KR102207786B1

KR102207786B1 - 사용자 평면 장치 및 이를 이용한 어플리케이션 식별 방법

Info

Publication number: KR102207786B1
Application number: KR1020190122199A
Authority: KR
Inventors: 이동진
Original assignee: 에스케이텔레콤 주식회사
Priority date: 2019-10-02
Filing date: 2019-10-02
Publication date: 2021-01-26

Abstract

일 실시예에 따른 사용자 평면 장치(user plane function, UPF)는 상기 사용자 평면 장치가 처리하는 트래픽을 분석하고, 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 식별 근거 정보 생성부와, 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 식별부와, 상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 정확도 산출부와, 상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

사용자 평면 장치 및 이를 이용한 어플리케이션 식별 방법 {USER PLANE FUNCTION AND METHOD FOR IDENTIFYING APPLICATION USING THE SAME}

본 발명은 사용자 평면 장치 및 이를 이용한 어플리케이션 식별 방법에 관한 것이다.

LTE 시스템에서 통신서비스의 종류 및 전송 요구 속도 등이 다양해짐에 따라, LTE 주파수 증설 및 5G 시스템으로의 진화가 활발하게 진행되고 있다.

이와 같이 빠르게 진화되고 있는 5G 시스템은, 한정된 무선자원을 기반으로 최대한 많은 수의 단말을 수용하면서, eMBB (enhanced mobile broadband, 향상된 모바일 광대역)/mMTC(massive machine type communications, 대규모 기계형 통신)/URLLC(ultra-reliable and low latency communications, 고도의 신뢰도와 낮은 지연 시간 통신)의 시나리오를 지원하고 있다.

5G 시스템에서는, 단말, 기지국(액세스), 코어 및 서버를 End to End로 지원하기 위한 네트워크 구조를 정의하고 있으며, 기존 LTE(4G)에서 단일 노드(예: S-GW, P-GW 등)가 복합적으로 수행하던 제어 시그널링 및 데이터 송수신의 기능을 분리하여, 제어 시그널링 기능의 평면(또는 제어 평면)(Control Plane) 및 데이터 송수신 기능의 평면(또는 사용자 평면)(User Plane)을 구분한 네트워크 구조를 정의하고 있다.

이때, 제어 평면에는 다양한 노드들이 포함된다. 예컨대 단말의 무선구간 액세스를 제어하는 AMF(Access and Mobility Function), 단말 정보와 단말 별 가입서비스정보, 과금 등의 정책을 관리/제어하는 PCF(Policy Control Function), 단말 별로 데이터 서비스 이용을 위한 세션을 관리/제어하는 SMF(Session Management Function), 외부 망과의 정보 공유 기능을 담당하는 NEF(Network Exposure Function) 및 각 노드들에 대한 리소스 정보나 부하 정보 등을 관리하고 제공할 수 있는 NRF(Network Repository Function) 등을 예로 들 수 있다.

아울러, 사용자 평면에는 UPF와 같은 것들이 포함될 수 있다.

PCT 특허공개공보, 2018-008944호 (2018.01.11. 공개)

이동통신망을 이용하는 다양한 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서는, 예컨대 고객 맞춤별 서비스의 제공이 가능하기 위해서는 트래픽에 대한 식별 또는 해당 트래픽이 어떤 어플리케이션에 관한 것인지에 대한 식별이 필수적이다. 아울러, 최근에는 단말과 서버 간에 오고가는 트래픽이 암호화되는 상황까지도 고려해서 이러한 트래픽 내지 트래픽과 관련된 어플리케이션에 관한 식별까지도 요구되는 상황이다.

이에 일 실시예에 따른 본 발명의 해결하고자 하는 과제는, 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 기술을 포함한다.

아울러, 별도의 장비 없이도 높은 정확도에서 일관되게 이러한 기술이 제공 가능하도록 하는 것이 본 발명의 해결하고자 하는 과제에 포함될 수 있다.

다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시예에 따른 사용자 평면 장치(user plane function, UPF)는, 상기 사용자 평면 장치가 처리하는 트래픽을 분석하고, 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 식별 근거 정보 생성부와, 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 식별부와, 상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 정확도 산출부와, 상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 제어부를 포함한다.

일 실시예에 따른 사용자 평면 장치(user plane function, UPF)가 수행하는 어플리케이션 식별 방법은 상기 사용자 평면 장치가 처리하는 트래픽을 분석하는 단계와, 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 단계와, 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 단계와, 상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 단계와, 상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 단계를 포함하여 수행된다.

일 실시예에 따르면 트래픽과 관련된 어플리케이션 정보를 식별함에 있어서, 한 개가 아닌 복수 개의 UPF에서 수행된 식별 결과가 종합적으로 고려될 수 있으며, 이를 통해 트래픽과 관련된 어플리케이션 정보에 대한 식별 결과의 정확도가 향상될 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 5G 시스템의 아키텍처 중 일부를 발췌한 것을 도시하고 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 SMF의 구성을 예시적으로 도시하고 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 UPF의 구성을 예시적으로 도시하고 있다.
도 4는 일 실시예에 따라 UPF로부터 SMF로 전달되는 식별 근거 정보의 예를 도시하고 있다.
도 5는 일 실시예에 따라, 어느 하나의 UPF로부터 다른 UPF로 전달되는 트래픽에 포함될 수 있는 정보의 예를 도시하고 있다.
도 6은 도 5에 추가적으로 포함될 수 있는 정보의 예를 도시하고 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 어플리케이션 식별 방법의 절차에 대한 순서도의 예시이다.
도 8은 일 실시예에 따른 어플리케이션 식별 방법에 대한 예시적인 절차도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 일 실시예에 따른 5G 시스템의 아키텍처(10) 중 일부를 발췌한 것을 도시하고 있다.

