KR20200018343A

KR20200018343A - Nwdaf를 이용한 페이징 실패 예측 방법 및 페이징 실패 예측 방법을 실행하는 페이징 실패 예측 장치

Info

Publication number: KR20200018343A
Application number: KR1020190097404A
Authority: KR
Inventors: 이수환; 신명기
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2018-08-09
Filing date: 2019-08-09
Publication date: 2020-02-19

Abstract

NWDAF를 이용한 페이징 실패 예측 방법 및 페이징 실패 예측 방법을 실행하는 페이징 실패 예측 장치가 개시된다. 페이징 실패 예측 방법은, RAN 페이징 이벤트나 CN 페이징 이벤트를 수집할 때 페이징이 실패한 이벤트 뿐만 아니라 페이징이 성공한 이벤트를 함께 수집함으로써 미래에 페이징 실패 가능성을 좀더 정확하게 예측할 수 있다.

Description

NWDAF를 이용한 페이징 실패 예측 방법 및 페이징 실패 예측 방법을 실행하는 페이징 실패 예측 장치 {PAGING FAILURE PREDICTION METHOD USING NWDAF, AND PAGING FAILURE PREDICTION DEVICE BY PERFORMING THE METHOD}

본 발명은 페이징 실패 예측 방법 및 페이징 실패 예측 장치에 관한 것으로, NWDAF를 이용하는 페이징 실패 예측 방법 및 페이징 실패 예측 장치에 관한 것이다.

네트워크에서 페이징(paging)이 수행될 때 페이징이 성공할지, 또는 실패할지에 대한 분석과 예측이 필요하다. 이 때, 페이징이 실패되었을 때, 실패의 요인에 대한 데이터 분석이 필요한데, 데이터 분석을 진행할 때 정확도를 높일 수 있는 방안이 요구된다.

본 발명은 페이징의 실패를 정확하게 분석하기 위해 편향되지 않은 데이터를 이용하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명은 페이징의 실패를 정확하게 분석하기 위해 페이징에 실패한 데이터 뿐만 아니라 페이징에 성공한 데이터를 함께 분석하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명은 NWDAF를 통해 머신러닝 기반의 페이징의 데이터를 보다 정확하게 분석할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 일실시예에 따른 페이징 실패 예측 방법은 NWDAF 디바이스가 페이징 실패 가능성을 분석할 수 있는 경우, NG RAN과 AMF 디바이스에 페이징 이벤트 리포트 서브스크립션을 전송하는 단계; 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 상기 NG RAN 또는 AMF 디바이스로부터 페이징 실패 가능성을 분석하기 위한 페이징 이벤트 리포트를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 페이징 이벤트 리포트를 수신하는 단계는, RAN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 상기 NG RAN으로부터 RAN 페이징 이벤트 리포트를 수신할 수 있다.

상기 RAN 페이징 이벤트 리포트는, 사용자 장치(User Equipment)의 ID, RAN 페이징 영역, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징의 실패 또는 성공을 나타내는 페이징 이벤트 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

RAN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 사용자 장치의 ID, RAN 페이징 이벤트를 위한 NG RAN의 노드 ID, 페이징 이벤트 시간 포인트, 실패 페이징 영역, 페이징 이벤트 타입 중 적어도 하나를 기록하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 페이징 이벤트 리포트를 수신하는 단계는, CN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 상기 AMF 디바이스로부터 CN 페이징 이벤트 리포트를 수신할 수 있다.

상기 CN 페이징 이벤트 리포트는, 사용자 장치(User Equipment)의 ID, CN 페이징 영역, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징의 실패 또는 성공을 나타내는 페이징 이벤트 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

CN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 사용자 장치의 ID, CN 페이징 이벤트를 위한 AMF 디바이스의 ID, 페이징 이벤트 시간 포인트, 실패 페이징 영역, 페이징 이벤트 타입 중 적어도 하나를 기록하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 페이징 실패 예측 방법은 NWDAF 디바이스가 사용자 장치를 위한 페이징 실패 가능성을 분석하는 단계; 상기 페이징 실패 가능성을 분석한 결과, 페이징 실패 가능성이 미리 설정한 기준을 초과하는 경우, 페이징 실패 예측 정보를 AMF 디바이스에 전달하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 페이징 실패 예측 정보는, 가능 페이지 실패 영역, 페이지 실패 경고 인디케이터, 가능 페이지 실패 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 AMF는, 상기 NWDAF 디바이스로부터 수신한 페이징 실패 예측 정보를 이용하여 CN 페이징을 최적화할 수 있다.

