KR20220001797A - 무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 - Google Patents
무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220001797A KR20220001797A KR1020200080174A KR20200080174A KR20220001797A KR 20220001797 A KR20220001797 A KR 20220001797A KR 1020200080174 A KR1020200080174 A KR 1020200080174A KR 20200080174 A KR20200080174 A KR 20200080174A KR 20220001797 A KR20220001797 A KR 20220001797A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- analysis information
- network
- request
- nwdaf
- time
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 76
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 213
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 125
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 claims abstract description 110
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 22
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 22
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 203
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 44
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 25
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 22
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 18
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 18
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 17
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 241000760358 Enodes Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000002716 delivery method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L47/00—Traffic control in data switching networks
- H04L47/70—Admission control; Resource allocation
- H04L47/83—Admission control; Resource allocation based on usage prediction
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0604—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time
- H04L41/0622—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time based on time
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L47/00—Traffic control in data switching networks
- H04L47/70—Admission control; Resource allocation
- H04L47/76—Admission control; Resource allocation using dynamic resource allocation, e.g. in-call renegotiation requested by the user or requested by the network in response to changing network conditions
- H04L47/762—Admission control; Resource allocation using dynamic resource allocation, e.g. in-call renegotiation requested by the user or requested by the network in response to changing network conditions triggered by the network
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
- H04W88/14—Backbone network devices
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
- H04W88/18—Service support devices; Network management devices
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/40—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using virtualisation of network functions or resources, e.g. SDN or NFV entities
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보의 제공 방법 및 장치를 개시한다. 상기 방법은, 수요자 네트워크 기능(NF)으로부터 우선 순위와 신선 시간 구간과 요구 정확도 및 요구 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 제1 분석 정보 요청을 수신하는 과정과, 상기 제1 분석 정보 요청에 응답하는 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 있는지 여부를 판단하는 과정과, 상기 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 없는 경우, 상기 우선 순위 보다 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는지 판단하는 과정과, 상기 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는 경우, 상기 이전 분석 정보 요청의 자원을 회수하여 상기 제1 분석 정보 요청에 재할당하는 과정과, 상기 재할당에 따라 상기 요구 정확도를 만족하도록 계산된 예상 응답 시간에 대한 정보를 포함하는 분석 정보 요청 응답을 상기 수요자 NF로 전송하는 과정을 포함한다.
Description
본 개시는 무선 통신 네트워크의 관리를 위해 네트워크 분석 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
4G (4th-Generation) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G (5th-Generation) 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (beyond 4G network) 통신 시스템 또는 LTE(long term evolution)/LTE-A(LTE advanced) 시스템 이후 (post LTE)의 시스템이라 불리고 있다.
높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파 (mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가 (60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서 전파의 경로 손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍 (beamforming), 거대(massive) 배열 다중 입출력 (multiple input multiple output: MIMO), 전차원 다중입출력 (full dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나 (array antenna), 아날로그 빔형성 (analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.
또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (device to device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (coordinated multi-points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조 (advanced coding modulation: ACM) 방식인 FQAM (hybrid frequency shift keying (FSK) and quadrature amplitude modulation (QAM)) 및 SWSC (sliding window superposition coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC (filter bank multi carrier), NOMA (non-orthogonal multiple access), 및 SCMA (sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 망으로 진화하고 있다. IoE (Internet of Everything) 기술은 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅 데이터 (Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 하나의 예가 될 수 있다.
IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술 등과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크 (sensor network), 사물 통신 (Machine to Machine, M2M), MTC (Machine Type Communication) 등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT (Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT 기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크, 사물 통신, MTC 등의 기술이 5G 통신 기술이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅 데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.
한편, 5G 이동통신의 보급이 시작됨과 동시에 기존에 사용하고 있던 3G 또는 4G (LTE) 통신망들과 같이 다양한 무선 접속 기술이 혼재되어 있으며, 고주파의 도입으로 인해 이용 가능한 주파수 대역이 확장되며, 높은 통신 요구사항을 만족하기 위해 기존 보다 더 많은 수의 기지국들이 설치될 것으로 예상된다. 이러한 상황에서, 네트워크 관리에 들어가는 비용 또는 전력을 절감 또는 간섭을 최소화하기 위해 효율적으로 무선 자원 및 장치들을 관리하는 방법이 요구되고 있다.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시는 무선 통신 시스템에서 네트워크 분석 정보를 제공하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시는 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF)에 의해 실시간 분석 정보를 제공하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시는 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF) 개체의 실시간 분석 정보의 제공 관련 능력들을 관리하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시는 네트워크 기능(NF)의 요청 혹은 구독 요청에 따라 실시간 분석 정보를 제공하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시는 네트워크 기능(NF)에서 분석 정보 요청의 변경에 대응하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF) 개체에 의한 네트워크 분석 정보의 제공 방법에 있어서, 수요자 네트워크 기능(NF)으로부터 우선 순위와 신선 시간 구간과 요구 정확도 및 요구 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 제1 분석 정보 요청을 수신하는 과정과, 상기 제1 분석 정보 요청에 응답하는 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 있는지 여부를 판단하는 과정과, 상기 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 없는 경우, 상기 우선 순위 보다 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는지 판단하는 과정과, 상기 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는 경우, 상기 이전 분석 정보 요청의 자원을 회수하여 상기 제1 분석 정보 요청에 재할당하는 과정과, 상기 재할당에 따라 상기 요구 정확도를 만족하도록 계산된 예상 응답 시간에 대한 정보를 포함하는 분석 정보 요청 응답을 상기 수요자 NF로 전송하는 과정을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 무선 통신 네트워크에서 네트워크 기능(NF) 개체에 의한 네트워크 분석 정보의 제공 방법에 있어서, 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF) 개체에게, 우선 순위와 신선 시간 구간과 요구 정확도 및 요구 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 제1 분석 정보 요청을 전송하는 과정과, 상기 NWDAF 개체로부터 요청 취소 혹은 상기 재할당에 따라 갱신된 예상 응답 시간을 포함하는 분석 정보 요청 응답을 수신하는 과정과, 상기 분석 정보 요청 응답에 따라 상기 제1 분석 정보 요청과 관련된 요청 취소, 변경된 정보의 수용, 또는 요청 인자의 변경을 결정하는 과정과, 상기 결정된 결과에 따라 상기 제1 분석 정보 요청의 취소 혹은 대기를 지시하는 정보 및/또는 하나 이상의 변경된 인자를 포함하는 분석 정보 응답 회신을 상기 NWDAF 개체로 전송하는 과정을 포함한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF)을 포함하는 무선 통신 네트워크의 구성도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터의 수집 및 분석 동작을 도시하는 신호 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터를 수집하고 분석하는 시스템의 개괄적인 구조를 도시한 것이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 실시간 네트워크 분석 정보의 제공 동작을 도시한 것이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 실시간 분석 정보를 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 구독 요청에 따른 네트워크 분석 정보를 실시간으로 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보 요청의 변경에 대응하는 네트워크 기능의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보를 제한된 시간 내에 제공하기 위한 동작을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터의 수집 및 분석 동작을 도시하는 신호 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터를 수집하고 분석하는 시스템의 개괄적인 구조를 도시한 것이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 실시간 네트워크 분석 정보의 제공 동작을 도시한 것이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 실시간 분석 정보를 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 구독 요청에 따른 네트워크 분석 정보를 실시간으로 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보 요청의 변경에 대응하는 네트워크 기능의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보를 제한된 시간 내에 제공하기 위한 동작을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 구성을 나타내는 블록도이다.
이하 본 개시의 실시예들을 첨부한 도면과 함께 상세히 설명한다.
본 개시의 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 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.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 실시예들은 본 개시의 설명이 완전하도록 하고, 본 개시의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 청구하고자 하는 범위는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
이때, 처리 흐름도를 보이는 도면들의 각 블록과 처리 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 개시에서 사용되는 '~부(unit or part)'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 특정한 역할들을 수행하도록 구성될 수 있다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시예에서 '~부'는 하나 이상의 프로세서 및/또는 장치를 포함할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 개시를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 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.
이하 설명의 편의를 위하여, 3GPP lte(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) 기반의 통신 규격(예를 들어 5G, NR, LTE 또는 이와 유사한 시스템의 규격)에서 정의하고 있는 용어 및 명칭들이 일부 사용될 수 있다. 하지만, 본 개시가 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다.
이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 네트워크 개체(network entity)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시는 이하에서 설명되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.
특히, 본 개시는 3GPP NR(New Radio: 5세대 이동통신 표준)에 적용될 수 있다. 본 개시에서 기지국(eNB)는 설명의 편의를 위하여 gNB와 혼용되어 사용될 수 있다. 즉 eNB로 설명한 기지국은 gNB를 나타낼 수 있다. 즉, 기지국은 단말의 자원할당을 수행하는 주체로서, gNode B, eNode B, Node B, BS (Base Station), 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다. 단말(user equipment: UE는 MS (Mobile Station), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, IoT 기기들, 센서들 또는 통신기능을 수행할 수 있는 멀티미디어 기기를 포함할 수 있다. 물론 상기 예시에 제한되는 것은 아니다.
또한, 본 개시의 실시 예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 이동통신 규격 표준화 단체인 3GPP가 명시하고 있는 5G 이동통신 규격 상의 무선 접속망 New RAN(NR)과 코어 망인 패킷 코어(5G System, 혹은 5G Core Network, 혹은 NG Core: Next Generation Core)를 주된 대상으로 하지만, 본 개시의 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템에도 본 개시의 범위를 크게 벗어 나지 아니하는 범위에서 약간의 변형으로 적용될 수 있으며, 이는 본 개시의 기술 분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능 할 것이다.
5G 네트워크 시스템이 제공하는 각 기능들을 수행하는 단위는 NF(혹은 NF 개체라 칭함)로 정의될 수 있다. 대표적인 NF로는, 단말(User Equipment: UE)의 액세스 네트워크(access network: AN)에 대한 접근과 이동성을 관리하는 AMF(Access and Mobility Management Function), 세션과 관련된 관리를 수행하는 SMF(Session Management Function), 사용자 데이터 평면을 관리하는 UPF(User Plane Function), 단말이 이용 가능한 네트워크 슬라이스 인스턴스(Network Slice Instance)를 선택하는 NSSF(Network Slice Selection Function), PCF(Point Coordination Function), 네트워크 기능 프로파일을 관리하는 NRF(Network Repository Function), AF(Application Function) 및 OAM (Operation, Administration, and Maintenance) 등을 예시로 들 수 있다.
5G 시스템에서는, 네트워크 자동화 지원을 위해서, 5G 네트워크에서 수집된 데이터를 분석하여 제공하는 기능을 제공하는 네트워크 기능인 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(Network Data Collection and Analysis Function: NWDAF)가 정의될 수 있다. NWDAF는 5G 네트워크로부터 정보를 수집/저장/분석하여 결과를 적어도 하나의 네트워크 기능(Network Function: NF)에게 제공할 수 있으며, 분석 결과는 각 NF에서 독립적으로 이용할 수 있다.
5G 이동통신 시스템은 NF들이 NWDAF를 통해 네트워크 관련 데이터(이하 네트워크 데이터라 칭함)의 수집 및 분석 결과를 이용할 수 있도록 지원한다. 이는 각 NF들이 자신이 제공하고 있는 기능들을 효과적으로 제공하기 위해 필요한 네트워크 데이터의 수집 및 분석을 집중화된 형태로 제공하기 위함이다. NWDAF는 네트워크 슬라이스(Network slice)를 기본 단위로 하여 네트워크 데이터의 수집 및 분석을 수행할 수 있다. 하지만, 본 개시의 범위는 네트워크 슬라이스 단위에 한정되지 않으며, NWDAF는 사용자 장치(UE), PDU(protocol data unit) 세션(Session), NF 상태 및 외부 서비스 서버로부터 획득한 서비스 품질 등 다양한 정보들을 추가적으로 이용할 수 있다.
NWDAF를 통해 분석된 결과(즉 네트워크 분석 정보)는 결과를 요청한 각 NF들에게 전달되고, 전달된 분석 결과는 서비스 품질 (Quality of Service, QoS) 보장/향상, 트래픽 제어, 이동성 관리, 부하 분산과 같은 네트워크 관리 기능들의 최적화하기 위해 사용 될 수 있다.
네트워크 데이터의 분석 결과를 나타내는 네트워크 분석 정보(혹은 분석 정보라 칭함)의 제공은 NWDAF가 수요자(consumer) NF의 요청에 따라 필요한 정보의 수집 및 처리 과정을 거쳐 이루어진다. 이때 NWDAF에 요청을 보내는 개체는 이동통신 망 내부에 위치하고 있는 AMF, SMF, PCF와 같은 NF로 한정되지 않으며, 응용 기능 (Application Function; AF) 및 OAM (Operation, Administration, and Maintenance)와 같은 기능들 또한 NWDAF에게 요청을 보낼 수 있다.