도 1에 도시된 아키텍처(10)의 5G 시스템 자체에 대해 살펴보기로 한다. 5G 시스템은 4세대 LTE 이동통신 기술로부터 진보된 기술이다. 이러한 5G 시스템은 기존 이동통신망 구조의 개선(Evolution) 혹은 클린-스테이트(Clean-state) 구조를 통해 새로운 무선 액세스 기술(RAT, Radio Access Technology), LTE(Long Tern Evolution)의 확장된 기술이며, eLTE(extended LTE), non-3GPP 액세스 등을 지원한다.

다만, 도 1에 도시된 아키텍처(10)는 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명의 사상이 도 1에 도시된 것에만 한정 적용되는 것으로 해석되는 것은 아니며, 또한 본 발명의 사상이 5G 시스템에만 한정 적용되는 것으로 해석되는 것도 아니다.

아키텍처(10)에는 다양한 구성요소들(즉, 네트워크 기능(NF, network function))이 포함된다. 예컨대 정책 제어 기능(PCF: Policy Control function)(300), 액세스 이동성 관리 기능(AMF: (Core) Access and Mobility Management Function)(400), 네트워크 저장 기능(NRF, Network Repository Function))(500), 세션 관리 장치(SMF: Session Management Function)(100), 및 복수 개의 사용자 평면 장치(제1 UPF 및 제2 UPF, UPF: User plane Function)(200)가 도시되어 있다. 여기서 UPF(200)는 제1 UPF(200) 및 제2 UPF(200)와 같이 2개가 아키텍쳐(10)에 포함되도록 도시되어 있는데 이는 예시적인 것에 불과하다. 즉, 실시예에 따라 UPF(200)는 2개 뿐 아니라 적어도 3개가 아키텍처(10)에 포함될 수 있다. 이외에도 아키텍처(10)에는 도 1에는 도시되지 않았지만 데이터 네트워크(DN: Data network) 또는 (무선) 액세스 네트워크((R)AN: (Radio) Access Network, 또는 기지국) 등이 포함될 수 있다.

PCF(300), AMF(400), NRF(500), SMF(100), 제1 UPF(200) 및 제2 UPF(200)와 같은 NF들은 서로 간에 서비스-기반 인터페이스(Service-based Interface, SBI)(600)에 의해 연결된다. 이들 NF들이 SBI(600)에 의해 연결된 구조는 서비스-기반 아키텍쳐(service-based architecture, SBA)라고 지칭된다.

물론, 실시예에 따라 SMF(100)는 제1 및 제2 UPF(200) 각각과 N4 인터페이스에 의해 연결될 수도 있지만 이하에서는 도 1에 도시된 것과 같이 SBI(600), 그 중에서도 Nupf에 의해 연결된 것으로 전제하고 설명하기로 한다.

이 중 SMF(100)는 5G 시스템에서 제어 평면(control plane)에 속한 구성요소이다. 아울러 UPF(200)는 사용자 평면(user plane)에 속한 구성요소이다. 이밖에도, 최근 edge cloud / core cloud 개념이 등장함에 따라, edge cloud 내에 존재하는 기지국의 제어 평면(CU-CP)은, SMF(100) 이외에 전술한 제어 평면에 속하는 또 다른 구성요소의 예일 수 있다. 또한, 기지국의 사용자 평면(CU-UP)는, UPF(200) 이외에 전술한 사용자 평면에 속하는 또 다른 구성요소의 예일 수 있다.

이 중, SMF(100)와 UPF(200) 각각에 대해 살펴보면, SMF(100)는 소정의 규칙(rule)을 생성해서 UPF(200)에게 전달한다. 이러한 규칙은 UPF(200)가 트래픽을 분석할 때 이용할 수 있는 일종의 패턴 내지 시그니처를 지칭하거나 또는 포함할 수 있다.

또한 SMF(100)는 UPF(200)로부터 소정의 분석 결과를 피드백 받으면, 이를 기초로 전술한 규칙을 생성 내지 갱신한 뒤, 이렇게 생성 내지 갱신된 규칙을 UPF(200)에게 전달할 수도 있다.

UPF(200)는 자신에서 처리되는 트래픽을 SMF(100)로부터 전달받은 규칙에 기초해서 분석한다. 분석의 결과로서, UPF(200)는 식별 근거 정보를 생성할 수 있다. 식별 근거 정보란, 트래픽이 어떠한 어플리케이션에 관한 것인지를 판단하는데 사용되는 정보를 의미하며, 그 예에 대해서는 후술하기로 한다. UPF(200)는 이렇게 생성된 식별 근거 정보에 기초해서, 트래픽이 어떠한 어플리케이션에 관한 것인지를 판단한다.