상기 AMF는, 등록 과정동안 NG RAN에 RRC Inactive 어시스턴스 정보로서, RAN 페이징 실패 경고 인디케이터를 전달할 수 있다.

상기 AMF는, 상기 페이징 실패 예측 정보에 포함된 RAN 페이징 실패 경고 인디케이터를 가능 실패 시간 이내 또는 근접한 시간에 가능 실패 영역에 제공되는 NG RAN에 전달할 수 있다.

상기 NG RAN은, 상기 AMF로부터 수신한 RAN 페이징 실패 경고 인디케이터를 이용하여, 사용자 장치에게 RRC Inactive 상태를 전송할 지 여부를 결정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 페이징 실패 예측 방법을 수행하는 NWDAF 디바이스는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, NWDAF 디바이스가 페이징 실패 가능성을 분석할 수 있는 경우, NG RAN과 AMF 디바이스에 페이징 이벤트 리포트 서브스크립션을 전송하고, 페이징 이벤트가 발생하는 경우, 상기 NG RAN 또는 AMF 디바이스로부터 페이징 실패 가능성을 분석하기 위한 페이징 이벤트 리포트를 수신할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 페이징 실패 예측 방법을 수행하는 NWDAF 디바이스는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, NWDAF 디바이스가 사용자 장치를 위한 페이징 실패 가능성을 분석하고, 상기 페이징 실패 가능성을 분석한 결과, 페이징 실패 가능성이 미리 설정한 기준을 초과하는 경우, 페이징 실패 예측 정보를 AMF 디바이스에 전달할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 편향되지 않은 데이터를 분석함으로써 페이징의 실패를 보다 정확하게 분석할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 페이징에 실패한 데이터 뿐만 아니라 페이징에 성공한 데이터를 함께 분석함으로써, 페이징의 실패를 정확하게 분석할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, NWDAF를 통해 머신러닝 기반의 페이징의 데이터를 보다 정확하게 분석할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, RAN 페이징 이벤트나 CN 페이징 이벤트를 수집할 때 페이징이 실패한 이벤트 뿐만 아니라 페이징이 성공한 이벤트를 함께 수집함으로써 미래에 페이징 실패 가능성을 좀더 정확하게 예측할 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 네트워크 데이터의 분석을 위한 전체 아키텍처를 도시한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 페이징 이벤트의 리포트 과정을 도시한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 페이징 실패 예측에 기초한 페이징 최적화 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 페이징 성공 또는 실패를 분석하기 위한 데이터 샘플의 예시를 도시한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 데이터의 분석을 위한 전체 아키텍처를 도시한 도면이다.

도 1에 표현된 각각의 엔티티(101~105)는 하나의 디바이스 또는 전체 시스템을 구성하는 하나의 컴포넌트에 대응할 수 있다.

NWDAF 디바이스(101)는 전체 시스템의 중심에서 네트워크 데이터를 수집하고, 네트워크 데이터를 분석한다. NWDAF 디바이스(101)는 하나 이상의 네트워크 슬라이스들을 위해 분석할 수 있다.

5G 코어네트워크의 네트워크 기능 디바이스(103)에 의해 독립적으로 분석이 수행되는 장소인 네트워크 인스턴스들을 위해, NWDAF 인스턴스는 5G 코어네트워크의 네트워크 기능 디바이스(103)과 협력할 수 있다. 5G 코어네트워크에서 사용되는 네트워크 데이터는 데이터 분석을 위해 입력된다.

NWDAF 디바이스(101)은 다른 5G 코어네트워크 기능들(103, 104) 및 OAM 디바이스(105)과 통신하기 위한 인터페이스에 기초하여 기존의 서비스들을 이용한다.

5G 코어네트워크의 네트워크 기능 디바이스(104)는 인터페이스 기반의 서비스를 이용하기 위해, 어떤 소비자에게 네트워크 데이터의 분석 결과를 노출할 수 있다. NWDAF 디바이스(101)와 네트워크 기능 디바이스들(103, 104) 간의 인터랙션은 로컬 PLMN(local Public Land Mobile Network)에서 수행된다. 이 때, 리포팅하는 네트워크 기능 디바이스(103, 104)와 NWDAF 디바이스(101)는 같은 PLMN에 속한다.