이동통신 네트워크를 이용하는 단말의 수와, 이를 지원하기 위한 서비스와 응용의 수는 기하 급수적으로 증가하고 있다. 더불어, 이동통신 네트워크의 품질 향상을 위해서 무선 액세스 네트워크(radio access network) 및 핵심 네트워크(core network)의 설계와 운용은 갈수록 정교해지고 있다. 이러한 상황에서 단순히 음성 통화와 데이터 서비스를 이용하는 단말뿐만 아니라, 공장, 무인항공기, 로봇, 자동차, 비행기 등과 같은 새로운 형태의 단말들이 등장하고 있다. 이러한 새로운 형태의 단말은 지속적으로 증가할 것으로 예상되며, 이들의 목적을 효과적으로 지원하기 위해서 이동통신 네트워크 또한 지속적인 서비스의 진화가 예상된다.
단말의 목적과 형태는 다양하게 변화하고 있는 한편, 이동통신 네트워크에서는 모든 단말들이 무선 자원을 공유하고 있으며, 일반적으로 핵심 네트워크 또한 모든 단말들에 의해 공유되는 형태로 운용이 되고 있다. 다만, 각 단말들은 형태와 목적이 다르므로, 운용되는 형식 및 사용하는 서비스와, 이에 따라 네트워크와의 상호 작용에 있어 차이가 생길 수 있다. 따라서, 각 형태의 단말들을 효과적으로 지원하기 위해서 이동통신 네트워크는 각 단말의 목적과 서비스 요구사항들을 분석하여 최적화된 설정을 유지해야 할 필요가 있다. 더불어, 각 단말 및 서비스들을 효과적으로 지원하기 위해서 네트워크는, 각 단말들의 특성을 파악하고, 설정 및 관리의 최적화 및 자동화를 통해 최소의 비용으로 원하는 수준의 서비스들을 지속적으로 제공할 수 있도록 운용될 필요가 있다.
본 개시에 따른 실시예들은, 무선 및 핵심 네트워크의 운용, 서비스 품질 보장, 최적화된 서비스 제공 등의 동작들을 수행함에 있어서, 네트워크에서 과거 또는 현재 발생하는 데이터들을 수집하여 현재 네트워크 상황 및 서비스 관련 정보를 분석하여 활용할 수 있다. 이러한 네트워크 분석 정보의 활용은 단말의 이동성, 네트워크 기능의 성능, 사용자의 서비스 만족도, 슬라이스 품질 관리, 트래픽 경로의 최적화, 기지국 및 핵심 네트워크 에너지 소모 감소, 비정상 단말 및 트래픽 탐지등과 같은 기능들을 효율적으로 지원하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 기존의 핵심 네트워크에서 수행하고 있는 이동성 관리, 세션 관리, 정책 관리와 같은 기본적인 기능을 보완하거나 효율을 높이기 위해 네트워크 분석 정보가 활용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 네트워크 분석 정보는 기본적으로 과거에 네트워크에 발생한 데이터들을 수집 및 분석하여, 통계적 또는 수치적인 값을 제공 하거나 특정 미래 시점에 대한 값을 예측 하는 형태로 표현될 수 있다. 예를 들어, 특정 단말의 이동 위치 또는 이동 경로 분석/예측, 특정 네트워크 기능의 부하 정보 분석/예측 등과 같은 분석 정보가 제공 될 수 있다. 5G 이동통신 시스템에서는 이러한 분석 정보를 제공하는 기능을 NWDAF가 수행할 수 있다.
네트워크 분석 정보는, 핵심 네트워크에 위치한 NWDAF 또는 NWDAF에 상응하는 엔티티가, 네트워크의 내부 또는 외부에 위치하고 있는 장치들로부터 정보를 수집하여, 분석을 수행하고, 그 결과를 전달하는데 사용될 수 있다. 상술된 네트워크 분석 정보는, 단말에 관련된 분석 정보, 유무선 네트워크 상황 정보, 및 각 단말이 이용하는 서비스와 관련된 분석 정보를 포함할 수 있으며, 과거 및 현재 상황의 통계적 분석 정보와 함께 미래 시점과 관련된 예측 정보를 포함할 수 있다.
본 개시는 이동 통신 시스템에서 네트워크 분석 정보를 활용함에 있어서, NWDAF가 제공하는 네트워크 분석 정보를 특정 시간에 전달하는 것을 포함한다. 네트워크 분석 정보는 네트워크 기능이 특정 동작을 수행함에 있어, 특정 결정 행동을 하기 위한 보조 정보로써 제공된다. 이러한 네트워크의 기능들은 특정 조건 내에 실행되어야 하는 경우가 발생 할 수 있으며, 이러한 조건에는 특정 시간, 장소, 네트워크 상태, 가입자 상태들이 고려될 수 있다. 본 실시예에서는 이러한 조건들 중 특정 시간 내에 네트워크 분석 정보를 제공함으로써, 상기 네트워크 분석 정보를 요청한 네트워크 기능이 특정 결정 또는 특정 행동을 정상적으로 수행할 수 있도록 한다. 일 예로 상기한 특정 시간의 조건에는 특정 결정이 내려져야 하는 시점이 포함 될 수 있다. 예를 들어, AMF는 단말의 등록 절차를 수행함에 있어 1분 이내에 응답을 해야 하는 경우, NWDAF는 AMF에 요청 받은 정보를 1분 이내에 전달이 완료되어야 정상적인 AMF의 동작이 수행 될 수 있다. 만약, 1분을 초과하게 된다면 NWDAF가 제공하는 네트워크 분석 정보는 유효하지 않게 된다.
상술한 바와 같은 네트워크 분석 정보가 이용될 수 있는 환경에서, 네트워크 분석 정보는 다양한 종류의 알고리즘을 이용하여 생성될 수 있다. 더불어, 분석 정보를 생성하기 위해 관련 정보를 수집하고 처리하는 과정에 있어서, 네트워크 기능의 요청의 종류에 따라 분석 정보를 생성하는데 필요한 시간이 상이할 수 있다. 예를 들면, 분석 정보의 종류, 분석 정보 대상, 이벤트 필터, 보고 주기 등에 따라 분석 정보의 생성에 필요한 시간이 달라 질 수 있다. 따라서, 네트워크 기능과 NWDAF는 분석 정보를 효율적으로 사용하기 위해서, 사용 조건에 따라 네트워크 분석 정보를 실시간 또는 특정 시간 범위 내에 생성하고 활용 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 개시의 다양한 실시예들은 특정 시간 범위 내에 네트워크 분석 정보를 전달 할 수 있도록, 실시간 네트워크 분석(real-time network analytics)을 제공하는 NWDAF 인스턴스 선택 방법, 분석 정보의 예상 생성 시간, 네트워크 분석 정보 처리 우선 순위 요청, 네트워크 분석 정보 생성 협상과 같이, 특정 시점에 분석 정보를 생성하여 전달 할 수 있도록 하는 방법 및 장치를 포함한다.
일 실시예에 따르면, NWDAF는 분석 기능을 수행하기 위해서 세부 기능들을 포함할 수 있다. 대표적으로 NWDAF는 네트워크 데이터 수집, 수집 정보 저장, 학습(Learning), 모델 저장, 추론 등의 기능을 수행할 수 있다. 이러한 상황에서 각 NWDAF 인스턴스는 세부적인 기능의 일부만을 제공할 수 있다. 더불어, 네트워크 분석 정보를 제공하는 모델은 모델의 설계 및 학습 데이터에 따라 그 정확도 및 성능들이 달라질 수 있다. 복수개의 NWDAF가 동일한 분석 정보를 제공하지만, 그러한 분석 정보를 생성하는 알고리즘이 다를 경우 상이한 결과 또는 성능이 제공될 수 있다. 따라서, NWDAF 인스턴스를 선택함에 있어서, 분석 정보를 활용하는 목적 및 필요 성능을 고려하여 인스턴스가 선택되어야 할 필요가 있다. 본 개시는 이러한 특징들을 고려하여 NWDAF 인스턴스를 선택하는 방법을 제공한다. 이를 통해, 네트워크 분석 정보를 활용함에 있어 목적에 맞도록 정확한 분석 정보를, 적합한 시기 또는 상황에 획득할 수 있도록 하는 방법이 제공될 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이하에서는, 핵심 네트워크를 구성하는 다양한 요소들 중에서 본 개시에 직접적인 관련이 있는 장치들이 예시적으로 설명된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동통신 시스템과 관련되는 엔티티들의 구성을 나타낸다. 여기에서는 각 요소들의 서비스 기반 인터페이스 (Service Based Interface)를 사용하여 상호작용하는 구성이 도시되었다.
도 1을 참조하면, NWDAF(105)는 AMF(110)나 SMF(115)나 UPF(125,130,135)와 같은 5G 핵심 네트워크 내의 NF들, 효율적인 서비스 제공을 위한 AF(Application Function), 네트워크 노출 기능(network exposure function: NEF), 또는 OAM(Operation, Administration, and Maintenance)으로부터 다양한 방식으로 네트워크 데이터를 수집할 수 있다. AMF(110)는 단말(100) 및 무선 액세스 네트워크(RAN)(120)과 접속되며, UPF(125)는 RAN(120)을 통한 단말(100)의 사용자 트래픽을 적어도 하나의 데이터 네트워크(data network: DN)(140)로 연결한다.
AMF (110)는 단말(100)의 접근(Access)과 이동성(Mobility)을 관리하기 위한 장치로써 단말(100)이 RAN(120)을 거처 핵심 네트워크의 다른 장치들과 연결하는 단말-핵심 네트워크 종점 역할을 수행할 수 있다. AMF(110)는 예컨대, 단말(100)의 등록 (Registration), 연결 (Connection), 연결성 (Reachability), 이동성 (Mobility) 관리, 접근 확인/인증, 이동성 이벤트 생성 등과 같은 기능들을 제공할 수 있다.
SMF (115)는 단말(100)의 PDU 세션의 관리 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, SMF(115)는 세션의 수립, 수정, 해제와 이에 필요한 UPF(125)와 AN(120) 사이의 터널 유지를 통한 세션 관리 기능, 단말(100)의 IP 주소 할당과 관리 기능, ARP Proxy 기능, 사용자 평면 (User Plane) 선택 및 제어, UPF(125)에서 트래픽 프로세싱 제어, 과금 데이터 수집 제어 등과 같은 기능들을 수행할 수 있다.
PCF (130)는 AMF(110) 및 SMF(115)에서 적용하는 접근/이동성, 세션 관리에 대한 정책을 결정하여 내려주는 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, PCF(130)는 전체 네트워크의 행동을 관리(govern)할 수 있고, 제어 평면을 구성하는 NF(Network Function)들에게 이행하여야 할 정책들을 제공할 수 있다. 또한, PCF(130)는 UDR(Unified Data Repository)에 접근하여 정책 결정에 관련된 정보들에 접근 할 수 있다.
NEF(150)는 이동통신 네트워크에서 발생하는 이벤트 및 지원하는 기능 (Capability)을 외부로 전달 또는 수신하는 기능을 담당할 수 있다. 예를 들면, NEF(150)는 핵심 네트워크에 외부 응용(application)의 정보를 안전하게 프로비저닝하는 기능, 내부/외부 정보의 변환, 다른 NF로부터 받은 기능을 UDR에 저장 후 재 배포 등과 같은 기능을 수행할 수 있다.
UDM (145)과 UDR (Unified Data Repository)은 독립적인 네트워크 기능이나, 본 개시의 실시예에서 그 기능과 역할이 유사하게 사용되어 동시에 서술되었다. UDM(145)은 예컨대, 3GPP 보안을 위한 AKA(authentication and key agreement) 인증 정보의 생성, 사용자 식별자(User ID)의 처리, 보안된 사용자 식별자(예를 들어 SUPI(subscription permanent identifier) 및/또는 SUCI(subscription concealed identifier)의 역은폐(de-concealing), 단말을 현재 지원하는 NF들의 목록 관리, 가입자 정보(subscription data) 관리, SMS(short messaging service) 가입 데이터의 관리 등을 수행할 수 있다. UDR은 예컨대, UDM(145)이 관리하는 가입자 정보, 노출을 위한 구조화된 데이터, NEF(150) 또는 서비스와 연관된 응용 데이터들의 저장 및 제공 기능을 수행할 수 있다.
UPF (125)는 사용자 데이터를 실제로 처리하는 역할을 수행하며, 외부 네트워크인 데이터 네트워크(140)로 단말이 생성한 패킷들을 전달하거나 데이터 네트워크(140)에서 유입된 패킷들을 단말에게 전달할 수 있도록 처리하는 역할을 수행할 수 있다. UPF(125)가 제공하는 주요 기능으로는 예컨대, 무선 접속 기술 (Radio Access Technology: RAT) 간 앵커(Anchor) 역할 수행, PDU 세션과 데이터 네트워크(140)와의 연결성 제공, 패킷 라우팅 및 포워딩, 패킷 검사(inspection), 사용자 평면 정책 적용, 트래픽 사용 보고서 작성, 버퍼링 등과 같은 기능들이 포함될 수 있다.
