WO2024253261A1 - Nf 장치, nf에서 수행되는 시그널링 제어 방법 - Google Patents

Nf 장치, nf에서 수행되는 시그널링 제어 방법 Download PDF

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WO2024253261A1
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WO
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specific
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PCT/KR2023/014730
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English (en)
French (fr)
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이동진
최현준
구현모
이성준
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SK Telecom Co Ltd
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SK Telecom Co Ltd
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    • 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
    • H04L41/147—Network analysis or design for predicting network behaviour
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in 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

Definitions

  • the present invention relates to a technology for identifying normal/abnormal operation of NF (Network Function) and normal/abnormal operation between NFs and responding thereto.
  • NF Network Function
  • NFs Network Functions
  • SBI Service Based Interface
  • the present invention proposes a new technical solution that can identify and deal with normal/abnormal operations of NFs and normal/abnormal operations between NFs, thereby improving various problematic situations caused by the absence of solutions in current standards.
  • the problem to be solved in the present invention is to realize a new technical solution that can identify normal/abnormal operation of NF and normal/abnormal operation between NFs and deal with them.
  • a NF (Network Function) device includes: a memory including a command; and a processor which transmits information to be used for analysis to a NF (Network Data Analytics Function, NWDAF) that performs an abnormal state prediction procedure through information analysis by executing the command, and requests a prediction result according to the performance of the abnormal state prediction procedure, while selecting and transmitting a specific NWDAF among a plurality of NWDAFs according to the information to be transmitted.
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • the processor may select the specific NWDAF based on at least one of whether the information to be transmitted is real-time data or non-real-time data, the expected processing time required for information analysis, and the capacity required for information analysis.
  • the plurality of NWDAFs may include a first NWDAF located in proximity to the NF device (Local), and a second NWDAF that performs an abnormal state prediction procedure in conjunction with the plurality of first NWDAFs.
  • a first NWDAF located in proximity to the NF device (Local)
  • a second NWDAF that performs an abnormal state prediction procedure in conjunction with the plurality of first NWDAFs.
  • the processor when the processor receives a prediction result of an abnormal state prediction procedure performed through analysis of the information transmitted from the specific NWDAF, the processor can request an additional prediction result from another NWDAF among the plurality of NWDAFs based on the prediction result.
  • the processor performs a subsequent procedure according to the prediction result received from the specific NWDAF or the other NWDAF, and if it is determined that the subsequent procedure cannot be performed, the processor may re-request a prediction result for performing a substitute subsequent procedure from the specific NWDAF or the other NWDAF.
  • a Network Data Analytics Function (NWDAF) device includes a memory including a command; and a processor which performs an abnormal state prediction procedure related to a specific NF by analyzing information transmitted from each NF by executing the command, derives a prediction result, and transmits information to another NWDAF or requests additional information from another NWDAF according to the prediction result.
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • the processor can control the transmission of information to the other NWDAF based on at least one of accuracy, influence, and urgency of the prediction result.
  • the processor may, based on the prediction result, transmit information to the other NWDAF so that it may be used in the abnormal state prediction procedure performed in the other NWDAF to derive a final prediction result for the specific NF, or, based on the prediction result, may request additional information from the other NWDAF and, through re-performing the abnormal state prediction procedure to analyze the additional information, derive a final prediction result.
  • the above NWDAF may be a Central NWDAF that performs an abnormal state prediction procedure in conjunction with a plurality of Local NWDAFs.
  • a signaling control method performed in a NF includes a step of requesting a prediction result according to the performance of the abnormal state prediction procedure by transmitting information to be used for analysis to a NF (Network Data Analytics Function, NWDAF) that performs an abnormal state prediction procedure through information analysis; and the step may select and transmit a specific NWDAF according to the information to be transmitted among a plurality of NWDAFs.
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • a signaling control method performed in a Network Data Analytics Function (NWDAF) includes a step of performing an abnormal state prediction procedure related to a specific NF by analyzing information transmitted from each NF to derive a prediction result; and a step of transmitting information to another NWDAF or requesting additional information from another NWDAF according to the prediction result.
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • NF device of the present invention and the signaling control method performed in the NF, a specific technical configuration is realized that enables normal/abnormal operation of the NF and normal/abnormal operation between NFs to be identified and adaptively dealt with accordingly.