NWDAF 디바이스(101)와 OAM 디바이스(105) 간의 정보 교환이 정의될 수 있다. NWDAF 디바이스(101)와 OAM 디바이스(105) 간의 인터랙션은 특정 케이스의 요청 사항에 기초한다. OAM 디바이스(105)는 NWDAF 디바이스(101)를 위한 정보 제공자이거나 또는 잠재적인 소비자에 대응할 수 있다.

OAM 디바이스(105)의 데이터를 수집하기 위해, NWDAF는 존재하는 방법(mechanisms) 및 인터페이스들을 재사용할 수 있다.

네트워크 전개(network deployment)와 어플리케이션 기능(Application Function) 디바이스들에 의존하여, 어플리케이션 기능 디바이스는 네트워크 노출 기능(Network Exposure Function) 디바이스를 통해 NWDAF 디바이스(101)와 정보를 교환할 수 있다. 또는, 어플리케이션 기능 디바이스는 NWDAF 디바이스(101)와 직접적으로 접속하기 위한 인터페이스에 기초하여 서비스를 이용할 수 있다.

NWDAF 디바이스는 UDR(unified data repository)과 같은 데이터 저장소(102)로부터 네트워크 데이터에 접근할 수 있다. 5G 코어네트워크의 네트워크 기능 디바이스들(103, 104)을 위해, NWDAF 디바이스(101)는 네트워크 데이터의 획득하고, 수집하기 위해 통신하기 위한 인터페이스에 기초하여 서비스를 이용할 수 있다. 네트워크 데이터의 수집에 기초하여, NWDAF 디바이스(101)는 네트워크 데이터의 분석을 수행하고, 어플리케이션 기능 디바이스, 네트워크 기능 디바이스들(104) 및 OAM 디바이스(105)에게 네트워크 데이터의 분석 결과를 제공할 수 있다.

도 1의 NWDAF 디바이스(101)는 여러가지 네트워크 데이터를 수집하여 분석하는데, 도 2 내지 도 4는 코어네트워크에서의 페이징 실패를 분석하는 과정에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다. 도 2 내지 도 4에서 설명하는 AMF 디바이스는 네트워크 기능 디바이스 중 하나일 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 페이징 이벤트의 리포트 과정을 도시한 도면이다.

사용자 장치(User Equipment)은 CM-IDLE, CM-CONNECTED 또는 RRC inactive 상태가 될 수 있다. CN(Core Network) 페이징(paging) 실패 또는 RAN(Radio Access Network) 페이징 실패는 특정 이유로 인해서 발생된다. 페이징 실패는 네트워크와 서비스에 대해 부정적인 영향을 미친다.

CM_IDLE 상태에서 사용자 장치를 위한 다운링크 시그널링 또는 데이터를 위해, AMF(Access and Mobility Management Function) 디바이스는 페이징 실패가 발생되는 경우, 사용자 장치에 도달(reach)하기 위해 여러 번 페이징한다. 반복적인 페이징 메시지는 추가적인 시그널링 로드를 야기한다. 만약에 AMF 디바이스가 오버로드되었거나 혼잡한 경우에 이러한 상황은 심각해진다.

추가적으로, AMF 디바이스는 사용자 장치에 최초로 페이징할 때 페이징 영역을 감소시키고, 그 이후에 이전 페이징이 실패한다면 페이징 영역을 확장한다. 페이징 영역을 감소시키는 것은 특정 사용자 장치들에게 적합하지 않으며, 페이징 실패가 발생될 수 있다. 그래서, 부적절한 페이징 영역은 서비스를 위한 추가적인 시그널링 로드와 딜레이를 발생시킨다.

RRC_Inactive 상태에서 사용자 장치를 위한 다운링크 시그널링 또는 데이터를 위해, NG(New Generataion) RAN은 RAN 통지 영역(notification area)에 있는 사용자 장치에게 페이징한다. 그러나, RAN 페이징은 특정한 이유로 실패할 수 있다. 추가적으로, RAN 페이징은 데이터의 손실이 발생되기 때문에, 서비스 경험에 대해 부정적인 영향을 미친다. 게다가, RRC_Inactive 상태에 있는 사용자 장치가 높은 페이징 실패율을 가지는 사용자 장치들이 존재하는 영역에 유지되어 있으면, 네트워크 자원의 소모가 발생된다.

5G 코어네트워크에서 NWDAF 디바이스가 페이징 실패를 예측하는 것을 지원하면, 모바일 네트워크에서 매우 유용하다.

-모바일 네트워크 운영자는 페이징 실패 예측 정보에 기초하여 네트워크 커버리지를 최적화할 수 있다.

-페이징 실패 예측 정보에 기초하여 CN 페이징과 RRC_Inactive 상태가 최적화된다.