NWDAF (105)는 네트워크 내에서 발생하는 이벤트 또는 정보를 수집하여 분석 도구 또는 기계 학습(machine learning)과 같은 도구를 이용하여 특정 정보에 관련된 통계(Statistics), 예측 (Prediction), 추천 (Recommendation) 정보를 NF(예를 들어 110,115,120,125,130,140,145,150), AF(135), OAM에게 전달할 수 있다. 예를 들면, NWDAF(105)는 NF/AF/OAM으로부터 네트워크 데이터의 수집, NWDAF 서비스 등록 및 메타데이터 노출(exposure), NF/AF에 네트워크 분석 정보 제공 등의 기능을 수행할 수 있다. 즉, NWDAF(105)는 수집된 네트워크 데이터를 바탕으로 머신러닝과 같은 지능 기술을 통해 데이터를 분석하고, 분석 결과 값을 5G 핵심 네트워크의 다른 NF들(예: NF, AF 또는 OAM 등)에 제공함으로써, 각 NF의 최적화 및 성능 향상에 도움을 줄 수 있다. 이하 본 개시에서 NWDAF(105)와 NWDAF 인스턴스는 혼용되어 사용될 수 있다. 즉 후술되는 설명에서, NWDAF 인스턴스는 NWDAF의 동작 방법을 의미할 수 있다.
도 1에 도시되지는 아니하였으나, UCMF (UE Radio Capability Management Function)는 PLMN(public land mobile network) 사업자가 할당하거나 제조사가 할당한 단말의 무선 접속 관련 기능의 ID와 실제 기능 사이의 매핑 정보를 딕셔너리(Dictionary) 형태로 저장 및 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 행할 수 있다. AF (135)는 크게 신뢰성이 있는 경우(Trusted)와 없는 경우(U
AF (135)는 서비스를 제공하기 위해 3GPP의 핵심 네트워크와 연동되는 기능을 수 ntrusted)로 나뉠 수 있으며, 신뢰성을 가지고 있는 AF(135)의 경우 NEF(150)와 같은 별도의 중간 기능 없이, 핵심 네트워크 내부에 위치하고 있는 네트워크 기능들의 서비스를 활용할 수 있다. 대표적으로 AF(135)가 제공하는 기능은 응용이 선호하는 네트워크 경로 전달 (Application influence on traffic routing), 네트워크 데이터 노출 기능 활용, 정책 제어를 위한 정책 프레임워크와 상호 작용, IMS(IP multimedia subsystem) 관련 상호작용 등을 포함할 수 있다.
도 1에 도시되지는 아니하였으나, OAM은 기지국과 핵심 네트워크를 포함한 이동통신 네트워크 전반을 관리하기 위한 장치를 의미할 수 있다. 예를 들면, OAM은 통신 네트워크의 운용, 관리, 유지보수, 프로비저닝, 문제 해결 등과 관련된 기능을 수행할 수 있다. 또한, OAM은 각 기지국 또는 핵심 네트워크의 기능들이 설계 및 정책에 따라 원활이 작동하도록 감시 및 설정하는 기능을 수행할 수 있다. OAM은 관리와 관련된 도구, 절차 등을 모두 포괄하는 개념으로 특정한 장치를 지칭하는 것이 아닌, 네트워크 관리자가 관리를 하기 위해서 사용하는 모든 도구, 소프트웨어, 절차 등이 포함될 수 있다.
단말(UE)(100)은 RAN(120)과 연결되어 네트워크의 핵심 네트워크 개체들에 접속할 수 있다. 이동통신 네트워크(예: 5G 네트워크)의 핵심 네트워크는 상술한 바와 같은 기능들을 포함할 수 있다. 상술된 RAN(120)은 5G-RAN을 포함할 수 있으며, 단말에게 무선통신 기능을 제공하는 기지국을 의미할 수 있다. 단말(100)은 기지국(120)을 통해 AMF(110)에 접속하고, 5G 핵심 네트워크과 제어 평면(Control Plane) 시그널링 메시지를 주고받을 수 있다. 또한, 단말(100)은 기지국(120)을 통해 UPF(125)에 접속하고, 데이터 네트워크(DN)(140)와 사용자 평면(User Plane) 데이터를 주고받을 수 있다.
NWDAF(105)는 네트워크 슬라이스 인스턴스의 부하 정도(load level)를 수집 및 분석하여 특정 단말이 이용할 수 있도록 선택하는데 이용할 수 있도록 NSSF에게 제공할 수 있다. NF들와 NWDAF(105) 사이에 분석 정보를 요청하거나 분석 정보를 전달하는 데는 5G 네트워크에서 정의한 서비스 기반 인터페이스 (Service based Interface)가 사용될 수 있고, 전달 방법으로 HTTP와 JSON 형식의 문서 등이 사용될 수 있다.
NWDAF(105)의 수집 데이터는 대표적으로, PCF(Point Coordination Function)로부터의 응용 식별자(Application ID), IP 필터 정보, 미디어/응용 대역폭, AMF로부터의 단말 식별자, 위치 정보, SMF로부터의 목적지 데이터 네트워크 이름(data network name: DNN), 단말 IP, QoS flow bit rate, Qos Flow ID(QFI), QoS flow error rate, QoS flow delay, UPF로부터의 traffic usage report 등이 있을 수 있다.
NWDAF(105)는 또한, 핵심 네트워크를 구성하는 NF들 이외에 단말과 서비스 서버 사이의 연결에 영향을 줄 수 있는 개체인 OAM으로부터 NF 자원 상황(resource status), NF 처리 능력 (Throughput), SLA(Service Level Agreement) 정보, 단말(100)로부터의 UE status, UE application information, UE Usage Pattern, AF(135)로부터 제공 받는 서비스의 응용 식별자, 서비스 경험, 트래픽 패턴 등을 추가적으로 수집하여 분석에 활용할 수 있다.
하기의 <표 1> 내지 <표 3>은 NWDAF가 수집하는 네트워크 데이터의 예시들을 나타낸 것이다. NWDAF가 각 개체로부터 네트워크 데이터를 수집하는 기간 및 시점은 개체 별로 상이할 수 있다. 이 외에도, 각 수집 대상의 데이터를 상관시키기 위한 상관 식별자 (Correlation ID)와, 수집 시간을 기록하기 위한 타임 스탬프(Timestamp)를 통해, 수집된 데이터의 상관 관계가 구분될 수 있다.
Information | Source | Description |
Application ID | AF | To identify the service and support analytics per type of service (the desired level of service) |
IP filter information | AF | Identify a service flow of the UE for the application |
Locations of Application | AF/NEF | Locations of application represented by a list of DNAI(s). The NEF may map the AF-Service-Identifier information to a list of DNAI(s) when the DNAI(s) being used by the application are statically defined. |
Service Experience | AF | Refers to the QoE per service flow as established in the SLA and during on boarding. It can be either e.g. MOS or video MOS as specified in ITU-T P.1203.3 or a customized MOS |
Timestamp | AF | A time stamp associated to the Service Experience provided by the AF, mandatory if the Service Experience is provided by the ASP. |
Information | Source | Description |
Timestamp | 5GC NF | A time stamp associated with the collected information. |
Location | AMF | The UE location information. |
SUPI(s) | AMF | If UE IDs are not provided as target of analytics reporting for slice service experience, AMF returns the UE IDs matching the AMF event filters. |
DNN | SMF | DNN for the PDU Session which contains the QoS flow |
S-NSSAI | SMF | S-NSSAI for the PDU Session which contains the QoS flow |
Application ID | SMF | Used by NWDAF to identify the application service provider and application for the QoS flow |
IP filter information | SMF | Provided by the SMF, which is used by NWDAF to identify the service data flow for policy control and/or differentiated charging for the QoS flow |
QFI | SMF | QoS Flow Identifier |
QoS flow Bit Rate | UPF | The observed bit rate for UL direction; and The observed bit rate for DL direction |
QoS flow Packet Delay | UPF | The observed Packet delay for UL direction; and The observed Packet delay for the DL direction |
Packet transmission | UPF | The observed number of packet transmission |
Packet retransmission | UPF | The observed number of packet retransmission |
Information | Source | Description |
Timestamp | OAM | A time stamp associated with the collected information. |
Reference Signal Received Power | OAM | The per UE measurement of the received power level in a network cell, including SS-RSRP, CSI-RSRP as specified in clause 5.5 of TS 38.331 and E-UTRA RSRP as specified in clause 5.5.5 of TS 36.331 |
Reference Signal Received Quality | OAM | The per UE measurement of the received quality in a network cell, including SS-RSRQ, CSI-RSRQ as specified in clause 5.5 of TS 38.331 and E-UTRA RSRQ as specified in clause 5.5.5 of TS 36.331 |
Signal-to-noise and interference ratio | OAM | The per UE measurement of the received signal to noise and interference ratio in a network cell, including SS-SINR, CSI-SINR, E-UTRA RS-SINR, as specified in clause 5.1 of TS 38.215 |
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 네트워크 데이터를 수집하고 분석하는 개괄적인 구조를 도시한 것이다
도 2를 참조하면, 과정 210에서 NWDAF는 RAN, AMF, SMF, UPF와 같은 NF들로부터 네트워크 데이터를 수집할 수 있고, 과정 220에서 NEF나 AF로부터 서비스 데이터를 수집할 수 있으며, 과정 230에서 OAM으로부터 관리 데이터를 수집할 수 있고, 과정 240에서 단말로부터 UE 데이터를 수집할 수 있다. 수집 데이터의 예시는 <표 1> 내지 <표 3>과 같다. 과정 250에서 NWDAF는 수집 데이터를 분석하고, 요청에 의해 분석 결과를 해당 NF로 제공할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터를 수집하고 분석하는 동작을 개괄적으로 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 수요자 (Consumer) NF(310)는 동작 1)과 같이 NWDAF(305)의 분석 결과 생성된 분석 정보를 요청할 수 있으며, 일 예로 핵심 네트워크를 구성하는 AMF, SMF, OAM, 혹은 RAN 등이 될 수 있다. NWDAF(305)는 수요자 NF(310)에 의해 요청된 분석 정보를 생성하기 위하여, NF, AF, OAM과 같은 소스 NF(315)로부터 동작 2)와 같이 네트워크 데이터를 수집하고 분석한다. NWDAF(305)는 상기 분석한 결과에 따라 생성된 상기 분석 정보를 동작 3)과 같이 상기 요청을 전송한 수요자 NF(310)로 전달한다. 수요자 NF(310)는 자체 기능을 위한 제어 파라미터 및 동작을 결정하는 과정에서 NWDAF(305)로부터 수신한 분석 정보를 활용할 수 있다.
NWDAF(305)는 수요자 NF(310)가 요청한 분석 정보를 제공하기 위하여 네트워크 내의 NF들(315)로부터 필요한 데이터를 수집하여야 한다. NWDAF(305)의 데이터 수집은 각 NF에 의한 요청 혹은 구독 요청에 기반하여 수행될 수 있다. 여기서 요청은 분석 정보의 일회성 제공을 위한 것이며, 구독 요청은 특정 조건 또는 주기에 따라 지속적으로 분석 정보를 제공받기 위한 것이다. 소스 NF(315)는 NWDAF(305)의 요청 혹은 구독 요청에 응답하여, 요구된 네트워크 데이터를 제공할 수 있다.
NWDAF(305)는 수요자 NF(310)가 요청한 분석 정보를 제공하기 위하여 네트워크 내의 NF들(315)로부터 필요한 데이터를 수집하여야 한다. NWDAF(305)의 데이터 수집은 해당 NF에 의한 요청 혹은 구독 요청(subscription request)에 기반하여 수행된다. 소스 NF(315)는 NWDAF(305)의 요청 혹은 구독 요청에 응답하여, 요구된 네트워크 데이터를 제공할 수 있다.
3GPP에서 정의한 규격에 따르면, NWDAF는 시스템 구성 상 하나의 아키텍쳐 엔티티로 구성되어 있다. 하지만, 실제로 NWDAF의 동작을 지원하기 위해 세분화를 할 경우, NWDAF는 데이터 수집(Data collection), 데이터 저장소(Data Storage/Lake), 데이터 학습(Data Learning/Training), 모델 저장소(Model Library/Repository), 추론 엔진(Inference Engine), 인터페이스(Interface)의 세부 기능들로 구성될 수 있으며, 각 세부 구성 부분은 각 역할에 따라 더 세분화된 기능들로 나눠질 수도 있다.