이 때, UPF(200)가 판단한 결과의 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못할 수 있다. 이 경우 일 실시예에 따르면, UPF(200)가 판단한 결과는, SBI(600)에 연결된 타 UPF(200)에서 동일한 트래픽에 대해 판단한 결과와 병합될 수 있다. 이렇게 병합된 결과가 전술한 판단에 이용될 경우, 해당 트래픽이 어떠한 어플리케이션에 관한 것인지에 대한 판단 결과의 정확도가 향상될 수 있다.

또는 이 경우, 즉 판단 결과의 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못할 경우, 실시예에 따라, 분석의 대상이 되었던 트래픽 그 자체가 SMF(100)에게 전달될 수도 있다. 이 경우 SMF(100)는 이렇게 전달받은 트래픽을 스스로 분석할 수도 있다. 이렇게 SMF(100)는 스스로 트래픽을 분석할 수 있으며, 이 후 자신이 분석한 결과를 토대로 UPF(200)에게 기 전달한 바 있는 규칙을 갱신한 뒤, 갱신된 규칙을 다시 UPF(200)에게 전달할 수 있다. 그러면 UPF(200)는 이렇게 갱신된 규칙을 토대로, 이후부터 보다 정확하게 트래픽의 분석 결과를 도출할 수 있다.

한편, 지금까지, 그리고 이하에서 설명될 SMF(100)는 제어 평면 장치(control plane function, CPF)의 일 예로서 설명된 것이다. 따라서, SMF(100)가 수행하는 동작, 예컨대 규칙을 생성 또는 갱신해서 UPF(200) 등에게 전달하는 동작 등은 SMF(100) 이외에도 CPF로 분류될 수 있는 다른 NF에 의해 수행될 수 있을 것이다.

이하에서는 SMF(100)와 UPF(200) 각각에 대해 보다 자세하게 살펴보기로 한다.

도 2는 일 실시예에 따른 SMF(100)의 구성을 도시하고 있다. 도 2를 참조하면, SMF(100)는 규칙 생성/갱신부(110)를 포함하며, 다만 SMF(100)의 구성이 도 2에 도시된 것으로 한정 해석되는 것은 아니다.

먼저, SMF(100) 및 이에 포함된 각 구성요소는 네트워크 기능 가상화(network virtualization function, NFV)에 따라 생성된 것일 수 있다. 아울러, 이하에서의 설명은 SMF(100) 이외의 다른 CPF에도 적용 가능하다.

규칙 생성/갱신부(110)는 UPF(200)에게 전달될 소정의 규칙(rule)을 생성한다. 이러한 규칙은 시그니처 내지 패턴으로도 지칭될 수 있거나 이러한 시그니처 또는 패턴을 포함할 수 있으며, 트래픽으로부터 추출해야 될 정보의 리스트를 포함할 수 있다. 예컨대 규칙은 URL(Uniform Resource Locator) 정보, URI(Uniform Resource Identifier), SNI(Server Name Indication) 정보, 테더링에 따른 TTL(packet time-to-live) 세트 정보, mVoIP를 위한 음성 또는 영상 트래픽 정보, 스트리밍을 위한 영상 트래픽 정보, n-tuple 플로우 정보, 패킷 내에 포함된 컨텐츠의 명칭, regex 매칭 규칙 및 QoS 제어를 위한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

전술한 규칙 그 자체에 대해 살펴보기로 하자. 특정 트래픽에 대한 URL 정보, URI 정보, SNI 정보, 테더링에 따른 TTL 세트 정보, mVoIP를 위한 음성 또는 영상 트래픽 정보, 스트리밍을 위한 영상 트래픽 정보, n-tuple 플로우 정보, 패킷 내에 포함된 컨텐츠의 명칭, regex 매칭 규칙 및 QoS 제어를 위한 정보 중 적어도 하나가 주어질 경우, 해당하는 특정 트래픽과 관련된 어플리케이션의 ID, 명칭, 버전 또는 description 등을 이렇게 주어진 정보에 대한 정답으로서 매핑시키는 테이블 내지 알고리즘이 이러한 규칙을 구성할 수 있다.

한편, 전술한 규칙의 생성 과정에서는 SMF(100)가 UPF(200)로부터 전달받은 트래픽, 예컨대 pcap 트레이스 등이 이용될 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 규칙 생성/갱신부(110)는 SMF(100)가 UPF(200)로부터 전달받은 트래픽을 주기적으로 모니터링하면서, 그 밖의 다른 NF들, 예컨대 NRF(500) 등으로부터 '현재 SMF(100)가 UPF(200)로부터 전달받은 트래픽은 어플리케이션 A에 관한 것이다'라는 정보를 제공받을 수 있으며, 이렇게 제공받은 정보에 기초해서 전술한 규칙을 생성할 수 있다.

뿐만 아니라 전술한 규칙은 갱신될 수 있다. 예컨대 이전(previous)의 규칙에 따르면, 특정 트래픽의 URL 정보가 a이고 URI 정보가 b이면, 특정 트래픽과 관련된 어플리케이션의 ID의 정답이 A라고 정해져 있었던 경우라도, 이후 UPF(200) 또는 타 제어평면(예컨대 NRF(500)) 등으로부터 새로이 정보가 수신되면 그 정답이 A가 아닌 B라고 갱신될 수 있다.