예를 들어, AMF 디바이스가 NWDAF 디바이스로부터 도출된 페이징 실패 예측 정보에 기초하여 페이징 영역을 조절하거나, 페이징 시간을 감소시키는 등의 CN 페이징의 최적화를 수행할 수 있다. 그리고, NG RAN은 페이징 실패 예측 정보에 기초하여 특정 영역에서 높은 페이징 실패 가능성을 가지는 경우, 사용자 장치에게 RRC_Inactive 상태로 전환하라는 메시지를 전송할 지 여부에 대해 고려할 수 있다.

NWDAF 디바이스의 입력 과정과 출력 과정이 도 2에서 설명된다. 만약, NWDAF 디바이스가 페이징 실패 예측 기능을 지원하는 경우, NWDAF 디바이스는 NG RAN과 AMF 디바이스들에 페이징 실패 리포트의 서브스크립션을 보낸다. 여기서, 서브스크립션은 페이징 실패를 예측하기 위해 네트워크 데이터를 수집하기 위한 정보나 요청을 의미할 수 있다.

CN 페이징 이벤트 또는 RAN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, AMF 디바이스 또는 NG RAN은 NWDAF 디바이스에 이벤트의 타입과 함께 페이징 이벤트를 통지한다. 여기서, 이벤트의 타입은 페이징의 실패 또는 성공을 의미한다.

NWDAF 디바이스가 사용자 장치를 위해 특정 시간 프레임과 영역에서 페이징 실패 가능성을 예측할 수 있다. 만약, 페이징 실패 가능성이 특정 기준을 초과하는 경우, NWDAF 디바이스는 네트워크에 통지할 수 있다.

네트워크는 페이징 실패 예측 정보에 기초하여 CN 페이징과 RRC Inactive 상태를 최적화할 수 있다.

NWDAF 디바이스는 사용자 장치 또는 사용자 장치들의 그룹들이 gNB1(New Generation NodeB)에서 주중에 오전 9시에서 10시 사이에 통계적으로 높은 페이징 실패 가능성을 가지는 것으로 결론을 도출할 수 있다. 만약에, RAN 페이징 실패 가능성이 특정 기준을 초과한다면, NWDAF 디바이스는 네트워크에 통지할 수 있다. gNB 1은 사용자 장치 또는 사용자 장치들의 그룹에 RRC_Inactive 상태를 전송할 지 여부를 결정할 때, 페이징 실패 예측 정보를 사용할 수 있다.

도 2는 NWDAF 디바이스가 페이징 성공/실패 이벤트에 대한 데이터를 수집하는 구체적인 절차 및 수집하는 데이터의 종류를 제시한다.

6.5.1.2 NWDAF Input Procedure - Paging event report procedure

도 2의 step 1에서, NWDAF 디바이스(203)가 페이징 실패 가능성의 분석을 지원하는 경우, NWDAF 디바이스(203)는 NG RAN(201)와 코어네트워크의 AMF 디바이스(202)에게 페이징 이벤트 리포트 서브스크립션을 전송할 수 있다.

도 2의 step 2a에서, RAN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, NG RAN(201)은 RAN 페이징 이벤트 리포트를 NWDAF 디바이스(203)에 전송할 수 있다. 여기서, RAN 페이징 이벤트 리포트는, 사용자 장치의 ID, RAN 페이징 영역, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징 이벤트 타입 (페이징이 실패했는지 또는 성공했는지 여부)을 포함할 수 있다.

NG RAN(201)은 OAM(Operations, administration and management) 디바이스를 통해 NWDAF 디바이스(203)에 RAN 페이징 실패를 전송할 수 있다. 만약에, 페이징 이벤트 리포트에서 페이징 이벤트 타입이 동일한 경우(예를 들면, 페이징 성공), NG RAN(201) 또는 AMF 디바이스(202) 중 어느 하나가 NWDAF 디바이스에게 매 이벤트마다 페이징 이벤트 리포트를 전송할 수 있다. NWDAF 디바이스(203)는 사용자 장치의 ID, RAN 페이징 이벤트를 위한 NG RAN 노드 ID, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징 실패 영역, 및 페이징 이벤트 타입을 기록할 수 있다.

도 2의 step 2b에서, CN 페이징 이벤트가 발생하는 경우, AMF 디바이스(202)는 NWDAF 디바이스(203)에게 사용자 장치의 ID, RAN 페이징 영역, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징 이벤트 타입(페이징이 실패했는지 또는 성공했는지 여부)을 포함하는 CN 페이징 이벤트 리포트를 전송할 수 있다.