NWDAF는 데이터 수집을 수행하기 위해 NF, AF, OAM, 또는 UE와 같은 데이터 소스와 연결되어 데이터를 수집하는 데이터 수집(data collection) 기능을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집 기능은 수집된 데이터를 저장소에 전달함으로써 다른 세부 기능들이 수집된 데이터를 사용할 수 있도록 할 수 있다. 수집된 데이터를 이용한 데이터 학습 기능은 기계 학습, 인공지능, 추세 분석, 통계 분석 들과 같은 다양한 분석 기법들을 적용하여 모델을 생성할 수 있다. 생성된 모델은 모델 저장소에 저장될 수 있다. 저장소에 저장된 모델 또는 현재 훈련된 모델은 추론 엔진에 의해서 사용되어 특정 분석 값 또는 예측 값을 얻는데 사용될 수 있다. 또한 NWDAF의 서비스를 이용하는 NF, AF, 또는 OAM (통칭 Consumer NF)로부터 분석 정보 요청을 수신하고, 추론 엔진에게 요청하고, 그 결과 값을 다시 회신하는 기능을 담당하는 인터페이스가 존재할 수 있다. 이외에도 각 분석 정보들의 생명 주기(Life cycle)를 관리 하거나, 각 분석 정보 모델들이 작동할 수 있도록 자원 및 실행 환경을 제공하는 분석 플랫폼들이 추가적으로 구성될 수 있다. 본 개시에서는 NWDAF를 구성하는 서비스들이 상술된 세부 기능들로 나누어질 수 있음에 기초하여 서술되나, 본 개시는 NWDAF가 상술된 세부 기능들로만 구성되는 것을 한정하지는 않는다.
일 실시예에 따르면, 실제 자원을 가지고 분석 정보를 구동하는 NWDAF 인스턴스(Instance)들은 상술된 모든 기능들을 내부적으로 실행함으로써 구동하는 것이 아니라, 필요에 따라 선택적으로 각 기능들의 조합으로 다른 기능을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 데이터 수집을 주된 목적으로 하는 인스턴스의 경우 데이터 수집 기능, 데이터 저장 기능만을 가지고 있는 인스턴스로 구동될 수 있다. 마찬가지로, 분석 정보를 계산하여 제공하는 기능을 제공하는 인스턴스의 경우에는 추론 기능, 인터페이스 기능만을 선별적으로 수행하는 형태의 인스턴스로 생성될 수 있다. 따라서, 이동통신 시스템의 핵심 네트워크 내부에는 다양한 목적을 가지는 복수개의 NWDAF 인스턴스들이 존재할 수 있다. 그리고, 사용자 또는 NWDAF 분석 정보를 이용하고자 하는 NF에게는 목적에 맞는 NWDAF 인스턴스의 발견이 필수적으로 선행되어야 한다. 적절한 NWDAF 인스턴스를 선택하는 과정에는 NWDAF 인스턴스를 구성하는 세부 기능뿐만 아니라, 현재 가지고 있는 자원 수준(Capacity), 부하 수준(Load), 지원 영역(Serving Area)등이 함께 복합적으로 고려되어야 한다. 상술된 바와 같이 NWDAF 인스턴스를 구성하는 세부 기능뿐만 아니라, 현재 가지고 있는 자원 수준(Capacity), 부하 수준(Load), 지원 영역(Serving Area)등이 함께 복합적으로 고려되는 경우, 최적의 결과를 제공하는 NWDAF 인스턴스가 선택될 수 있다. 일 실시예에 따르면, NWDAF 인스턴스 선택은 서비스 인스턴스 선택 또는 서비스 선택으로 지칭될 수도 있다.
[제 1 실시예]
본 실시예는 실시간 분석 정보를 필요로 하는 네트워크 기능이, 특정 시간 내에 분석 정보를 제공할 수 있는 NWDAF 인스턴스를 발견하는 방법을 포함한다. 실시간 성은 사용 관점에 따라 다양한 정의가 가능 하나, 본 개시에서는 특정 네트워크 기능이 네트워크 분석 정보를 요구하는 시점 보다 이전 시점에 분석 정보를 제공할 수 있는 경우를 고려한다. 따라서, 본 개시에서 실시간성이란 특정 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보를 제공할 수 있는 지 여부에 따라서 실시간성을 가지고 있는지 여부를 결정하게 되며, 이 때 네트워크 기능이 요구하는 특정 시간 구간은 목적에 따라 달라 질 수 있다.
네트워크 분석 정보의 요청은 구독형(subscription)과 요청형(Request)의 두 종류로 나눌 수 있다. 구독형의 경우 특정 조건을 만족할 때마다 NWDAF가 지속적으로 분석 정보를 제공하는 형태로 수요자 NF가 분석 정보를 전달 받을 수 있으며, 여기서 특정 조건은 특정 주기 및/또는 특정 이벤트의 발생을 포함할 수 있다. 요청형의 경우에는 요청을 수신하는 즉시 NWDAF는 해당하는 분석 정보의 처리가 끝나면 일회성으로 수요자 NF에게 분석 정보를 전달 하는 형태를 지칭 한다.
본 개시에서 실시간성을 제공하기 위한 NWDAF의 실시간 분석 정보 관련 능력(Capability)으로는 우선 순위에 따른 자원 선점 (Priority based Resource Preemption), 응답 시간 수용 (Expected time processing), 예상 응답 시간 계산 (Expected response/notification time calculation), 실시간 정보 수집 및 처리 (Fresh data collection/processing) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
우선 순위에 따른 자원 선점 능력은 네트워크 기능들이 NWDAF에 네트워크 분석 정보를 요청함에 있어서 그 요청 또는 그 요청을 처리하는 과정에서 우선 순위를 사용하여 자원을 관리하는 것을 지칭한다. 예를 들어, 낮은 우선 순위의 요청이 자원을 사용하고 있고, 이 후에 높은 순위를 가진 요청이 왔을 경우 NWDAF는 높은 우선 순위를 가지는 요청에 네트워크 분석 정보의 제공을 위한 자원을 할당할 수 있도록, 낮은 우선 순위의 요청에 할당 된 자원을 회수하여 높은 우선 순위를 가지는 요청에 분배 할 수 있다. 반대로, 낮은 순위 요청을 처리하기 위해 높은 요청의 자원을 재분배하는 것을 금지 할 수 있다.
응답 시간 수용 능력은 네트워크 분석 정보를 요청하는 네트워크 기능이 요청을 전달 하는 시점에서 특정 시점 내에 네트워크 분석 정보가 전달 되어야 한다는 것을 의미하며, 상기 특정 시점은 시간 범위 또는 최대 대기 또는 지연 시간의 형태로 요청의 일부 또는 별도의 메시지로 전달될 수 있다.
예상 응답 시간 계산 능력은 네트워크 기능에서 요청 받은 분석 정보의 처리를 완료하여 이를 응답하는데 까지 걸리는 예상 시간을 계산하여 전달 하는 것을 지칭한다. 분석 정보의 예상 응답 시간(expected response time)은 분석 정보의 종류, 대상, 범위, 필터의 종류에 따라 상이 할 수 있다.
실시간 정보 처리 능력은 분석 정보가 특정 시간 범위 내에서 수집된 데이터를 기반으로 생성되어야 하며, 이를 위해 특정 범위 조건을 만족하는 데이터 만을 수집하여 분석에 사용하는 것을 지칭한다.
상술한 기능들 중 일부의 조합이 사용될 수 있으며, 목적에 따라 선택적으로 사용 배포 또는 사용이 가능하다.
본 개시에서는 상술한 기능들을 제공하는 NWDAF 인스턴스를, 분석 정보를 요청하는 수요자 네트워크 기능이 발견하기 위한 방법을 포함한다. 본 개시에서 서술의 명료함을 위해 네트워크 기능이라 지칭 하지만, NWDAF를 사용 할 수 있는 응용 기능 (AF) 또는 네트워크 관리 시스템 (OAM)의 일부 또한 이러한 개시에 포함된 방법을 사용할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 실시간 네트워크 분석 정보의 제공 동작을 도시한 것이다. 도 4에 도시된 수요자 네트워크 기능(402)은 실시간 네트워크 분석 정보를 수신하기 위하여, NRF(404)를 이용할 수 있다. NWDAF(406)는 현재 제공하고 있는 실시간 분석 정보 관련 능력(들)에 대한 정보를 NRF(404)에 등록하고, 실시간 네트워크 분석 정보를 이용하고자 하는 네트워크 기능(404)이 필요한 능력을 발견할 수 있도록 한다.
도 4를 참조하면, 단계 1에서 실시간 분석 정보 관련 능력을 제공하는 NWDAF(406)는 분석 정보를 필요로 하는 네트워크 기능이 상기 실시간 분석 정보 관련 능력을 발견할 수 있도록, 상기 실시간 분석 정보 관련 능력을 NRF(404)에 등록하기 위한 등록 요청 메시지(일 예로서 Nnrf_NFManagement_NRRegister_Request)를 NRF(404)에게 전송한다. 상기 등록 요청 메시지는 3GPP 규격에서 정의한 NF type, NF Instance ID, FQDN(fully qualified domain name), IP address, Name of supported service, PLMN ID와 NF Profile 중 적어도 하나의 정보 필드들을 포함할 수 있다. 여기서 상기 NF profile는 NWDAF(406)의 실시간 분석 정보 관련 능력에 대한 정보를 포함한다. 상기 NF profile에 저장된 정보는 NRF(404)가 임의의 네트워크 기능의 요청에 의해 NWDAF 인스턴스를 발견 하는데 사용 되거나, 임의의 네트워크 기능에 전달되어 NWDAF(406)가 제공하는 능력을 발견하는데 사용 될 수 있다. 상기 NF profile 에 등록되는 NWDAF의 실시간 분석 정보 관련 능력에 대한 정보는, 우선 순위에 따른 자원 선점 (Priority based Resource Preemption), 응답 시점 수용 (Expected time processing), 예상 응답 시간 계산 (Expected response/notification time calculation), 실시간 정보 수집/처리 (Fresh data collection/processing) 중 적어도 하나의 능력을 포함할 수 있다.
단계 2에서 NRF(404)는 단계 1에서 요청 받은 NWDAF 인스턴스의 등록이 완료 되었음을 통지하는 등록 응답 메시지 (일 예로서 Nnrf_NFManagement_NFRegister_response)를 NWDAF(406)으로 전송한다.
단계 3에서 수요자 네트워크 기능(402)은 NWDAF(406)가 제공하는 실시간 네트워크 분석 정보를 활용 하기로 결정한다. 이 단계는 네트워크 기능(402)의 내부 구현, 운용자의 정책에 따라 결정될 수 있다.
단계 4에서 NWDAF(406)의 실시간 네트워크 분석 정보를 이용하고자 하는 네트워크 기능(402)은 NRF(404)에게, 실시간 분석 정보를 제공하는 NWDAF 인스턴스 발견을 위한 발견 요청(Discovery request) 메시지 (일 예로서 Nnrf_NFDiscovery_Request)를 보낸다. NRF(404)로 전달 하는 상기 발견 요청 메시지는, 발견하고자 하는 NF의 종류가 'NWDAF'이며, 실시간 네트워크 분석 정보 제공과 관련된 능력들을 선택적으로 포함할 수 있다. 상기 선택적으로 포함되는 능력들은 단계 1에서 정의한 능력들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 5에서 NRF(404)는 단계 4에서 받은 발견 요청 메시지에 해당하는 NWDAF 인스턴스들의 목록을 포함하는 발견 응답 메시지(일 예로서 Nnrf_NFDiscovery_Response)를 네트워크 기능(402)로 회신한다. 상기 발견 응답 메시지는, 3GPP가 정의한 규격에 따라 NRF(404)가 제공하는 NF 부하 (NF Load), NF 우선순위 (Priority), NF 능력들 (Capabilities) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 특히, 상기 NF 능력들은, 단계 1에서 NRF(404)에 등록된 각 NWDAF 인스턴스의 실시간 분석 정보 관련 능력들이 포함 될 수 있다.
단계 6에서 네트워크 기능(402)은 단계 5에서 수신한 발견 응답 메시지에 따라 NWDAF 인스턴스가 제공하는 능력들 및 부하를 고려하여 NWDAF 인스턴스를 선택한다. 일 실시예로서 네트워크 기능(402)은 NWDAF(406)을 포함한 NWDAF 인스턴스들의 목록을 NRF(404)로부터 획득하고, 원하는 적어도 하나의 실시간 분석 정보 관련 능력을 가지는 NWDAF(406)을 선택할 수 있다.
단계 7에서 네트워크 기능(402)은 단계 6에서 선택한 NWDAF 인스턴스에 대응하는 NWDAF(406)에게, 실시간 분석 정보의 구독 또는 요청을 위한 구독 요청 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request)를 전달 한다. 상기 구독 요청 메시지는, 네트워크 분석 정보 종류를 나타내는 Analytics ID, 보고 대상(Target of Reporting), 필터 정보, 이벤트 보고 정보(Event Reporting Information), 요청 우선 순위(Priority), 데이터 신선도 (freshness), 예상 되는 응답 시간 구간(required time range), 요구되는 정확도(required accuracy) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
[제 2 실시예]
본 실시예는 실시간 분석 정보를 수신하기 위해 분석 정보를 요청하는 네트워크 기능과 이를 제공하는 NWDAF 인스턴스의 동작에 대해서 서술한다. NWDAF는 다수의 네트워크 기능을 대상으로 하여 네트워크 분석 정보의 서비스를 제공한다. 따라서, NWDAF가 네트워크 분석 정보를 제공하기 위한 한정된 자원을 가지고 있고, 네트워크 기능들로부터의 요청들 사이에서 어떤 요청이 먼저 자원을 선점한 경우 이후에 수신된 요청은 처리할 수 있는 방법이 없다. 따라서, 요청들의 수신 시간에 따라 순차적으로 처리하는 방법은 실시간 분석 정보를 제공하는데 있어 제약을 가질 수 있다.