이렇게 생성 내지 갱신된 규칙은 UPF(200)에게 전달되어서 검증 결과를 거칠 수 있고, 검증이 완료될 경우 실제로 UPF(200)에게 전달되어서 해당 UPF(200)에서 적용될 수 있다.

다음으로 UPF(200)에 대해 살펴보기로 하되, 이러한 UPF(200)에 대한 사항은 도 1에 도시된 제1 UPF(200) 및 제2 UPF(200) 뿐 아니라 도시되지 않은 다른 UPF(200)에 대해서도 동일하게 적용 가능한 것을 전제하기로 한다.

도 3은 일 실시예에 따른 UPF(200)의 구성을 도시하고 있다. 도 3을 참조하면, UPF(200)는 저장부(210), 식별 근거 정보 생성부(220), 식별부(230), 정확도 산출부(240) 및 제어부(250)를 포함하며, 다만 UPF(200)의 구성이 도 3에 도시된 것으로 한정 해석되는 것은 아니다.

먼저 UPF(200) 및 이에 포함된 각 구성은 네트워크 가상화 기술(network virtualization function, NFV)에 따라 생성된 것일 수 있다.

이 중 저장부(210)는 다양한 정보를 저장하도록 구성된다. 예컨대 저장부(210)에는 UPF(200)가 처리하는 트래픽 또는 SMF(100)(또는 그 밖의 다른 CPF)로부터 전달받은 전술한 규칙 등이 저장될 수 있다.

여기서, 저장부(210)에는 UPF(200)가 처리하는 모든 트래픽이 저장될 수도 있지만, 실시예에 따라 일부의 트래픽만이 선별 기준에 따라 선별되어서 저장될 수도 있다. 여기서, 전술한 선별 기준으로는 예컨대 세션 정보, 가입자 정보, IP 주소나 플로우 정보 등이 포함될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

식별 근거 정보 생성부(220)는 저장부(210)로부터 트래픽을 획득한 뒤, 이렇게 획득된 트래픽으로부터 전술한 규칙(rule)에 따른 항목을 추출하고, 이렇게 추출된 항목에 기초해서 식별 근거 정보를 생성하도록 구성된다.

여기서 식별 근거 정보는, 트래픽이 어떠한 어플리케이션과 관련되어 있는 지를 판단하는데에 사용되는 것을 지칭한다. 이러한 식별 근거 정보에는 예컨대 패킷 정보, 플로우 정보, 세션 정보 및 연계 정보가 포함될 수 있고, 여기서 언급되지 않은 다양한 정보들이 포함될 수도 있다.

이 중 패킷 정보는 패킷과 관련된 다양한 정보, 예컨대 패킷의 양이나 트래픽에 포함된 패킷의 개수 등을 포함할 수 있다.

또한, 플로우 정보는 패킷들을 n-tuple로 묶어서 만든, 플로우 별로 관련된 정보를 가리킨다.

또한, 세션 정보는 플로우들을 세션 단위로 묶어서 만든 정보를 가리킨다.

또한, 연계 정보는 전술한 패킷 정보, 플로우 정보 및 세션 정보 등을 그룹화해서, 이들 각각이 연계되도록 만든 정보를 가리킨다.

이러한 식별 근거 정보의 예를 토대로, 식별 근거 정보를 추출하는 과정에 대해 보다 자세히 살펴보기로 한다. 식별 근거 정보 생성부(220)는 저장부(210)로부터 트래픽을 획득한다. 획득된 트래픽으로부터, 전술한 규칙에 따라, URL 정보, URI 정보, SNI 정보 또는 n-tuple 정보 등이 추출된다. 그러면 식별 근거 정보 생성부(220)는 이렇게 추출된 정보에 기반해서 전술한 식별 근거 정보의 예시 중 적어도 하나, 예컨대 트래픽의 양이나 n-tuple 플로우에 대응되는 다양한 정보 등을 생성할 수 있다.

한편, 전술한 식별 근거 정보의 예 이외에도 다음과 같은 것들이 식별 근거 정보로서 포함될 수도 있다.

- packet 간 시간 간격 (예: inter-arrival time 및 관련 통계)

- packet 내 특정 field (예: TCP, UDP, PSH, FIN flag)

- packet 들의 Burst 사이즈 및 기간

- packet 사이즈 (예: UL / DL 개수, 사이즈 및 관련 통계

- n-tuple flow 개수 및 통계, 또는 양방향 flow 개수 및 통계

- n-tuple flow 사이즈, 시간 및 통계

- n-tuple flow 간 시간 간격 (예: inter-arrival time 및 통계)

- n-tuple flow 내 특정 속도 정도 (예: initial window size 통계)

- 세션 종류 (예: IMS_1, IMS_2, Data_A 세션)

- 세션 내 idle, active time 주기 및 관련 통계

- Packet, n-tuple flow 및 세션 그룹 단위 통계 (예: small packet size, medium packet size group), 등

식별부(230)는 트래픽을 식별하거나 또는 이러한 트래픽이 어떠한 어플리케이션과 관련되어 있는지에 대한 정보를 식별하도록 구성된다. 예컨대 식별부(230)는 트래픽이 주어졌을 때, 해당 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 ID, 명칭, 버전 또는 description 등을, 이렇게 주어진 트래픽에 기초해서 식별할 수 있다.