만약에, 페이징 이벤트 리포트에서 페이징 이벤트 타입이 동일한 경우(예를 들면, 페이징 성공), NG RAN(201) 또는 AMF 디바이스(202) 중 어느 하나가 NWDAF 디바이스에게 매 이벤트마다 페이징 이벤트 리포트를 전송할 수 있다. NWDAF 디바이스(203)는 사용자 장치의 ID, CN 페이징 이벤트를 위한 AMF 디바이스의 ID, 페이징 이벤트 시간 포인트, 페이징 실패 영역, 및 페이징 이벤트 타입을 기록할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 페이징 실패 예측에 기초한 페이징 최적화 과정을 도시한 도면이다.

도 3의 step 1에서, NWDAF 디바이스(303)는 사용자 장치를 위해 페이징 실패 가능성을 분석할 수 있다. 만약, 특정 시간, 특정 영역 및 특정 사용자 장치에 대한 페이징 실패 가능성이 오퍼레이터나 로컬 정책에 의해 설정된 기준을 초과하는 경우, 아래 step 2가 수행된다.

도 3의 step 2에서, NWDAF 디바이스(303)는 페이징 실패 예측 정보를 AMF 디바이스(302)에게 전송할 수 있다. AMF 디바이스(302)는 가능 실패 영역을 제공한다. 페이징 실패 예측 정보는, 사용자 장치의 ID, 페이징 실패 경고 인디케이션, 가능 페이징 실패 영역, 가능 페이징 실패 시간을 포함한다.

도 3의 step 3에서, AMF 디바이스(302)는 페이징 실패 예측 정보에 기초하여 사용자 장치를 위한 CN 페이징을 최적화한다.

도 3의 step 4에서, AMF 디바이스(302)는 등록 절차(registration procedure)동안 NG RAN(301)에게 RRC Inactive 어시스턴스(assistance) 정보를 RAN 페이징 실패 경고 인디케이션으로 전송할 수 있다. AMF 디바이스(302)는 RAN 페이징 실패 경고 인디케이션을 "가능 실패 시간" 이내 또는 매우 근접한 시간에 가능 실패 영역을 제공하는 NG RAN(301)에 전송한다. NG RAN(301)은 RAN 페이징 실패 경고 인디케이션을 이용하여, 사용자 장치에게 RRC Inactive State를 송신할지 여부를 결정한다.

도 4는 일실시예에 따른 페이징 성공 또는 실패를 분석하기 위한 데이터 샘플의 예시를 도시한 도면이다.

5G 코어에서 네트워크 기능(NF)의 성능향상을 위해 빅데이터 기반 머신러닝 기능 NWDAF(network data analytic function)디바이스가 정의된다. AMF 디바이스의 페이징 기능을 향상시키기 위해, 페이징 성공/실패에 대한 분석과 예측은 NWDAF 디바이스가 제공한다.

도 4와 같이, NWDAF 디바이스는 페이징 실패 이벤트 뿐만 아니라 페이징 성공 이벤트를 함께 수집하여 페이징 실패 가능성을 예측할 때의 정확도를 높일 수 있다. 즉, 페이징 실패 이벤트 이외에도 페이징 성공 이벤트를 함께 수집하여 편향되지 않은 고른 분포의 네트워크 데이터를 가지고 분석함으로써 페이징 실패의 가능성을 좀더 정확하게 분석할 수 있다.

이를 위해, 도 2에서 설명한 바와 같이, NWDAF 디바이스는 RAN 페이징 이벤트나 CN 페이징 이벤트를 통해 페이징 이벤트 타입(페이징이 실패했는지 또는 성공했는지 여부)을 확인할 수 있다. 즉, RAN 페이징 이벤트나 CN 페이징 이벤트는 페이징이 실패한 이벤트 뿐만 아니라 페이징이 성공한 이벤트까지 포함하여 수집할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.

본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.

컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims

페이징 실패 예측 방법에 있어서,
NWDAF 디바이스가 페이징 실패 가능성을 분석할 수 있는 경우, NG RAN과 AMF 디바이스에 페이징 이벤트 리포트 서브스크립션을 전송하는 단계;
페이징 이벤트가 발생하는 경우, 상기 NG RAN 또는 AMF 디바이스로부터 페이징 실패 가능성을 분석하기 위한 페이징 이벤트 리포트를 수신하는 단계
를 포함하는 페이징 실패 예측 방법.