본 실시예에서는 우선 순위 기반의 자원 선점을 제공한다. 우선 순위가 높은 요청이 새롭게 NWDAF에 수신된 경우, NWDAF는 상대적으로 낮은 우선 순위를 가진 요청의 자원을 회수하거나 보다 늦은 시간으로 스케줄링 하여, 상기 높은 우선 순위의 요청을 우선적으로 처리 할 수 있다. 상술한 바와 같이 우선순위를 가진 요청들을 처리하기 위하여 NWDAF는 이와 같은 능력을 상술한 일부 실시예에 따라 NRF에 등록 할 수 있다.
이러한 우선 순위 기반의 요청을 처리함에 있어서, 높은 자원 효율을 유지하기 위해서는 각 분석 정보 요청을 처리하는데 있어서 필요한 시간과 사용할 수 있는 자원의 양을 계산하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 NWDAF는 예상 응답 시간 계산 (Expected response/notification time calculation) 능력을 통해 각 요청들 사이의 자원 할당 및 스케줄링을 수행할 수 있다. 추가적으로, 네트워크 분석 정보를 요청한 네트워크 기능에게 예상 응답시간을 전달 함으로써 분석 정보의 효용성을 보다 높일 수 있다.
네트워크 분석 정보를 처리함에 있어서, 다른 중요한 요소로 작용 할 수 있는 것이 데이터의 및 결과의 신선도이다. 네트워크 분석정보를 오래 전 수집한 데이터를 기반으로 오래 전에 분석한 정보를 제공할 경우, 빠른 시간 내에 분석 정보를 제공할 수 있지만, 그 정확도 및 유효성에 제약이 있을 수 있다. 따라서, 네트워크 분석 정보를 효과적으로 사용하기 위해서는 제공되는 분석 정보가 최신의 수집 데이터에 기반하고 있어야 한다. 이러한 분석 정보의 신선도를 유지하기 위한 방법으로, 네트워크 기능은 네트워크 분석 정보가 특정 시간 구간 안에 수집 되거나 유효한 정보만을 기반으로 생성될 것을 요구 할 수 있다. 본 개시에서는 NWDAF의 이러한 기능을 실시간 정보 수집 및 처리 능력 (Fresh data collection/processing)으로 지칭한다. 따라서 이러한 실시간 정보 수집 및 처리 능력과 관련된 요청이 있는 경우, NWDAF는 이를 고려하여 자원의 스케줄링을 수행한다. 따라서, 상기 능력의 여부에 따라 예상 응답 시간이 조정될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 실시간 분석 정보를 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다. 도 5에 도시된 수요자 네트워크 기능 1,2(502,504)는 네트워크 분석 정보를 수신하기 위해 NWDAF(506)에게 요청을 전송할 수 있다. 여기에서는 일 예로서 단계 0과 같이 적어도 하나의 다른 네트워크 기능(504)에게 네트워크 분석 정보를 이미 요청받은 상황을 도시하였다.
도 5를 참조하면, 단계 0에서 NWDAF(506)는 적어도 하나의 네트워크 기능(504)으로부터 네트워크 분석 정보의 요청을 위한 분석 정보 요청 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_AnylyticsInfo_Request)를 수신한다. 상기 분석 정보 요청 메시지는 Analytics ID, Target of Reporting, Event Reporting Information, Time when Analytics are need 중 적어도 하나를 포함한다. 또한 상기 분석 정보 요청 메시지는 실시간 분석 정보와 관련하여, Priority, freshness time, required accuracy, required time range 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. NWDAF(506)가 처리하고 있는 분석 정보와 관련하여, 일회성 요청 (Request)과 특정 조건 또는 주기에 따라 계속적으로 분석정보를 전달하는 구독 (subscription)이 NWDAF(506) 내에 혼재 할 수 있다.
단계 1a에서 네트워크 기능(502)은 내부적 알고리즘 또는 운용자의 정책에 따라 네트워크 분석 정보를 NWDAF(506)로 요청하기로 결정한다. 이에 따라, 단계 1b에서 네트워크 기능(502)은 분석 정보 요청 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request)를 NWDAF(506)에 보낸다. 상기 분석 정보 요청 메시지는 3GPP 규격에 따라, 네트워크 분석 정보 종류를 나타내는 Analytics ID, 보고 대상(Target of reporting), 필터 정보, 이벤트 보고 정보(Event Reporting Information), 분석 정보 요구 시간(Time when Analytics are need 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 추가적으로 우선 순위 (Priority), 신선 시간 구간(Fresh time range), 요구 정확도 (Required accuracy), 요구 시간 구간 (required time range) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
단계 2에서, 단계 1b의 분석 정보 요청 메시지를 수신한 NWDAF(506)는 분석 정보 요청 메시지에 포함된 인자들(parameters)에 기반하여 우선 순위 및/또는 예상 응답 시간을 계산한다. 분석 정보의 제공에 필요한 NWDAF(506)의 현재 자원이 충분히 유효한 경우, 3GPP 규격에서 정의한 동작에 따라 네트워크 기능(502)의 요청에 응답하는 분석 정보 요청 응답 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Acknowledgement)가 네트워크 기능(502)으로 전송될 수 있다. 만약, NWDAF(506)의 자원의 부족으로 인해 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보의 생성이 불가능 할 경우, NWDAF(506)은 상기 단계 1b에서 수신한 현재 요청 보다 낮은 우선 순위를 가지는 요청들이 NWDAF(506) 내에 존재하는 지를 확인한다. 네트워크 분석 시간의 계산은 단계 1b의 요청 메시지 내에 포함된 요구 시간 구간(required time range)을 참조하여 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보를 생성할 수 있는 지를 파악하는 것이다. 이 때, 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 이전 요청이 있는 경우, NWDAF(506)은 상기 이전 요청의 자원을 회수하거나 상기 이전 요청의 스케줄링 시점을 변경하여, 현재 요청을 처리 할 수 있다. 현재 요청 보다 우선 순위가 낮은 이전 요청이 없는 경우 현재 요청은 거절 될 수 있다.
일 실시예로서, NWDAF(506)가 우선 순위 관련 능력 만을 제공하고 예상 응답 시간 관련 능력을 제공하지 못하는 경우, 낮은 우선 순위의 이전 요청의 자원을 회수하여 현재 요청에 다시 할당 할 수 있다. 일 실시예로서, NWDAF(506)가 우선 순위 관련 능력 없이 예상 응답 시간 관련 능력만을 제공하는 NWDAF 인스턴스인 경우, NWDAF(506)는 이전 요청들 각각의 예상 응답 시간을 계산하여 유동적으로 자원 스케줄링을 변경 할 수 있다. 분석 정보의 예상 응답 시간을 예측 하는데 있어, NWDAF(506)는 해당 네트워크 기능으로부터 제공받은 요구 정확도(required accuracy)를 활용하여, 보다 정확하게 예상 응답 시간을 계산할 수 있다. 즉 상기 예상 응답 시간은 상기 요구 정확도를 만족시키도록 계산될 수 있다.
단계 3a에서, NWDAF(506)는 단계 2의 계산 결과를 기반으로 네트워크 분석 정보를 요청한 네트워크 기능(502)에게, 분석 정보 요청 응답 메시지를 전달 한다. 상기 분석 정보 요청 응답 메시지는 상기 현재 요청에 대한 Correlation ID를 포함할 수 있으며, 예상 응답 시간이 단계 2에서 계산된 경우 상기 계산된 예상 응답 시간을 더 포함할 수 있다.
단계 2에서 NWDAF(506)은 단계 1b의 현재 요청에 의해, 단계 0의 기존 요청의 자원을 회수하거나 상기 기존 요청의 자원 스케줄링을 변경하기로 결정할 수 있다. 자원이 회수 되어 상기 기존 요청의 처리가 불가능 한 경우, 단계 3b에서 NWDAF(506)은 상기 기존 요청에 대응하는 대상 분석 정보의 Correlation ID를 포함하는 분석 정보 요청 응답 메시지를 네트워크 기능(504)로 전달 할 수 있다. 자원 스케줄링의 변경으로 인해 예상 응답 시간이 변경 된 경우 상기 단계 3b의 분석 정보 요청 응답 메시지는 갱신된 예상 응답 시간을 포함 할 수 있다.일 실시예로서 상기 분석 정보 요청 응답 메시지는, 우선 순위에 따른 요청 취소 또는 자원 스케줄링으로 인한 예상 응답 시간의 변경 또는 구독 실패와 같은 원인 정보를 함께 포함할 수 있다. 단계 3b에서는 일회성 요청의 경우, Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Acknowledgement가 사용될 수 있으며, 구독의 경우 Nnwdaf_Analytics_Subscription response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement가 사용될 수 있다.
단계 4에서 NWDAF(506)는 단계 0 및 단계 1b에서 요청 받은 네트워크 분석 정보를 제공하기 위해, 필요한 네트워크 데이터를 수집하고 처리하여 네트워크 분석 정보를 생성한다. 이 때, 단계 1b의 요청 메시지에 신선 시간 구간(freshness time range)이 포함되어 있는 경우, NWDAF(506)는 상기 신선 시간 구간에 따른 특정 시간 구간 내에서 필요한 네트워크 데이터의 수집을 수행한다. 신선 시간 구간이 포함되어 있지 않는 경우, NWDAF(506)의 내부 구현에 따라 네트워크 데이터를 수집 할 수 있다.
단계 5에서 NWDAF(506)는 단계 4에서 생성된 네트워크 분석 정보를 나타내는 Analytics output을 포함하는 분석 정보 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_AnalyticsInfo notification 혹은 Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Response)를, 상기 네트워크 기능(502)에게 전달 한다.
단계 6에서 NWDAF(506)는 자원 스케줄링에 따라 처리 시간이 변경된 기존 요청에 대해 생성된 네트워크 분석 정보를 포함하는 분석 정보 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_AnalyticsInfo notification)을 네트워크 기능(504)에게 응답한다. 여기에서는 단계 6이 단계 5 이후에 발생하는 것으로 도시 되었으나, 내부적 조정 또는 계산 방법에 따라 단계 5보다 선행 할 수 있다.
[제 3 실시예]
본 실시예는 특정 조건이 만족 하는 경우 계속적으로 네트워크 분석 정보를 제공 받을 수 있는 구독을 통해, 네트워크 분석 정보를 실시간으로 제공 받기 위한 동작을 포함한다. 앞서 설명한 일부 실시예에 따라 일회성 요청에 대한 네트워크 분석 정보를 제공하는 것과 달리, 구독은 지속적으로 자원을 사용하며 특정 상황이 발생하는 경우 지속적으로 네트워크 분석정보를 제공한다. 따라서, 네트워크 분석 정보를 지속적으로 제공해야 하는 구독 요청의 경우, 분석 정보를 제공해야 하는 시간에 대한 기준이 필요하다.
본 실시예에서는 분석 정보의 응답 시간과 관련된 정보를 제공하기 위해서, 요구 시간 구간을 활용한다. 요구 시간 구간은, 특정 사건(event)의 발생 시점을 기준으로 분석 정보가 요구되는 시간 구간을 지칭한다. 예를 들어, 특정 이벤트가 발생한 후 1분 구간 내에 분석 정보를 회신 받고자 하는 경우, 요구 시간 구간은 1분이 된다. 주기적인 요청에 대해, 각 주기의 시작 시간을 기준으로 요구 시간 구간을 적용하여 각 요구 시간 구간 별로 분석 정보가 제공된다면, 구독 요청은 일련의 연속적인 일회성 요청과 동일하게 처리될 수 있다. 특정 조건 또는 특정 임계값 관련 이벤트를 처리해야 하는 경우, NWDAF는 통계적 기법을 통해 평균 발생 시간 (Mean time to happen) 및/또는 사건 간 발생 시간 (Inter Arrival Time; IAT)와 같은 도구를 사용하여 통계적으로 주기를 예측할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 구독 요청에 따른 네트워크 분석 정보를 실시간으로 제공하는 동작을 도시한 흐름도이다. 도 6에 도시된 수요자 네트워크 기능 1,2(602,604)는 네트워크 분석 정보를 수신하기 위해 NWDAF(606)에게 구독 요청을 전송할 수 있다. 여기에서는 일 예로서 단계 0과 같이 적어도 하나의 다른 네트워크 기능(604)에게 네트워크 분석 정보의 구독을 이미 요청받은 상황을 도시하였다.
도 6을 참조하면, 단계 0에서 NWDAF(606)는 적어도 하나의 네트워크 기능(604)으로부터 네트워크 분석 정보의 구독 요청을 위한 분석 정보 구독 요청 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_Anylytics_Subscription request)을 수신한다. 상기 분석 정보 구독 요청 메시지는 Analytics ID, Target of Reporting, Event Reporting Information, Time when Analytics are need 중 적어도 하나를 포함한다. 또한 상기 분석 정보 구독 요청 메시지는 실시간 분석 정보와 관련하여, Priority, freshness time, required accuracy, required time range 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. NWDAF(606)가 처리하고 있는 분석 정보와 관련하여, 일회성 요청 (Request)과 특정 조건 또는 주기에 따라 계속적으로 분석정보를 전달하는 구독 (subscription)이 NWDAF(606) 내에 혼재 할 수 있다.