여기서, 식별부(230)가 전술한 식별 과정에 채용하는 알고리즘은 UPF(200)가 SMF(100)로부터 전달받은 전술한 규칙에 포함된 것일 수 있다. 이러한 알고리즘의 예로는, 특정 트래픽의 URL 정보가 a이고 URI 정보가 b이면, 특정 트래픽과 관련된 어플리케이션의 ID는 A다 라는 것이 포함될 수 있다.

정확도 산출부(240)는, 식별부(230)가 수행한 식별 결과에 대해서 정확도를 산출하도록 구성된다. 여기서의 정확도는 확률일 수 있으며, 이러한 확률은 머신 러닝 기법 내지 휴리스틱스에 기반해서 산출된 것일 수 있다. 예컨대 식별부(230)가 식별 과정에서 채용한 알고리즘이 5개의 구성을 포함하고 실제 식별 과정에서는 5개 중 4개만이 매칭되었을 때, 정확도 산출부(240)는 정확도로서 확률 4/5를 산출할 수 있다. 또는 ground-truth와 같이 어플리케이션의 정보에 대한 정답을 미리 알고 있다는 가정 하에, 이러한 정답과 트래픽으로부터 추출된 식별 근거 정보를 이용한 머신 러닝 기법에 따라 전술한 확률이 산출될 수도 있다.

제어부(250)는 이하에서 설명될 다양한 기능을 수행하도록 구성된다.

먼저, 제어부(250)는 정확도 산출부(240)가 산출한 정확도가 소정의 기준을 만족시키지는지 여부를 판단한다. 만약 이러한 기준이 만족될 경우, 제어부(250)는 식별부(230)가 식별한 결과가 UPF(200)로부터 SMF(100) 등에게 전달될 수 있도록 제어한다. 도 4에는 이렇게 UPF(200)로부터 SMF(100)에게 전달되는 식별 결과에 대한 예시가 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, PDU 세션 ID, 식별부(230)가 식별한 결과인 어플리케이션의 명칭과 ID, n-tuple 플로우에 대응하는 정보, 업로드와 다운로드 각각에 대한 트래픽의 양, 트래픽에 포함된 업로드/다운로드별 개수, 레이턴시및 식별 결과에 대한 정확도 등이 포함될 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

그러나, 정확도 산출부(240)가 산출한 정확도가 이러한 기준을 만족시키지 못할 수도 있다. 이 경우, 제어부(250)는 다음과 같은 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

- 식별 근거 정보 생성부(220)에 의해 분석 대상이 되었던 트래픽 그 자체를, UPF(200)와 동일한 SBI(600)에 연결되어 있는 타 UPF(200)에게 전달시킴

여기서 제어부(250)는 복수 개의 UPF(200) 중에서 트래픽을 전달할 UPF(200)를 소정의 선별 기준에 따라 선별할 수 있다. 선별 기준은 각 UPF(200)의 리소스 상태나 부하 상태에 대한 정보에 따른 것일 수 있다. 이러한 리소스 상태나 부하 상태에 대한 정보는 UPF(200)가 NRF(500)로부터 사전에 전달받은 것일 수 있다.

이 때, 전술한 동작에서 타 UPF(200)에게 전달되는 트래픽에는, 트래픽에 대한 슬라이스 ID, 식별부(230)가 트래픽의 식별에 이용한 식별 방식에 대한 정보 또는 알고리즘, 식별부(230)가 수행한 식별 결과 및 정확도 산출부(240)가 산출한 정확도 등이 추가로 포함될 수도 있다. 도 5와 6에는 이렇게 UPF(200)로부터 타 UPF(200)에게 전달되는 트래픽이 예시적으로 도시되어 있다. 도 5를 참조하면, 전달되는 트래픽에는 세션 ID, PDR/QER/FAR/URR 정보, 해당 트래픽의 시작 및 종료 시각 및 현재 식별된 결과에 대한 정확도 등이 포함될 수 있다. 아울러, 도 6을 참조하면, 5G에서 서비스별 슬라이스 ID, 식별 방식에 대한 정보 또는 알고리즘 등이, 전달되는 트래픽에 포함될 수 있다.

이 경우, UPF(200)의 식별부(230)가 식별한 결과와 타 UPF(200)의 식별부(230)가 식별한 결과 각각이 SMF(100)에게 전달될 수 있다. SMF(100)는 UPF(200)와 타 UPF(200) 양쪽으로부터 식별 결과를 전달받아서 병합한 뒤, 최종적으로 식별 결과를 결정할 수 있다. 예컨대 전달받은 식별 결과 중 가장 정확도가 높은 식별 결과를, SMF(100)는 최종 식별 결과로서 결정할 수 있을 것이다.

여기서, UPF(200)의 식별부(230)가 식별에 채용한 알고리즘과 타 UPF(200)의 식별부(230)가 식별에 채용한 알고리즘은 서로 상이할 수 있다. 왜냐하면, UPF(200)의 식별부(230)가 식별에 채용한 알고리즘은 해당 UPF(200)가 이전에 처리한 트래픽에 기초한 것인 반면, 타 UPF(200)의 식별부(230)가 식별에 채용한 알고리즘은 해당 타 UPF(200)가 이전에 처리한 트래픽에 기초한 것이기 때문이다.