  • the present invention achieves the effects of being able to detect abnormalities in NFs, abnormal operations between NFs, signaling storms, etc. and respond optimally accordingly, and the effects of avoiding degradation in communication and customer quality that may be caused thereby.
  • Figure 1 is an example diagram showing an example of a problem situation in which a Signaling Storm occurs.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating a multi-NF/NWDAF and key features to which the present invention can be applied.
  • FIGS. 3 and 4 are block diagrams showing the configuration of an NF device and an NWDAF device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is an example diagram explaining the communication contents between NF and NWDAF in the present invention.
  • Figures 6 to 10 are examples showing call flows performed by a signaling control method performed in the NF of the present invention.
  • Figures 11 to 16 are examples showing call flows according to a signaling storm state performed by a signaling control method performed in NF of the present invention.
  • the present invention relates to a technology for identifying normal/abnormal operation of NF (Network Function) and normal/abnormal operation between NFs and responding thereto.
  • NF Network Function
  • a network structure is defined to support terminals, base stations (access), cores, and servers end to end, and the functions of control signaling and data transmission and reception that were performed complexly by a single node (e.g. S-GW, P-GW, etc.) in the existing LTE (4G) are separated, defining a network structure that divides the area of control signaling functions (Control Plane) and the area of data transmission and reception functions (User Plane).
  • Control Plane the area of control signaling functions
  • User Plane User Plane
  • the nodes of the Control Plane (CP) in 5G can be defined as the AMF (Access and Mobility Management Function) that controls the wireless section access of the terminal, the PCF (Policy Control Function) that manages/controls terminal information, terminal-specific subscription service information, charging policies, etc., the SMF (Session Management Function) that controls/manages sessions for data service use by terminal, the NEF (Network Exposure Function) that is in charge of information sharing with external networks, the UDM/AUSF (Unified Data Management /AUthentication Function) that manages/controls the user's subscriber DB and authentication, the NRF (Network Repository Function) that manages/controls information for each NF (Network Function) in the network, the CHF (CHarging Function) that processes the subscriber's charging, and the NWDAF (NetWork Data Analytics Function) that collects and analyzes various network data.
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • PCF Policy Control Function
  • SMF Session Management Function
  • NEF Network Exposure Function
  • the User Plane (UP) node can be defined as a UPF (User Plane Function) that transmits and receives data between a terminal and a server on an external service network (e.g., the Internet) through a session with the terminal based on the control (interlocking) of the SMF.
  • UPF User Plane Function
  • control nodes of the Control Plane and the data nodes of the User Plane can be collectively called NF (Network Function).
  • 5G defines NFs (Network Functions) that perform specific functions in the Control Plane and User Plane, and is defined to interconnect NFs using a Service Based Interface (SBI).
  • NFs Network Functions
  • SBI Service Based Interface
  • UENF UE-ize not only the NFs of the Control Plane and User Plane but also the UE (hereinafter, UENF) to use SBI for unified communication by evolving the terminal (UE) to 5G Architecture and implementing it as NF.
  • the present invention relates to a technology for identifying normal/abnormal operations of the aforementioned NF (e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) and normal/abnormal operations between NFs and dealing with them.
  • NF normal/abnormal operations of the aforementioned NF
  • NFs Network Functions
  • Figure 1 shows an example of a problem situation in which a signaling storm occurs between NFs in the control plane.
  • the present invention proposes a new technical solution that can identify and deal with normal/abnormal operations of NFs and normal/abnormal operations between NFs, thereby improving various problematic situations caused by the absence of solutions in current standards.
  • the core of the new technology solution proposed in the present invention is to define a new Analytics ID for the present invention between NF and NWDAF, authorize information required for analysis for communication between NFs as input (Input/Ingress) to NWDAF, and have NWDAF output (Output/Egress) the analysis/prediction results through internal analysis processing (e.g. AI/ML Processing) and transmit them to NF.
  • NWDAF NWDAF output
  • internal analysis processing e.g. AI/ML Processing
  • NWDAF can be composed of BSS/OSS (Business Support System/Operational Support System and O&M) in charge of business/operation and management, DCCF (Data Collection Coordination Function), ADRF (Analytics Data Repository Function), MFAF (Messaging Framework Adaptor Function), MDAS (Management Data Analytics Service) in charge of storage and connection messages, and Analytics Logical Function (AnLF) and Model Training Logical Function (MTLF) in charge of AI/ML.
