JP7507871B2 - ネットワークノード及び通信方法 - Google Patents
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Description
実施例1は、上述したような移動通信ネットワークの通信ネットワーク配置である。
1つ以上の移動端末の通信動作及び/又は移動に関する情報であって、1つ以上の移動端末がネットワーク分析のネットワーク側ターゲットを使用する場合における情報、
1つ以上の移動端末がネットワーク分析のネットワーク側ターゲットを使用する場合に観察される通信品質、
ネットワーク分析のネットワーク側ターゲットのパフォーマンス、又は
それらの組み合わせである。
- スライス/サービス・タイプ(SST)。これは、特徴とサービスの観点から期待されるネットワーク・スライス挙動を指す;
- スライス差別化要因(Slice Differentiator,SD)。これは、同じスライス/サービス・タイプの複数のネットワーク・スライス同士を区別するために、スライス/サービス・タイプを補足するオプションの情報である。
・分析IDのリスト:MLモデルが使用されるべき分析を識別する。
・S-NSSAI及び/又はNSI (i.e. スライスID)
・スライス・タイプ(e.g. S-NSSAIにより示される)及び/又はDNN
・NPN(非公衆ネットワーク)タイプ(e.g. SNPN又はCAG)
・NPN IDタイプ(e.g. SNPN ID又はCAG ID)
・PLMN ID
・アクセス/RATタイプ(3GPP (e.g. LTE, NR) vs non-3GPP (WiFi, fixed)アクセス) CNタイプ(e.g. 5GC, EPC, 6GC)
・アプリケーション/サービスID/タイプ(e.g. VoIP, URLLC)
・UE位置情報(e.g. 位置情報の粒度は、トラッキング・エリア(TA)レベル、又はセル・レベル、又は地理的な位置、及び都市の位置)
・関心エリア(e.g. トラッキング・エリア・リスト(TAI)のリスト)
分析はこれらについて機械学習モデルを用いて実行されるべきである。NWDAF(MTLF)302は、これらの上記パラメータの1つ以上を、おそらくは組み合わせにおいて使用して、MLモデルを決定することができる。
図9は、データ収集調整機能部(Data Collection Coordination Function,DCCF)を用いることによって、又は一般に、中間的な(例えば、プロキシ又は調整機能のような)コンポーネントを用いることによって、NWDAF(AnLF)901によるNWDAF(MTLF)903の発見を示す。
MLモデルのタイプは、例えば以下のようなものである:
・バイナリ分類モデル:バイナリ分類問題に関するMLモデルは、バイナリ結果(2つの可能なクラスのうちの一方)を予測する;
・多クラス分類モデル:多クラス分類問題に関するMLモデルであり、多クラスの予測を生成することが可能である;
・ 回帰モデル:回帰問題に関するMLモデルは、数値を予測する。
通信ネットワーク配置1100は、更に、機械学習モデルを、機械学習モデル訓練コンポーネント1102にするように構成されたネットワーク分析構成コンポーネント1101を更に含み、ネットワーク分析コンポーネントは、(要求のために、例えば、対応する要求メッセージにおいて)機械学習モデルを要求するネットワーク分析のネットワーク側ターゲットのパラメータを指定する。
モデル訓練機能は、例えば、モデル訓練論理機能(MTLF)である。
Claims (3)
- プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
機械学習モデルに求める分析のパラメータを指定し、
前記パラメータの指定された前記機械学習モデルを機械学習モデルコンポーネントに要求し、
前記要求で指定された前記パラメータに従って、前記分析に関して訓練されている機械学習モデルを、前記機械学習モデルコンポーネントから受信するように構成され、
前記パラメータは、移動通信ネットワークのサブ・ネットワークの識別子を含み、
前記受信した機械学習モデルを、分析データ・リポジトリ機能部(Analytics Data Repository Function、ADRF)を使用して記憶する、
ネットワークノード。 - 前記サブ・ネットワークは、ネットワーク・スライスである、請求項1に記載のネットワークノード。
- 機械学習モデルに求めるネットワーク分析のターゲットのパラメータを指定するステップと、
前記パラメータの指定された前記機械学習モデルを機械学習モデルコンポーネントに要求するステップと、
前記要求で指定された前記パラメータに従って、前記ネットワーク分析のターゲットに関して訓練されている機械学習モデルを、前記機械学習モデルコンポーネントから受信するステップと、
を備え、
前記パラメータは、移動通信ネットワークのサブ・ネットワークの識別子を含み、
前記受信した機械学習モデルを、分析データ・リポジトリ機能部(Analytics Data Repository Function、ADRF)を使用して記憶する、
ネットワークノードによる通信方法。
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China Mobile,KI #1, Sol #7: Update to clarify the solution,3GPP TSG SA WG2#140e S2-2006228,フランス,3GPP,2020年09月02日 |
Huawei, HiSilicon,Clarification on the consumer of MLModel_provision service,3GPP TSG SA WG2#144E S2-2102474,フランス,3GPP,2021年04月06日 |
Huawei, HiSilicon,Discussion about the ML Model registration and discovery,3GPP TSG SA WG2#144E S2-2102477,フランス,3GPP,2021年04月06日 |
Samsung,Corrections to clause 5A.1.1 in TR 33.867,3GPP TSG SA WG3#102Bis-e S3-211136,フランス,3GPP,2021年02月22日 |
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