따라서, 일 실시예에서, SMF(100)가 각각의 UPF(200)에서 식별한 결과를 취합한 뒤 이중에서 가장 정확도가 높은 식별 결과를 선택하는 방식을 취한다면, 단지 1개의 UPF(200)에서 식별한 결과만을 식별 결과로서 채용하는 경우보다 식별에 대한 신뢰도 내지 정확도가 향상될 수 있을 것이다.

한편, 타 UPF(200)의 식별부(230)에서 식별한 결과 역시 소정의 기준을 만족시키지 못할 수도 있다. 이 경우 타 UPF(200)의 제어부(250)는 UPF(200)의 제어부(250)에게 이를 알려줄 수 있다. 이에 따라 UPF(200)의 제어부(250)는 다음과 같은 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

- 식별 근거 정보 생성부(220)에 의해 분석 대상이 되었던 트래픽 그 자체를, UPF(200)와 동일한 SBI(600)에 연결되어 있는 SMF(100)에게 전달시킴

이 경우, SMF(100)의 규칙 생성/갱신부(110)는 이렇게 전달받은 트래픽을 스스로 분석하고, 분석 결과를 토대로 SMF(100) 자신이 UPF(200)에게 이전에 전달했던 규칙을 갱신할 수 있다. 갱신 방향은, SMF(100)의 규칙 생성/갱신부(110)가 전달받은 트래픽이 어떠한 어플리케이션에 관한 것인지에 대한 정보를 기초로, 향후 이와 동일 또는 유사한 트래픽이 UPF(200)에서 처리될 때 UPF(200)가 이러한 트래픽과 관련된 어플리케이션 정보를 유효하게 식별할 수 있도록 하는 것이다.

한편, 전술한 실시예에서는 UPF(200) 뿐 아니라 타 UPF(200)에서 수행한 식별 결과의 정확도가 모두 소정의 기준을 만족시키지 못할 경우에 한해서, 식별의 대상이 된 트래픽 그 자체가 UPF(200)로부터 SMF(100)에게 전달된다고 기재되어 있으나, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대 UPF(200)에서 수행한 식별 결과의 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하기만 하면 타 UPF(200)에게 이러한 트래픽을 전달하는 과정 없이 SMF(100)에게 해당 트래픽이 전달될 수도 있으며, SMF(100)와 타 UPF(200)에게 병렬적으로 이러한 해당 트래픽이 전달될 수도 있다.

제어부(250)는 SMF(100)로부터 갱신된 규칙이 수신되면, 저장부(210)에 기 저장되어 있던 규칙을 이렇게 새로이 수신된 갱신된 규칙으로 갱신한다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 일 실시예에 따르면 트래픽과 관련된 어플리케이션 정보를 식별함에 있어서, 한 개가 아닌 복수 개의 UPF에서 수행된 식별 결과가 종합적으로 고려될 수 있으며, 이를 통해 식별 결과의 정확도가 향상될 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 어플리케이션 식별 방법의 절차에 대한 순서도의 예시이다. 먼저, 이러한 어플리케이션 식별 방법은 전술한 UPF(200)에 의해 수행될 수 있다. 아울러, 도 7에 도시된 순서도는 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명의 사상이 도 7에 도시된 순서도에 의해 한정 해석되는 것은 아니다.

도 7을 참조하면, 사용자 평면 장치(200)가 처리하는 트래픽을 분석하는 단계(S10), 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 단계(S20), 또한, 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 단계(S30), 상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 단계(S40) 또는 상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치(200)에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 단계(S50)가 수행된다. 여기서, 도 7에 도시된 순서도에 대한 부가적인 설명은 도 1 내지 6에서 설명된 것을 원용하기로 한다.

이하 도 1 내지 7을 도 8과 함께 참조하면서, 일 실시예에 따른 어플리케이션 식별 과정의 절차의 일 예에 대해 보다 자세하게 살펴보기로 한다.

도 8은 일 실시예에 따른 어플리케이션 식별 방법에 대한 예시적인 절차도이다. 다만 도 8에 도시된 절차도는 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명의 사상이 도 8에 도시된 것으로 한정 해석되는 것은 아니다.

도 8을 참조하면, 단말(700)(또는 R(AN))으로부터 PDU 세션 데이터가 제1 UPF(200)에서 처리되고 처리된 결과가 DN(800)에게 전달된다(S100).

SMF, NEF 또는 PCF와 같은 다양한 NF 중 어느 하나를 가리킬 수 있는 CPF(100)는 S100의 제1 UPF(200)에서 처리되는 트래픽 중 적어도 일부에 대해 어플리케이션의 식별을 요청한다(S110). 이 때 CPF(100)가 제1 UPF(200)에게 S110에서의 식별을 요청하는 것은, 다음과 같은 조건이 만족되는 경우에 한해서만 수행될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

<조건의 예시>

- 단말이 특정 지역으로 진입하거나 그로부터 나온 경우

- Handover가 발생된 경우

- 특정 제어 Event가 발생한 경우

- 다음과 같은 정보에 변동이 생긴 경우 : 단말의 QoS 상태, 단말의 RAT 정보(주파수, RAT, 기지국 이름 등), 단말의 성능 (Throughput (스룻풋), Latency(지연), Jitter(지연 변동폭, 즉 지터), 가입자의 RAT (무선 품질 시그널) 정보 (예: Radio Resource Block, RB))

- 특정 시간 대 (Busy-hour period, Non Busy-hour period)

그러면 제1 UPF(200)의 식별부(230)는 자신이 S100에서 처리하는 트래픽에 대해, 어플리케이션 관련 정보를 식별하기 위해 식별을 수행한다(S120). S120에서 수행하는 식별에 대해서는 도 1 내지 7에서 이미 설명되었으므로 해당 부분을 원용하기로 한다.

