른 네트워크 공격 유형별 중요 특징 비교 연구," 2024년도 한국통신학회 동계종합학술발표회, 2024년 2월.

 

<네트워크 및 음향 신호 이상 탐지 기술>

[1] Joohong Rheey and Hyunggon Park, "Game-Theoretic Lightweight Autoencoder Design for Intrusion Detection," IEEE Wireless Communications and Networking Conference (IEEE WCNC 2024), Apr. 2024. 

[2] 박형곤, 이주홍, "적대적 공격에 강건한 이상 탐지 방법," 국내특허출원, 2023.11.21 (출원번호: 10-2023-0161868)

[3] Eunhye Choi and Hyunggon Park, "Lightweight Acoustic Anomaly Detection Algorithm for Wireless Sensor Networks," IEEE Wireless Communications and Networking Conference (IEEE WCNC 2024), Apr. 2024. 

[4] 박형곤, 최은혜, "병렬 이산 웨이블릿 변환 기반 신호 처리 방법 및 장치" 국내특허출원, 2023. 11. 16 (출원번호: 10-2023-0159584)

 

<이상 탐지기를 위한 경량화 기술>

[1] 박형곤, 이주홍, "기여도를 이용한 인공신경망 경량화 방법 및 장치," 국내특허출원, 2023. 3. 13 (출원번호: 10-2023-0032854)

[2] 박형곤, 이주홍, 최다영, "상호정보량 기반 오토인코더 경량화 방법 및 장치," 국내특허출원, 2023. 7. 14 (출원번호: 10-2023-0091751)

[3] Joohong Rheey, Dayoung Choi and  Hyunggon Park, "Symmetrical Pruning for Lightweight Network Anomaly Detector," ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (MobiSys 2024), Jun. 2024, pp.634-635.

[4] 최다영, 이주홍, 박형곤, "상호정보량 기반 가지치기 기법을 이용한 네트워크 트래픽 이상탐지," 2023년도 한국통신학회 하계종합학술대회, 2023년 6월.

두번째 솔루션에서는 NWDAF의 효용성을 살펴보기 위해 CDN 서비스에서 사용할 수 있는 AI 기반 콘텐츠 접근 예측 AI 모델을 구성함으로써, 사용자의 접근에 맞춘 콘텐츠 캐싱을 수행합니다. 구체적으로 네트워크 내 데이터의 분석을 통해 콘텐츠 요청 패턴을 AI 모델로 예측하고 최적의 캐시 배치 전략을 적용하여 사용자가 가장 필요로 하는 콘텐츠가 적시에 제공될 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 CDN의 hit rate이 높아지고, 불필요한 요청과 데이터 전송이 줄어들어 네트워크 오버헤드가 크게 감소합니다. 추가적으로 추론 서비스의 처리 시간 최적화를 위해 계층적 NWDAF 구조를 설계/구축하는 것으로 추론 서비스 처리 시간의 감소를 평가합니다. 계층적 NWDAF 구조에서 AI 모델 성능 향상을 지원할 수 있는 기술은 다음과 같습니다.

 

<Federated Learning 지원 기술>

[1] Eungeun Yoo, Haneul Ko, and Sangheon Pack, "Fuzzy Clustered Federated Learning Algorithm for Solar Power Generation Forecasting," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), vol. 10, no. 4, pp. 2092-2098, Oct.-Dec. 2022.

[2] Haneul Ko, Jaewook Lee, Sangwon Seo, Sangheon Pack, and Victor Leung, "Joint Client Selection and Bandwidth Allocation Algorithm for Federated Learning," IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), vol. 22, no. 6, pp. 3380-3390, Jun. 2023.

[3] Jaewook Lee and Haneul Ko*, "Energy and Distribution-Aware Cooperative Clustering Algorithm in Internet of Things (IoT)-Based Federated Learning," IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), vol. 72, no. 10, pp. 13799-13804, Oct. 2023.

 

<클라우드 자원 관리 지원 기술>

[1] Haneul Ko and Sangheon Pack*, "Function-Aware Resource Management Framework for Serverless Edge Computing," IEEE Internet of Things Journal (IoT-J), vol. 10, no. 2, pp. 1310-1319, Jan. 2023. (0.5)

 

 <모델 추천 및 관리 기술>

[1] Youbin Jeon, Hyeonjae Jeong, Sangwon Seo, Taeyun Kim, Haneul Ko,  and Sangheon Pack, "A Distributed NWDAF Architecture for Federated Learning in 5G," in Proc. International Conference on Consumer Electronics (ICCE) 2022, Virtual Online Conference, January 2022.

[2] Seunghyun Lee, Jaewook Lee, Taeyun Kim, Daeyoung Jung, Inho Cha, Dongju Cha, Haneul Ko, and Sangheon Pack, "Design and Implementation of Network Data Analytics Function in 5G," in Proc. IEEE International Conference on ICT Convergence (ICTC) 2022, Jeju, Korea, Oct. 2022.

[3] Taeyun Kim, Joonwoo Kim, Sangwon Seo, Seunghyun Lee, and Sangheon Pack, "An Implementation Study of Network Data Analytic Function in 5G," in Proc. IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) 2022, Virtual Online Conference, January 2022.

[4]Youbin Jeon and Sangheon Pack*, "Hierarchical Network Data Analytics Framework for 6G Network Automation: Design and Implementation," IEEE Internet Computing, vol. 28, no. 2, pp. 38-46, March/April 2024. (0.33)

[5] 고한얼, 염호진, "장치 맞춤형 기계 학습 모델 공급 장치 및 방법," 국내특허출원, 2024. 10. 17 (출원번호: 10-2024-0142444)