단계 1a에서 네트워크 기능(602)은 내부적 알고리즘 또는 운용자의 정책에 따라 네트워크 분석 정보를 NWDAF(606)로 요청하기로 결정한다. 이에 따라, 단계 1b에서 네트워크 기능(602)은 분석 정보 구독 요청 (subscription request) 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request)를 NWDAF(606)에 보낸다. 상기 분석 정보 구독 요청 메시지는 3GPP 규격에 따라, 네트워크 분석 정보 종류를 나타내는 Analytics ID, 보고 대상(Target of reporting), 필터 정보, 이벤트 보고 정보(Event Reporting Information) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 추가적으로 우선 순위 (Priority), 신선 시간 구간(Fresh time range), 요구 정확도 (Required accuracy), 요구 시간 구간 (required time range) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
단계 2에서, 단계 1b의 분석 정보 구독 요청 메시지를 수신한 NWDAF(606)는 상기 분석 정보 구독 요청 메시지에 포함된 인자들에 기반하여 우선 순위 및/또는 예상 응답 시간을 계산한다. 분석 정보의 제공에 필요한 NWDAF(606)의 현재 자원이 충분히 유효한 경우, 3GPP 규격에서 정의한 동작에 따라 네트워크 기능(602)의 요청에 응답하는 분석 정보 구독 응답 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription Response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement)가 네트워크 기능(602)으로 전송된다. 만약, NWDAF(606)의 자원의 부족으로 인해 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보의 제공이 불가능 할 경우, NWDAF(606)은 상기 단계 1b에서 수신한 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 요청들이 NWDAF(606) 내에 존재하는 지를 확인한다. NWDAF(606)의 내부 알고리즘에 따라 상이할 수 있으나, 필요한 자원 및 처리 시간의 예측은, 구독 요청에 따른 분석 정보의 제공에 소요되는 최초의 1회 구간을 산정하는 일회성 요청의 경우(일 예로 도 5의 단계 2)와 유사한 방식으로 처리가 가능하다.
네트워크 분석 시간의 계산은 단계 1b의 요청 메시지 내에 포함된 요구 시간 구간(required time range)을 참조하여 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보를 제공할 수 있는 지를 파악하는 것이다. 이 때, 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 이전 요청이 있는 경우 NWDAF(606)은 상기 이전 요청의 자원을 회수하거나 상기 이전 요청의 자원 스케줄링을 변경하여, 현재 요청을 처리 할 수 있다. 현재 요청 보다 우선 순위가 낮은 이전 요청이 없는 경우 현재 요청은 거절 될 수 있다.
일 실시예로서, NWDAF(606)이 우선 순위 관련 능력 만을 제공하고 예상 응답 시간 관련 능력을 제공하지 못하는 경우, 낮은 우선 순위의 이전 요청의 자원을 회수하여 현재 요청에 다시 할당 할 수 있다. 일 실시예로서, NWDAF(606)이 우선 순위 관련 능력 없이 예상 응답 시간 관련 능력 만을 제공하는 NWDAF 인스턴스인 경우, NWDAF(606)는 이전 요청들 각각의 예상 응답 시간을 계산하여 유동적으로 자원 스케줄링을 변경 할 수 있다. 분석 정보의 예상 응답 시간을 예측 하는데 있어, NWDAF(606)는 해당 네트워크 기능으로부터 제공받은 요구 정확도를 활용하여, 보다 정확하게 예상 응답 시간을 계산 할 수 있다.
단계 3a에서, NWDAF(606)는 단계 2의 계산 결과를 기반으로 네트워크 분석 정보를 요청한 네트워크 기능(602)에게 분석 정보 구독 응답 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription response)를 전달 한다. 상기 분석 정보 구독 응답 메시지는 상기 현재 요청에 대한 Correlation ID를 포함할 수 있으며, 예상 응답 시간이 단계 2에서 계산된 경우 상기 계산된 예상 응답 시간을 더 포함할 수 있다. 일 실시예로서 단계 2에서 NWDAF(606)는 요청의 인자들에 기반하여 최초의 1회 구간에 대응하는 예상 응답 시간을 계산하거나, 혹은 구독 요청에 따라 분석 정보를 제공하는 예상 통지 주기(estimated notification period)를 계산할 수 있다. 이 경우 단계 3a의 분석 정보 구독 응답 메시지는 상기 계산된 예상 통지 주기를 포함할 수 있다.
단계 2에서 NWDAF(606)는 단계 1b의 현재 요청에 의해, 단계 0의 기존 요청의 자원을 회수하거나 상기 기존 요청의 자원 스케줄링을 변경하기로 결정할 수 있다. 자원이 회수 되어 상기 기존 요청의 처리가 불가능 한 경우, 단계 3b에서 NWDAF(606)는 상기 기존 요청에 대한 구독 실패와 같은 원인 정보를 포함하는 분석 정보 구독 응답 메시지를 네트워크 기능(604)으로 전달 할 수 있다. 자원 스케줄링의 변경으로 인해 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)이 변경 된 경우 상기 단계 3b의 분석 정보 구독 응답 메시지는 갱신된 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)을 포함할 수 있다. 일 실시예로서 상기 분석 정보 구독 응답 메시지는, 해당하는 분석 정보를 식별하기 위한 Subscription Correlation ID와, 원인 정보를 함께 포함할 수 있으며, 일 예로서 상기 원인 정보는 우선 순위에 따른 요청 취소 또는 자원 스케줄링으로 인한 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)의 변경을 지시할 수 있다. 단계 3b에서는 일회성 요청의 경우, Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Acknowledgement가 사용될 수 있으며, 구독의 경우 Nnwdaf_Analytics_Subscription response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement가 사용될 수 있다.
단계 4에서 NWDAF(606)는 단계 0 및 단계 1b에서 요청 받은 네트워크 분석 정보를 제공하기 위해, 필요한 네트워크 데이터를 수집하고 처리하여 네트워크 분석 정보를 생성한다. 이 때, 단계 1b의 요청에 신선 시간 구간이 포함되어 있는 경우, NWDAF(606)는 상기 신선 시간 구간에 따른 특정 시간 구간 내에서 필요한 네트워크 데이터의 수집을 수행한다. 신선 시간 구간이 포함되어 있지 않는 경우, NWDAF(606)의 내부 구현에 따라 네트워크 데이터를 수집 할 수 있다.
단계 5에서 NWDAF(606)는 단계 4에서 생성된 네트워크 분석 정보를 나타내는 Analytics output을 포함하는 분석 정보 구독 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription notification 혹은 Nnwdaf_AnalyticsInfo notification)를 상기 네트워크 기능(602)에게 전송한다.
단계 6에서 NWDAF(606)은 자원 스케줄링에 따라 처리 시간이 변경된 기존 요청에 대해 생성된 네트워크 분석 정보를 포함하는 분석 정보 구독 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription notification)을 네트워크 기능(604)에게 응답한다. 여기에서는 단계 6이 단계 5 이후에 발생하는 것으로 도시 되었으나, 내부적 조정 또는 계산 방법에 따라 단계 5보다 선행 할 수 있다.
[제 4 실시예]
본 실시예는 실시간 네트워크 분석 정보를 제공받음에 있어서, NWDAF로부터 이전에 제공받은 예상 응답 시간이 우선순위 또는 자원 스케줄링에 의해 변경된 경우, 요청을 전송한 네트워크 기능이 상기 변경에 대응하기 위한 동작을 포함한다. 네트워크 기능은 자체적 알고리즘 또는 운용자의 정책에 따라 분석 정보를 요청하는 목적이 있을 때, 최초에 분석 정보 요청을 NWDAF에 전송한다. 이러한 목적에 따라 네트워크 기능은 특정 시간 범위 내에 분석 정보의 응답을 받지 못하더라도, 네트워크 분석 정보를 활용하는 것이 유리한 경우가 있다. 분석 정보의 제공 여부가 변경되거나 혹은 예상 응답 시간이 변경된 경우, 네트워크 기능은 분석 정보의 요청을 단순히 취소 하는 대신, 상기 요청에 사용된 일부 인자를 변경 하거나, 또는 변경된 예상 응답 시간을 수용할 것으로 결정할 수 있다. 따라서, NWDAF는 기 요청된 분석 정보의 제공에 변경이 생겼을 경우, 상기 변경을 상기 분석 정보를 요청한 네트워크 기능에게 통지할 수 있다. 네트워크 기능은 상기 통지에 대한 응답으로, 상기 변경된 정보를 그대로 수용할지 여부와 상기 분석 정보의 요청에 관련된 인자들을 변경하기로 결정함으로써, NWDAF가 제공하는 분석 정보를 보다 유연하게 사용하는 것이 가능 하다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보의 요청이 변경된 경우에 네트워크 기능이 상기 변경에 대응하는 동작을 도시한 흐름도이다. 도시된 절차는 분석 정보의 일회성 요청 (Request)와 지속적 구독 (Subscription)의 모두에 적용이 가능하며, 하기에서는 편의상 구독을 기반으로 하여 절차를 설명한다. 여기에서는 일 예로서 단계 0과 같이 적어도 하나의 다른 네트워크 기능(704)에게 네트워크 분석 정보의 구독을 이미 요청받은 상황을 도시하였다.
도 7을 참조하면, 단계 0에서 NWDAF(706)는 적어도 하나의 네트워크 기능(704)으로부터 분석 정보 구독 요청 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request)을 수신한다. NWDAF(706)가 처리하고 있는 분석 정보와 관련하여, 요청 (Request)과 구독 (subscription)이 NWDAF(706) 내에 혼재 할 수 있다.
단계 1a에서 네트워크 기능(702)은 내부적 알고리즘 또는 운용자의 정책에 따라 네트워크 분석 정보를 NWDAF(706)로 요청하기로 결정한다. 이에 따라, 단계 1b에서 네트워크 기능(702)은 분석 정보 구독 요청 메시지 (일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request)를 NWDAF(706)에 보낸다. 상기 분석 정보 구독 요청 메시지는 3GPP 규격에 따라, 네트워크 분석 정보 종류를 나타내는 Analytics ID, 보고 대상, 필터 정보, 이벤트 보고 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 추가적으로 우선 순위 (Priority), 신선 시간 구간(Fresh time range), 요구 정확도 (Required accuracy), 요구 시간 구간 (required time range) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
단계 2에서, 단계 1b의 분석 정보 구독 요청 메시지를 수신한 NWDAF(706)는 상기 분석 정보 구독 요청 메시지에 따른 요청의 인자들에 기반하여 우선 순위 및/또는 예상 응답 시간을 계산한다. 분석 정보의 제공에 필요한 NWDAF(706)의 현재 자원이 충분히 유효한 경우, 3GPP 규격에서 정의한 동작에 따라 네트워크 기능(702)의 요청에 응답하는 분석 정보 구독 응답 메-(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription Response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement)가 네트워크 기능(702)로 전송된다. 만약, NWDAF(706)의 자원의 부족으로 인해 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보의 제공이 불가능 할 경우, NWDAF(706)은 상기 단계 1b에서 수신한 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 요청들이 NWDAF(706) 내에 존재하는 지를 확인한다. NWDAF(706)의 내부 알고리즘에 따라 상이할 수 있으나, 필요한 자원 및 처리 시간의 예측은, 구독 요청에 따른 분석 정보의 제공에 소요되는 최초의 1회 구간을 산정하는 일회성 요청의 경우(일 예로 도 5의 단계 2)와 유사한 방식으로 처리가 가능하다.
네트워크 분석 시간의 계산은 단계 1b의 요청 메시지 내에 포함된 요구 시간 구간을 참조하여 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보를 제공할 수 있는지를 파악하는 것이다. 이 때, 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 이전 요청이 있는 경우 NWDAF(706)은 상기 이전 요청의 자원을 회수하거나 상기 이전 요청의 자원 스케줄링을 변경하여, 현재 요청을 처리 할 수 있다. 현재 요청 보다 우선 순위가 낮은 이전 요청이 없는 경우 현재 요청은 거절될 수 있다.
일 실시예로서, NWDAF(706)이 우선 순위 관련 능력만을 제공하고 예상 응답 시간 관련 능력을 제공하지 못하는 경우, 낮은 우선 순위의 이전 요청의 자원을 회수하여 현재 요청에 다시 할당 할 수 있다. 일 실시예로서, NWDAF(706)이 우선 순위 관련 능력 없이 예상 응답 시간 관련 능력 만을 제공하는 NWDAF 인스턴스인 경우, NWDAF(706)는 이전 요청들 각각의 예상 응답 시간을 계산하여 유동적으로 자원 스케줄링을 변경 할 수 있다. 분석 정보의 예상 응답 시간을 예측 하는데 있어, NWDAF(706)는 해당 네트워크 기능으로부터 제공받은 요구 정확도를 활용하여, 보다 정확하게 예상 응답 시간을 계산 할 수 있다.