제1 UPF(200)의 정확도 산출부(240)는 식별부(230)가 수행한 식별 결과에 대한 정확도를 산출하며, 제어부(250)는 이렇게 산출된 정확도가 소정의 기준을 만족시키는지를 판단한다(S130).

만약 이러한 기준이 만족될 경우, 제어부(250)는 식별부(230)가 식별한 결과가 UPF(200)로부터 CPF(100) 등에게 전달될 수 있도록 제어한다(S140). 이후 S100에서 제1 UPF(200)가 처리하는 트래픽에 대한 식별 과정 그 자체는 종료되고 다시 S100부터 시작된다.

그러나, S130의 판단 결과, 정확도 산출부(240)가 산출한 정확도가 이러한 기준을 만족시키지 못할 수도 있다. 이 경우, 제어부(250)는 다음과 같은 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

- 식별 근거 정보 생성부(220)에 의해 분석 대상이 되었던 트래픽 그 자체를, UPF(200)와 동일한 SBI(600)에 연결되어 있는 타 UPF(200)에게 전달시킴(S200)

그러면 제2 UPF(200)에서는 S200을 통해 전달받은 트래픽에 대한 식별을 수행한다(S210). 만약 이렇게 식별의 수행된 결과의 정확도가 소정의 기준을 만족시키면(S220), 제2 UPF(200)의 식별 결과는 CPF(100)에게 전달되는데(S225), 실시예에 따라 제1 UPF(200)에서 수행한 식별 결과도 함께 CPF(100)에게 전달될 수도 있다.

그러면, CPF(100)는 규칙 생성/갱신부(110)는 제2 UPF(200)에서 식별한 결과 뿐 아니라 제1 UPF(100)에서 식별한 결과를 모두 고려해서, 즉 이들을 취합하고 이 중 정확도가 가장 높은 결과를 선별한 뒤, 이렇게 선별된 결과에 기초해서 규칙 생성/갱신부(100) 자신이 갖고 있던 규칙을 갱신한다(S230). 다만, 갱신 과정이 이에 한정되는 것은 아니다.

이 후, 이렇게 갱신된 규칙은 제1 UPF(200)에게 전달되고(S240), 제1 UPF(200)는 S240에서 전달받은 규칙을 검증한다(S250). 검증이란, 갱신된 규칙에 기초해서 S100에서 처리된 트래픽에 대해 식별을 수행했을 때, 식별 결과의 정확도가 소정의 기준을 만족시키는지 여부를 판단하는 것이다. 만족시킬 경우 검증이 성공한 것이고, 그 검증 결과가 CPF(100)에게 전달된다(S260). 그러면 CPF(100)는 검증된 규칙을 제1 UPF(200) 및 제2 UPF(200) 또는 기타 그 밖의 UPF(200)에게 전달 내지 배포한다(S270). 그러면 제1 UPF(200), 제2 UPF(200) 또는 기타 그 밖의 UPF(200)에서는 이렇게 검증이 완료된 규칙에 따라 S100을 포함하는 이후의 절차를 수행할 수 있게 된다. 다만, S250에서 검증이 실패할 경우, CPF(100)에서는 자신이 저장하고 있는 규칙을 갱신하지 않게 된다.

한편, S220에서의 판단 결과 제2 UPF(200)에서 수행된 식별 결과 역시 소정의 기준을 만족시키지 못할 수도 있다. 이 경우 제2 UPF(200)의 제어부(250)는 제1 UPF(200)의 제어부(250)에게 이를 알려줄 수 있다(S226). 이에 따라 제1 UPF(200)의 제어부(250)는 다음과 같은 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

- 식별 근거 정보 생성부(220)에 의해 분석 대상이 되었던 트래픽 그 자체를, UPF(200)와 동일한 SBI(600)에 연결되어 있는 CPF(100)에게 전달시킴(S300)

이 경우, CPF(100)의 규칙 생성/갱신부(110)는 이렇게 전달받은 트래픽을 스스로 분석하고 식별을 수행(S310)하며, 식별 결과를 토대로 CPF(100) 자신이 UPF(200)에게 이전에 전달했던 규칙을 갱신할 수 있다(S230). S230부터는 이미 설명된 S240부터 S270까지의 단계가 수행될 수 있다.

한편, 전술한 발명의 실시예는 각각의 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체의 형태 또는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된, 해당 방법에 포함된 각 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램의 형태로 실시될 수도 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

일 실시예에 따르면 트래픽과 관련된 어플리케이션 정보를 식별함에 있어서, 한 개가 아닌 복수 개의 UPF에서 수행된 식별 결과가 종합적으로 고려될 수 있으며, 이를 통해 식별 결과의 정확도가 향상될 수 있다.