  • BSS/OSS Business Support System/Operational Support System and O&M
  • DCCF Data Collection Coordination Function
  • ADRF Analytics Data Repository Function
  • MFAF Management Framework Adaptor Function
  • MDAS Management Data Analytics Service
  • AnLF Analytics Logical Function
  • MTLF Model Training Logical Function
  • NWDAF can comprehensively perform the above functions.
  • the NWDAF proposed in the present invention may have either a federated/distributed learning model and a centralized model, or both.
  • the present invention can be applied to NF (e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) in all mobile communication fields as a functional unit in a terminal (UENF), a base station (RANF), and a core (CNF).
  • NF e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, 10.1.1.1, ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng ⁇ ng
  • Core NF Core NF
  • the technical solution proposed in the present invention is applicable to all NFs (10, e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) and is applicable to communication between NFs (10, e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) and NWDAF.
  • the first NF, the second NF, ..., the Nth NF are illustrated as NFs (10) to which the technical solution of the present invention is applied, and the Local NWDAF (20) and the Central NWDAF (30) are illustrated as NWDAFs to which the technical solution of the present invention is applied.
  • Local NWDAF (20) is implemented as a local area unit as a configuration for real-time, rapid information collection and processing
  • Central NWDAF (30) is implemented as a configuration for non-real-time, mass information collection and processing.
  • the present invention can be equally applied to Local NWDAF (20) and Central NWDAF (30), but the names may be different depending on the regional role and location.
  • a new Analytics ID for the present invention can be defined between NF and NWDAF.
  • Analytics ID name it can be used as Erroneous NF or Misbehaving NF, etc., as appropriate for the purpose.
  • the present invention relates to a communication technique for defining an Analytics ID of a new “Signaling Storm” between NF (10) and NWDAF (20,30) and utilizing the same.
  • each NF (10) inputs (ingresses) and transmits information (e.g., internal/external information, specific information specified by NWDAF (20,30), etc.) required to predict an abnormal state (e.g., whether there is a Signaling Storm) in NWDAF (20,30) to NWDAF (20,30) based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • information e.g., internal/external information, specific information specified by NWDAF (20,30), etc.
  • the NWDAF (20, 30) can predict an abnormal state (e.g., whether there is a signaling storm) between each NF (10) and NF (10, e.g., 1st NF, 2nd NF, ... Nth NF) by analyzing internal/external information, specific information, etc. from NF (10) through internal analysis processing (e.g., AI/ML Processing).
  • an abnormal state e.g., whether there is a signaling storm
  • NF e.g., whether there is a signaling storm
  • NF e.g., 1st NF, 2nd NF, ... Nth NF
  • internal analysis processing e.g., AI/ML Processing
  • NWDAF(20,30) can select and operate various algorithms such as Machine Learning and Deep Learning algorithms as internal analysis processing.
  • NWDAF (20,30) can also make detailed predictions of abnormal conditions (e.g., whether there is a signaling storm) by selectively requesting/obtaining information from a desired NF (10) and performing re-analysis when necessary for detailed analysis/prediction.
  • abnormal conditions e.g., whether there is a signaling storm
  • NWDAF (20, 30) outputs (output/egresses) the results of analyzing/predicting an abnormal state (e.g., whether there is a signaling storm) between each NF (10) and the NF (10) to the NF (10) that needs to be transmitted, thereby enabling the corresponding NF (10) to perform subsequent procedures according to the prediction results.
  • an abnormal state e.g., whether there is a signaling storm
  • the present invention specifically proposes a communication technique between multiple NF/NWDAFs using the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • one NF (10) is structured to be interlocked with multiple NWDAFs (20, 30).
  • each NF (10) can also predict/judge whether it is in an abnormal state, i.e., a signaling storm, through its own analysis (e.g., Self AI/ML).
  • an abnormal state i.e., a signaling storm
  • its own analysis e.g., Self AI/ML
  • each NF (10) can request prediction results from a Local NWDAF (20) located close to itself in order to more clearly predict/judge its own abnormal state, and can also request (additionally) prediction results from the Central NWDAF (30) if necessary.
  • Local NWDAF (20) refers to an NWDAF that is responsible for predicting abnormal conditions (e.g., Signaling Storm) for NFs within a local area, and is built in a location close to NF (10) and can quickly predict abnormal conditions (e.g., Signaling Storm) by performing real-time, fast information collection and analysis (AI/ML) due to small capacity, low processing, or algorithm constraints.