단계 3a에서 NWDAF(706)는 단계 2의 계산 결과를 기반으로 네트워크 분석 정보를 요청한 네트워크 기능(702)에게 분석 정보 구독 응답 메시지(일 예로서 Nnwdaf_analytics_Subscription response)를 전달 한다. 상기 분석 정보 구독 응답 메시지는 상기 현재 요청에 대한 Correlation ID를 포함할 수 있으며, 예상 응답 시간이 단계 2에서 계산된 경우 상기 계산된 예상 응답 시간을 더 포함할 수 있다. 일 실시예로서 단계 3a의 분석 정보 구독 응답 메시지는, 구독 요청에 대응하는 예상 통지 주기를 포함할 수 있다.
단계 2에서 NWDAF(706)는 단계 1b의 현재 요청에 의해, 단계 0의 기존 요청의 자원을 회수하거나 상기 기존 요청의 자원 스케줄링을 변경하기로 결정할 수 있다. 자원이 회수 되어 상기 기존 요청의 처리가 불가능 한 경우, 단계 3b에서 NWDAF(706)는 상기 기존 요청에 대한 구독 실패와 같은 원인 정보를 포함하는 분석 정보 구독 응답 메시지를 네트워크 기능(704)으로 전달 할 수 있다. 자원 스케줄링의 변경으로 인해 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)이 변경 된 경우 단계 4b의 분석 정보 구독 응답 메시지는 갱신된 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)을 포함할 수 있다. 일 실시예로서 상기 분석 정보 구독 응답 메시지는, 해당하는 분석 정보를 식별하기 위한 Subscription Correlation ID와, 원인 정보를 함께 포함할 수 있으며, 일 예로서 상기 원인 정보는 우선 순위에 따른 요청 취소 또는 자원 스케줄링으로 인한 예상 통지 주기(혹은 예상 통지 시간 구간)의 변경)을 지시할 수 있다. 단계 3b에서는 일회성 요청의 경우, Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Acknowledgement가 사용될 수 있으며, 구독의 경우 Nnwdaf_Analytics_Subscription response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement가 사용될 수 있다.
단계 3b에서 NWDAF(706)로부터 분석 정보의 요청과 관련된 변경이 있음을 인지한 경우, 네트워크 기능(704)은 상기 요청의 취소, 변경된 정보의 수용, 또는 요청 인자의 변경을 결정할 수 있다. 상기 결정에 따라 네트워크 기능(704)는 변경된 정보에 따른 분석 정보의 수신을 대기하거나, 혹은 요청을 취소한다.
단계 3d에서 네트워크 기능(704)은 상기 결정 결과를 포함하는 분석 정보 구독 응답 회신 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription acknowdgement_reply)를 NWDAF(706)로 전송한다. 상기 메시지는 대상 분석 정보를 식별하기 위한 Correlation ID와 함께, 상기 분석 정보의 계속 요청 여부를 지시하는 정보(cancel or waiting indication), 및/또는 하나 혹은 그 이상의 변경된 인자들을 포함할 수 있다. 이때 변경된 인자들은 단계 0에서 사용한 인자들 중 적어도 하나에 대해 변경된 값을 포함할 수 있다.
단계 4에서 NWDAF(706)는 단계 1b 및 단계 3d에서 요청 받은 네트워크 분석 정보를 제공하기 위해, 필요한 네트워크 데이터를 수집하고 처리하여 네트워크 분석 정보를 생성한다. 이 때, 단계 1b의 요청 메시지에 신선 시간 구간이 포함되어 있는 경우, NWDAF(706)는 상기 신선 시간 구간에 따른 특정 시간 구간 내에서 필요한 네트워크 데이터의 수집을 수행한다. 신선 시간 구간이 포함되어 있지 않는 경우, NWDAF(706)의 내부 구현에 따라 네트워크 데이터를 수집 할 수 있다.
단계 5에서 NWDAF(706)는 단계 4에서 생성된 네트워크 분석 정보를 나타내는 Analytics output을 포함하는 분석 정보 구독 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription notification 혹은 Nnwdaf_AnalyticsInfo notification)를 상기 네트워크 기능(702)에게 전송한다.
단계 6에서 NWDAF(706)는 자원 스케줄링에 따라 처리 시간이 변경된 기존 요청에 대해 생성된 네트워크 분석 정보를 포함하는 분석 정보 구독 통지 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription notification)을 네트워크 기능(704)에게 응답한다. 여기에서는 단계 6이 단계 5 이후에 발생하는 것으로 도시 되었으나, 내부적 조정 또는 계산 방법에 따라 단계 5보다 선행 할 수 있다.
[제 5 실시예]
상술 된 일부 실시예와 같이, NWDAF 인스턴스는 복수의 네트워크 기능들로부터 네트워크 분석 정보의 요청을 수신할 수 있다. NWDAF는 상기 요청들에 따라 자체적으로 자원 할당 및 스케줄링을 수행 할 수 있다. 한편, NWDAF는 네트워크 분석 정보를 제공하기 위하여, 분석 정보의 생성에 필요한 네트워크에서 발생하는 다양한 네트워크 데이터를 수집한다. 네트워크 데이터의 대부분은 네트워크 상에 존재하는 단말, OAM, 및/또는 네트워크 기능들로부터 수집이 가능하다. 요청 받은 네트워크 분석 정보를 요구된 시간 내에 생성하여 전달 하기 위해 NWDAF는 네트워크 데이터의 수집을 제한된 시간 내에 완료 해야 한다. 더불어, 일부 실시예에 상술된 바와 같이 특정 네트워크 분석 정보를 생성하기 위해서는, 특정 네트워크 데이터가 특정 시간 구간 내에 수집 되어야 할 수 있다. 따라서, NWDAF가 제한된 예상 응답 시간 내에 네트워크 데이터를 수집해야 하는 필요가 있다.
본 실시예에서는 NWDAF가 각 네트워크 기능의 이벤트를 활용함에 있어서, 우선순위 및 요구 이벤트 전달 시간 구간을 활용하는 동작을 포함한다. 후술되는 실시예에서 우선 순위는 5G 핵심 네트워크에서 사용되는 HTTP/JSON 메시지 내에 포함된 우선 순위 일 수도 있으며, 또는 구독 요청 메시지에 포함된 우선순위 일 수도 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 분석 정보를 제한된 시간 내에 제공하기 위한 동작을 도시한 흐름도이다. 도시된 절차는 분석 정보의 일회성 요청 (Request)와 지속적 구독 (Subscription)의 모두에 적용이 가능하며, 하기에서는 편의상 구독을 기반으로 하여 절차를 설명한다. 여기에서는 일 예로서 수요자 네트워크 기능(802)로부터의 요청에 응답하여 적어도 하나의 네트워크 기능(806)으로부터 네트워크 데이터를 수집하는 상황을 도시하였다.
도 8을 참조하면, 단계 1에서 네트워크 기능(802)은 내부적 알고리즘 또는 운용자의 정책에 따라 네트워크 분석 정보를 NWDAF(804)로 요청하기로 결정하고, 분석 정보 구독 요청 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request)를 NWDAF(804)로 전송한다. 상기 분석 정보 구독 요청 메시지는 3GPP 규격에 따라, 네트워크 분석 정보 종류를 나타내는 Analytics ID, 보고 대상(Target of reporting), 필터 정보, 이벤트 보고 정보(Event Reporting information) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 추가적으로 우선 순위 (Priority), 신선 시간 구간(Fresh time range), 요구 정확도 (Required accuracy), 요구 시간 구간 (required time range) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
단계 2에서 단계 1의 분석 정보 구독 요청 메시지를 수신한 NWDAF(804)는 상기 분석 정보 구독 요청 메시지에 포함된 인자들에 기반하여 우선 순위 및/또는 예상 응답 시간을 계산한다. 분석 정보의 제공에 필요한 NWDAF(804)의 현재 자원이 충분히 유효한 경우, 3GPP 규격에서 정의한 동작에 따라 네트워크 기능(802)의 요청에 응답하는 분석 정보 구독 응답 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription Response 또는 Nnwdaf_Analytics_Subscription Acknowledgement)가 네트워크 기능(802)로 전송된다.
만약, NWDAF(804)의 자원의 부족으로 인해 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보의 제공이 불가능 할 경우, NWDAF(804)는 상기 단계 1에서 수신한 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 요청들이 NWDAF(804) 내에 존재하는지를 확인한다. NWDAF(804)의 내부 알고리즘에 따라 상이할 수 있으나, 필요한 자원 및 처리 시간의 예측은, 구독 요청에 따른 분석 정보의 제공에 소요되는 최초의 1회 구간을 산정하는 일회성 요청의 경우(일 예로 도 5의 단계 2)와 유사한 방식으로 처리가 가능하다. 네트워크 분석 시간의 계산은 단계 1의 요청 메시지 내에 포함된 요구 시간 구간을 참조하여 상기 요구 시간 구간 내에 네트워크 분석 정보를 제공할 수 있는 지를 파악하는 것이다. 이 때, 현재 요청 보다 낮은 우선 순위의 이전 요청이 있는 경우 NWDAF(804)는 상기 이전 요청의 자원을 회수하거나 상기 이전 요청의 자원 스케줄링을 변경하여, 현재 요청을 처리 할 수 있다. 현재 요청 보다 우선 순위가 낮은 이전 요청이 없는 경우 현재 요청은 거절될 수 있다.
일 실시예로서 NWDAF(804)가 우선 순위 관련 능력만을 제공하고 예상 응답 시간 관련 능력을 제공하지 못하는 경우, 낮은 우선 순위의 이전 요청의 자원을 회수하여 현재 요청에 다시 할당 할 수 있다. 일 실시예로서 NWDAF(804)가 우선 순위 관련 능력 없이 예상 응답 시간 관련 능력 만을 제공하는 NWDAF 인스턴스인 경우, NWDAF(804)는 이전 요청들 각각의 예상 응답 시간을 계산하여 유동적으로 자원 스케줄링을 변경 할 수 있다. 분석 정보의 예상 응답 시간을 예측 하는데 있어, NWDAF(804)는 해당 네트워크 기능으로부터 제공받은 요구 정확도를 활용하여, 보다 정확하게 예상 응답 시간을 계산 할 수 있다.단계 2의 분석 정보 구독 응답 메시지는 상기 현재 요청에 대한 Correlation ID를 포함할 수 있으며, 예상 응답 시간이 계산된 경우 상기 계산된 예상 응답 시간을 더 포함할 수 있다.
단계 3에서 NWDAF(804)는 단계 1의 현재 요청에 의해 네트워크 분석 정보를 생성하기 위해 필요한 네트워크 데이터를 수집하기로 결정한다. 이 때, 단계 1의 요청 메시지에 신선 시간 구간이 포함되어 있는 경우, NWDAF(804)는 상기 신선 시간 구간에 따른 특정 시간 구간 내에서 필요한 네트워크 데이터의 수집을 수행한다. 신선 시간 구간이 포함되어 있지 않는 경우, NWDAF(804)는 내부 구현에 따라 네트워크 데이터를 수집 할 수 있다. 이때, NWDAF(804)가 네트워크 기능(806)으로부터 네트워크 데이터를 수집함에 있어서, 네트워크 기능(806)의 설정에 따라 우선 순위가 낮은 이벤트가 무시 되거나, 특정 조건에서 이벤트의 통지가 늦어질 수 있다. 이를 예방 하기 위하여, 이벤트 구독 요청을 생성함에 있어서, NWDAF(804)는 각 이벤트와 관련한 보고 시간 구간(reporting time range) 및 우선 순위를 결정할 수 있다. 이 때, 사용되는 우선 순위 및 보고 시간 구간은 단계 1에서 수신된 인자들과는 다를 수 있다.
단계 4에서 NWDAF(804)는 네트워크 데이터의 수집을 위한 이벤트 구독 요청을 위해 해당하는 네트워크 기능(806)으로 이벤트 노출 구독 메시지(일 예로서 Nnf_EventExposure subscription 혹은 Nnf_EventExposure request)를 전송한다. 상기 이벤트 노출 구독 요청 메시지는, 해당 이벤트 구독 요청을 식별하기 위한 Subscription correlation ID와 함께, 단계 3에서 결정한 각 이벤트를 식별하는 이벤트 ID, 해당 이벤트와 관련된 우선 순위(=Y) 및 보고 시간 구간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, NWDAF(804)는 임의의 NF가 아닌 다른 NWDAF에 분석 정보를 요청하기 위하여 다른 NWDAF로 분석 정보 구독 요청 메시지(일 예로서 Nnwdaf_Analytics_Subscription request 또는 Nnwadf_AnalyticInfo_Request)를 전송할 수 있다.