100: SMF
200: UPF

Claims

사용자 평면 장치(user plane function, UPF)로서,
상기 사용자 평면 장치가 처리하는 트래픽을 분석하고, 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 식별 근거 정보 생성부와,
상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 식별부와,
상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 정확도 산출부와,
상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 식별 근거 정보는,
세션 정보 및 연계 정보 중 적어도 하나를 포함하는
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 식별 근거 정보 생성부는,
제어 평면 장치(control plane function, CPF)로부터 전달받은 소정의 규칙(rule)에 기초해서 상기 트래픽을 분석하는
사용자 평면 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 규칙은,
상기 식별된 결과, 상기 정확도 또는 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 제어 평면 장치에 의해 갱신 가능한
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 제어 평면 장치에게 상기 식별 근거 정보 생성부에 의해 분석 대상이 되었던 트래픽이 전달되도록 추가적으로 제어하는
사용자 평면 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 규칙은,
URL(Uniform Resource Locator) 정보, URI(Uniform Resource Identifier), SNI(Server Name Indication) 정보, 테더링에 따른 TTL(packet time-to-live) 세트 정보, mVoIP를 위한 음성 또는 영상 트래픽 정보, 스트리밍을 위한 영상 트래픽 정보, n-tuple 플로우 정보, 패킷 내에 포함된 컨텐츠의 명칭, regex 매칭 규칙 및 QoS 제어를 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 식별 근거 정보는,
패킷 정보 및 플로우 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 정확도 산출부는,
소정의 규칙에 포함된 ground-truth와 상기 식별 근거 정보와의 매칭 정도에 기초해서 상기 정확도를 산출하는
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는 트래픽은,
상기 사용자 평면 장치, 상기 타 사용자 평면 장치 및 상기 사용자 평면 장치와 상기 타 사용자 평면 장치를 관리하는 세션 관리 장치를 서로 간에 연결시키는 서비스-기반 인터페이스(service-based interface, SBI)를 통해서, 상기 사용자 평면 장치로부터 상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치는,
상기 타 사용자 평면 장치를 포함하는 복수 개의 사용자 평면 장치 각각에 대한 리소스 상태 또는 부하 상태에 대한 정보에 기초해서 선별된 것인
사용자 평면 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는 트래픽은,
상기 트래픽에 대한 슬라이스 ID, 상기 식별부가 이용하는 식별 방식에 대한 정보 또는 알고리즘을 더 포함하는
사용자 평면 장치.
◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

사용자 평면 장치(user plane function, UPF)가 수행하는 어플리케이션 식별 방법으로서,
상기 사용자 평면 장치가 처리하는 트래픽을 분석하는 단계와,
상기 트래픽과 관련된 어플리케이션에 대한 식별 근거 정보를, 상기 분석된 결과로부터 생성하는 단계와,
상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 트래픽과 관련된 어플리케이션을 식별하는 단계와,
상기 식별된 결과에 대한 정확도를 산출하는 단계와,
상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 타 사용자 평면 장치에게 상기 트래픽이 전달되도록 제어하는 단계를 포함하고,
상기 분석된 결과로부터 생성하는 단계에서,
상기 식별 근거 정보는 세션 정보 및 연계 정보 중 적어도 하나를 포함하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
제어 평면 장치(control plane function, CPF)로부터 전달받은 소정의 규칙(rule)에 기초해서 상기 트래픽을 분석하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 12 항에 있어서,
상기 규칙은,
상기 식별된 결과, 상기 정확도 또는 상기 식별 근거 정보에 기초해서 상기 제어 평면 장치에 의해 갱신 가능한
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 정확도가 소정의 기준을 만족시키지 못하는 경우, 제어 평면 장치에게 상기 분석된 결과로부터 생성하는 단계에서 분석 대상이 되었던 트래픽이 전달되도록 제어하는 단계를 더 포함하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 12 항에 있어서,
상기 규칙은,
URL(Uniform Resource Locator) 정보, URI(Uniform Resource Identifier), SNI(Server Name Indication) 정보, 테더링에 따른 TTL(packet time-to-live) 세트 정보, mVoIP를 위한 음성 또는 영상 트래픽 정보, 스트리밍을 위한 영상 트래픽 정보, n-tuple 플로우 정보, 패킷 내에 포함된 컨텐츠의 명칭, regex 매칭 규칙 및 QoS 제어를 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 식별 근거 정보는,
패킷 정보 및 플로우 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 정확도를 산출하는 단계는,
소정의 규칙에 포함된 ground-truth와 상기 식별 근거 정보와의 매칭 정도에 기초해서 상기 정확도를 산출하는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 18은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는 트래픽은,
상기 사용자 평면 장치, 상기 타 사용자 평면 장치 및 상기 사용자 평면 장치와 상기 타 사용자 평면 장치를 관리하는 세션 관리 장치를 서로 간에 연결시키는 서비스-기반 인터페이스(service-based interface, SBI)를 통해서, 상기 사용자 평면 장치로부터 상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치는,
상기 타 사용자 평면 장치를 포함하는 복수 개의 사용자 평면 장치 각각에 대한 리소스 상태 또는 부하 상태에 대한 정보에 기초해서 선별된 것인
어플리케이션 식별 방법.
◈청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

제 11 항에 있어서,
상기 타 사용자 평면 장치에게 전달되는 트래픽은,
상기 트래픽에 대한 슬라이스 ID, 상기 식별하는 단계에서 이용하는 식별 방식에 대한 정보 또는 알고리즘을 더 포함하는
어플리케이션 식별 방법.