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 코드번호 : 24 |
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| 발표자 : 박인택 |
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| 소속 : 삼성리서치 |
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| 부서 : 차세대통신연구센터 |
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| 직위 : 상무 |
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| 세션시간 : 09:00~10:50 |
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| 발표자약력 : |
- 삼성전자 삼성리서치 차세대통신연구센터 선행솔루션팀장 (’19 ~ 현재)
- Microsoft, Azure Data, Principal data scientist manager (’09 ~ ’19)
- 스탠포드 대학교 전자공학박사 |
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| 강연요약 : |
5G 가 도입되어, IoT 기기와 Machine Type 등 다양한 기기가 연결되고, mmWave와 같은 신규 무선 기술이 적용되어 많은 기지국 설치가 필요해지면서 이동통신망의 복잡성과 다양성이 증가하게됩니다. 이에 따라, 망을 운영하는데 있어, 관리자의 경험이나 룰 기반의 heuristics등을 적용했을 때, 무선망의 성능 유지 측면이나 운영 비용의 효율면에서 감당하기 어려워 질 가능성이 높아지고 있습니다.
이런 상황에 대비해 표준단체, 산업계 및 Alliance 등 많은 곳에서 네트워크에 인공지능 요소를 도입 및 활용하는 방안과 그것을 지원할 수 있는 구조에 대해 논의를 진행하고 있으며, 대표적으로 NWDAF, ORAN-RIC, RANDAF, MDAF 등이 이에 해당합니다.
본 강연에서는 무선 이동통신 네트워크에서 인공지능 요소 도입의 필요성과 각 단체별로 진행하고 있는 인공지능 요소 구조 및 논의를 소개하고, 또한 무선망에 인공지능 요소를 도입 및 적용하려 할 때, 추가적으로 고려해야 할 부분과 어려운 부분을 아래와 같이 인공지능에 필요한 데이터의 수집, 네트워크 시스템의 복잡성 및 다양성으로부터 발생할 수 있는 어려움 및 여기에 적용 가능한 인공지능의 기술 측면과 효율성 측면에서 살펴보고, AI 기반 네트워크의 향후 전망에 대해 살펴볼 예정입니다.
- 데이터 수집시 고려사항: 데이터의 크기, 수집 기간 및 네트워크 구성에 따른 수집 간격과 기존 망 동작에의 연관성 및 영향
- 계층별 다양한 구성 요소의 결합으로 인한 시스템의 복잡성 및 상호 연관성을 포함한 무선망 시스템의 전체적인 관점 반영의 어려움
- 무선 이동통신 네트워크 운영 환경에 적합한 인공지능 기술 및 상황인지 기술과 이를 위한 선결 조건 |
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