단계 5에서 네트워크 기능(806)은 상기 이벤트 노출 구독 메시지에 응답하여 NWDAF(804)로부터 요청 받은 네트워크 데이터를 제공 가능한지 여부를 판단한다. 이 때, 네트워크 기능(806)은 상기 이벤트 노출 구독 메시지에 따른 이벤트의 우선 순위 및 보고 시간 구간을 참조하여 상기 이벤트를 수용 가능한지 여부를 판단하게 된다. 일 실시예로서, 네트워크 기능(806)은 AMF, SMF, NWDAF, OAM, 단말, 혹은 AF일 수 있다.
단계 6에서 네트워크 기능(806)은 상기 요청된 이벤트에 대한 수락 여부를 나타내는 이벤트 노출 응답 메시지(일 예로서 Nnf_EventExposure response)를 NWDAF(804)로 전달한다. 상기 이벤트 노출 응답 메시지는 해당하는 이벤트 구독을 식별하기 위한 Subscription correlation ID를 포함할 수 있다.
단계 7에서 네트워크 기능(806)은 상기 요청된 이벤트가 발생 시에, NWDAF(806)에 상기 이벤트에 따른 네트워크 데이터를 포함하는 이벤트 노출 통지 메시지(일 예로서 Nnf_EventExposure notify)를 NWDAF(804)로 전달한다. 상기 이벤트 노출 통지 메시지는 해당하는 이벤트 구독을 식별하기 위한 subscription correlation ID와 함께, 필요한 경우 이벤트 정보 및/또는 네트워크 데이터를 포함할 수 있다.
단계 8에서 NWDAF(804)는 충분한 네트워크 데이터가 수집되었을 경우, 이를 기반으로 네트워크 분석 정보를 생성한다.
단계 9에서 NWDAF(804)는 상기 생성된 네트워크 분석 정보를 분석 정보 구독 통지 메시지를 통해 네트워크 기능(802)에 전달한다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 구성을 나타내는 블록도이다. 이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 도 9에 도시된 네트워크 엔티티의 구성은, 도 1에 도시된 네트워크 엔티티들의 구성을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시된 네트워크 엔티티의 구성은 NWDAF의 구조를 의미할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 도 9에 도시된 네트워크 엔티티의 구성은 AMF, SMF, PCF 등의 구성을 의미할 수도 있다.
도 9를 참고하면, 네트워크 엔티티는 송수신부(910), 제어부(905), 저장부(915)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 제어부는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상술된 네트워크 엔티티는 핵심 네트워크 개체로 지칭될 수도 있다.
송수신부(910)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(910)는 네트워크 내 다른 장치들과 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 즉, 송수신부(910)는 네트워크 엔티티에서 다른 장치로 송신되는 비트열을 물리적 신호로 변환하고, 다른 장치로부터 수신되는 물리적 신호를 비트열로 변환할 수 있다. 즉, 송수신부(910)는 신호를 송신 및 수신할 수 있다. 이에 따라, 송수신부(910)는 모뎀(modem), 송신부(transmitter), 수신부(receiver), 통신부(communication unit) 또는 통신 모듈(communication module)로 지칭될 수 있다. 이때, 송수신부(910)는 네트워크 엔티티가 백홀 연결(예: 유선 백홀 또는 무선 백홀) 또는 다른 연결 방법을 거쳐 또는 네트워크를 거쳐 다른 장치들 또는 시스템과 통신할 수 있도록 할 수 있다.
저장부(915)는 네트워크 엔티티의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(915)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 저장부(915)는 송수신부(910)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(905)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(915)는 상술한 실시예에 따른 네트워크 데이터 수집 및 분석 정보의 제공을 위해 요구되는 정보 등을 저장할 수 있다.
제어부(905)는 본 개시에서 제안되는 실시예들 중 적어도 하나 혹은 그 조합에 따라 네트워크 엔티티의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(905)는 도 2 내지 8을 참고하여 상술한 절차에 따른 동작을 수행하도록 각 엔티티 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(905)는 본 개시의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 네트워크 데이터를 수집하고 분석 정보를 제공하도록 다른 구성요소들을 제어할 수 있다.
본 개시는 4G 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 통신 시스템을 IoT 기술과 융합하는 통신 기법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스 (예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 개시의 실시예는 NWDAF를 세부 기능으로 나누고 이를 효율적으로 발견하고 선택하는 방법을 포함한다. 이를 통해, 분석 정보의 계산 효율 및 계산에 필요한 자원이 효율적으로 관리될 수 있다. 더불어, 분석 정보 계산에 사용되는 모델을 전달하거나 협력 학습을 지원함으로써, 모델을 생성, 관리, 유지 하는데 드는 비용이 절감될 수 있다. 이를 통해, 분석 정보가 이용되는 측면에서, 상황에 따라 높은 수준의 정확도와 만족도를 갖는 최적화된 분석 정보가 적절한 시기에 전달될 수 있다.
본 개시의 청구항 또는 발명의 설명에 기재된 실시예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크 상의 별도의 저장 장치가 본 개시의 실시예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
본 개시에서, 용어 "컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)" 또는 "컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable medium)"는 메모리, 하드 디스크 드라이브에 설치된 하드 디스크, 및 신호 등의 매체를 전체적으로 지칭하기 위해 사용된다. 이들 "컴퓨터 프로그램 제품" 또는 "컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체"는 본 개시에 따른 NWDAF 인스턴스를 선택하는 방법에 제공하는 수단이다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시예들에서, 본 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
Claims (5)
- 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF) 개체에 의한 네트워크 분석 정보의 제공 방법에 있어서,
수요자 네트워크 기능(NF)으로부터 우선 순위와 신선 시간 구간과 요구 정확도 및 요구 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 제1 분석 정보 요청을 수신하는 과정과,
상기 제1 분석 정보 요청에 응답하는 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 있는지 여부를 판단하는 과정과,
상기 분석 정보를 상기 요구 응답 시간 내에 제공할 수 없는 경우, 상기 우선 순위 보다 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는지 판단하는 과정과,
상기 낮은 우선 순위를 가지는 이전 분석 정보 요청이 존재하는 경우, 상기 이전 분석 정보 요청의 자원을 회수하여 상기 제1 분석 정보 요청에 재할당하는 과정과,
상기 재할당에 따라 상기 요구 정확도를 만족하도록 계산된 예상 응답 시간에 대한 정보를 포함하는 분석 정보 요청 응답을 상기 수요자 NF로 전송하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 신선 시간 구간 내에 수집된 네트워크 데이터를 기반으로 분석 정보를 생성하고, 상기 분석 정보를 상기 수요자 NF로 전송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 이전 분석 정보 요청과 관련된 NF에게, 요청 취소 혹은 상기 재할당에 따라 갱신된 예상 응답 시간을 포함하는 분석 정보 요청 응답을 전송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제1 분석 정보 요청과 관련된 데이터 소스 NF에게, 이벤트를 식별하는 이벤트 식별자(ID), 이벤트 우선 순위 및 이벤트 보고 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 이벤트 노출 구독 요청을 전송하는 과정과,
상기 이벤트 구독 요청에 대한 수락 여부를 나타내는 이벤트 노출 응답 메시지를 수신하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 무선 통신 네트워크에서 네트워크 기능(NF) 개체에 의한 네트워크 분석 정보의 제공 방법에 있어서,
네트워크 데이터 수집 및 분석 기능(NWDAF) 개체에게, 우선 순위와 신선 시간 구간과 요구 정확도 및 요구 시간 구간 중 적어도 하나를 포함하는 제1 분석 정보 요청을 전송하는 과정과,
상기 NWDAF 개체로부터 요청 취소 혹은 상기 재할당에 따라 갱신된 예상 응답 시간을 포함하는 분석 정보 요청 응답을 수신하는 과정과,
상기 분석 정보 요청 응답에 따라 상기 제1 분석 정보 요청과 관련된 요청 취소, 변경된 정보의 수용, 또는 요청 인자의 변경을 결정하는 과정과,
상기 결정된 결과에 따라 상기 제1 분석 정보 요청의 취소 혹은 대기를 지시하는 정보 및/또는 하나 이상의 변경된 인자를 포함하는 분석 정보 응답 회신을 상기 NWDAF 개체로 전송하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200080174A KR20220001797A (ko) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 |
US18/013,434 US11805022B2 (en) | 2020-06-30 | 2021-06-09 | Method and device for providing network analytics information in wireless communication network |
PCT/KR2021/007190 WO2022005037A1 (ko) | 2020-06-30 | 2021-06-09 | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200080174A KR20220001797A (ko) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220001797A true KR20220001797A (ko) | 2022-01-06 |
Family
ID=79316462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200080174A KR20220001797A (ko) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 분석 정보 제공 방법 및 장치 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11805022B2 (ko) |
KR (1) | KR20220001797A (ko) |
WO (1) | WO2022005037A1 (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116017742A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-04-25 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10986516B2 (en) | 2017-03-10 | 2021-04-20 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and method of network policy optimization |
US11140047B2 (en) * | 2018-04-09 | 2021-10-05 | Intel Corporation | Network data analytics function (NWDAF) influencing fifth generation (5G) quality of service (QoS) configuration and adjustment |
US20210227450A1 (en) * | 2018-06-25 | 2021-07-22 | Lg Electronics Inc. | Method for accessing network in wireless communication system, and device therefor |
US11418970B2 (en) | 2018-08-03 | 2022-08-16 | Lg Electronics Inc. | Method for transmitting and receiving signals related to QOS prediction in a wireless communication system and apparatus therefor |
US11038776B2 (en) * | 2019-05-07 | 2021-06-15 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and system for providing service experience analysis based on network data analysis |
US11381494B2 (en) * | 2019-05-07 | 2022-07-05 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and system for providing communication analysis of user equipment based on network data analysis |
WO2022061784A1 (zh) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | 华为技术有限公司 | 通信方法、装置及系统 |
US20230079052A1 (en) * | 2021-09-15 | 2023-03-16 | Nokia Technologies Oy | Mechanism for enabling custom analytics |
-
2020
- 2020-06-30 KR KR1020200080174A patent/KR20220001797A/ko unknown
-
2021
- 2021-06-09 US US18/013,434 patent/US11805022B2/en active Active
- 2021-06-09 WO PCT/KR2021/007190 patent/WO2022005037A1/ko active Application Filing
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116017742A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-04-25 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
CN116017742B (zh) * | 2023-02-14 | 2024-01-30 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230269141A1 (en) | 2023-08-24 |
WO2022005037A1 (ko) | 2022-01-06 |
US11805022B2 (en) | 2023-10-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP4099635A1 (en) | Method and device for selecting service in wireless communication system | |
US11540165B2 (en) | Method and apparatus for determining analytics for service experience for a network slice instance | |
Wang et al. | Integration of networking, caching, and computing in wireless systems: A survey, some research issues, and challenges | |
KR20200039295A (ko) | 5g 이동 통신 시스템에서 네트워크 분석 정보를 활용한 효율적 mico 모드 관리 방법 | |
CN113841432A (zh) | 用于提供与终端的连接以便使用边缘计算服务的方法和设备 | |
CN112567799A (zh) | 用于管理无线通信系统中的网络通信量的方法和设备 | |
KR102548902B1 (ko) | 무선 통신 시스템에서 데이터 수집 및 분석 기능을 활용하는 방법 및 장치 | |
US11558476B2 (en) | Method and apparatus for renewing subscription for network data analysis in wireless communication system | |
US20220408293A1 (en) | Method and device for providing network analysis information for rfsp index selection in mobile communication network | |
US11855864B2 (en) | Method and apparatus for collecting network traffic in wireless communication system | |
KR20210088233A (ko) | 이동통신 네트워크에서 단일 응용에 복수의 가상 네트워크를 제공하는 방법 및 장치 | |
US20230164686A1 (en) | Provision of data analytics in a telecommunication network | |
US11929938B2 (en) | Evaluating overall network resource congestion before scaling a network slice | |
KR20210143563A (ko) | 이동통신 네트워크에서 단말에 Deterministic Communication을 지원하는 방법 및 장치 | |
KR20230015354A (ko) | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석을 위한 이동성 지원 방법 및 장치 | |
US20230077340A1 (en) | Method and apparatus for managing resource through service demand information analysis in wireless communication system | |
US11805022B2 (en) | Method and device for providing network analytics information in wireless communication network | |
US20240049060A1 (en) | First node, third node, and methods performed thereby, for handling quality of service in a communications network | |
KR20230012509A (ko) | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석을 위한 이동성 지원 방법 및 장치 | |
KR20210144535A (ko) | 무선 통신 네트워크에서 네트워크 데이터 수집 및 분석을 위한 이동성 지원 방법 및 장치 | |
KR20200098431A (ko) | Nb-iot 네트워크에서 센서 데이터 유형 식별을 위한 방법 및 시스템 | |
US20230362716A1 (en) | Method and apparatus for determining machine learning model based on network congestion information in wireless communication system | |
US20230362639A1 (en) | Method and apparatus for transferring network information to ai/ml application in wireless communication system | |
WO2023231713A1 (zh) | 通信方法、装置及系统 | |
KR20230068874A (ko) | 무선 통신 시스템에서 네트워크 데이터 분석 기능을 활용한 세션 연결 모드 설정 방법 및 장치 |