So far, artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) has produced impressive results in speech recognition, computer vision, and natural language processing. AI/ML has recently begun to show promise as a viable means for improving the performance of 5G mobile telecommunication systems. This paper investigates standardization activities in 3GPP and O-RAN Alliance regarding AI/ML applications on mobile telecommunication system. Future trends in AI/ML technologies are also summarized. As an overarching technology in 6G, there appears to be no doubt that AI/ML could contribute to every part of mobile systems, including core, RAN, and air-interface, in terms of performance enhancement, automation, cost reduction, and energy consumption reduction.
KEYWORDS AI/ML, E2E learning, federated learning, NWDAF, RIC
AI/ML은 입력 데이터셋(Dataset)에서 기존의 기 술로 구분하지 못했던 특정 패턴(Pattern)이나 피처 (Feature) 등을 정확하게 추출하여 그동안 해결하지 못했던 다음의 문제들에 대하여 신뢰할 만한 해결 방법을 제공하기 시작하였다.
● 모델링이 난해한 문제
● 비선형 특성으로 모델링이 불가능한 문제
● 실현 불가능한 구현복잡도가 요구되는 최적화 문제
기존의 이동통신시스템에서는 모델주도(Model- driven) 방식의 사건해결형(Reactive) 모델링이 사용되 었으나, 5G에 이르러서는 점차로 성능, 비용 등의 측면에서 장점을 보이는 데이터주도(Data-driven) 방식의 사전예방형(Proactive) artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) 모델링이 도입되기 시 작했고, 적용분야가 더욱 확대되고 있는 추세이다. 2030년경에 서비스가 시작될 것으로 예측되는 6G 에서는 AI/ML이 이동통신시스템 모든 분야에서 자율화, 비용절감, 성능향상에 기여하는 총괄적 핵심 기반 기술(Overarching Enabler)로서뿐만 아니라 네 트워크가 제공하는 하나의 사용시나리오(Usage Sce- nario)로서도 자리매김할 것으로 예상되고 있다. 그 림 1은 6G에서 AI/ML의 예상 역할을 나타낸다.
본고에서는 B5G/6G 등의 미래이동통신시스템 에서 핵심적 역할이 예상되는 AI/ML의 모델링 방 법, 3GPP 및 O-RAN에서의 AI/ML 관련 표준화 현 황, AI/ML의 미래 기술 동향 및 향후 전개 방향에 대하여 조사·분석하였다.
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