  • abnormal conditions e.g., Signaling Storm
  • AI/ML fast information collection and analysis
  • Central NWDAF (30) refers to an NWDAF built for a wider range/area than Local NWDAF (20), and can perform non-real-time mass information collection and analysis (AI/ML) with relatively large capacity and high processing, thereby predicting accurate and detailed abnormal conditions (e.g., signaling storm).
  • AI/ML non-real-time mass information collection and analysis
  • NF (10) predicts/judges that it is in an abnormal state, i.e., a signaling storm
  • its own analysis e.g., Self AI/ML
  • Local NWDAF (20) can analyze the relevant information through internal analysis processing (e.g., AI/ML Processing) and perform an abnormal state (e.g., a signaling storm) prediction procedure to predict whether the NF (10) is in an abnormal state (e.g., a signaling storm).
  • AI/ML Processing internal analysis processing
  • an abnormal state e.g., a signaling storm
  • the Local NWDAF (20) can directly transmit the prediction result to the corresponding NF (10) based on the accuracy of the prediction result that predicts whether the corresponding NF (10) is in an abnormal state (e.g., signaling storm) or transmit the prediction result to the corresponding NF (10) after additional analysis.
  • an abnormal state e.g., signaling storm
  • Local NWDAF (20) can directly transfer the prediction result to the corresponding NF (10) if the accuracy of the prediction result is high.
  • the Local NWDAF (20) can transmit the prediction result to the corresponding NF (10) and simultaneously transmit the necessary information to the Central NWDAF (30) and additionally request analysis and abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction results for the NF (10).
  • analysis and abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the NF (10) can first perform subsequent procedures based on the prediction results received from the Local NWDAF (20), and then perform subsequent procedures based on the prediction results that reflect the "additional analysis and prediction by the Central NWDAF (30)" received again from the Local NWDAF (20).
  • the Local NWDAF (20) may withhold the transmission of the prediction result to the corresponding NF (10) and transmit the necessary information to the Central NWDAF (30) while additionally requesting analysis and abnormal state (e.g., signaling storm) prediction results for the NF (10).
  • analysis and abnormal state e.g., signaling storm
  • the Local NWDAF (20) can transmit its own prediction results and the prediction results reflecting the "additional analysis and prediction by the Central NWDAF (30)" to the corresponding NF (10), and the corresponding NF (10) can perform subsequent procedures according to the prediction results.
  • the present invention proposes a specific and adaptive multi-NF/NWDAF communication technique that determines which NF and which NWDAF to communicate with based on the information analysis and prediction results performed from the NWDAF (20,30) perspective.
  • NF (10) can, when necessary, request analysis and abnormal state (e.g., signaling storm) prediction results for itself by transmitting them to both Local NWDAF (20) and Central NWDAF (30).
  • abnormal state e.g., signaling storm
  • NF (10) may request analysis and abnormal state (e.g., signaling storm) prediction results from both Local NWDAF (20) and Central NWDAF (30) at the same time, and may first request from Local NWDAF (20) and then request from Central NWDAF (30) when necessary and/or possible, taking into consideration resource or network status (e.g., load).
  • abnormal state e.g., signaling storm
  • the NF (10) can perform subsequent procedures based on the prediction results received from the Local NWDAF (20) if it is requested only to the Local NWDAF (20), and can perform subsequent procedures based on the prediction results with higher accuracy among the prediction results from both the Local NWDAF (20) and the Central NWDAF (30) if it is requested.
  • the present invention proposes a specific and adaptive multi-NF/NWDAF communication technique that can obtain an abnormal state (e.g., signaling storm) prediction result for a specific NF (e.g., self, other NF, etc.) by communicating with a plurality of NWDAFs (20,30) from the perspective of NF (10).
  • an abnormal state e.g., signaling storm
  • NWDAFs 20,30
  • the present invention realizes a specific technology configuration (defining a new Analytics ID between NF ⁇ NWDAF and a communication technique between multiple NFs/NWDAFs using the same) that can identify normal/abnormal NFs, normal/abnormal operations between NFs, signaling storms, etc., and adaptively deal with them.
  • the new Analytics ID defined between NF ⁇ NWDAF realized in the present invention and the communication technique between multiple NF/NWDAFs utilizing the same are innovative technologies that can quickly and easily identify/detect normal/abnormal operations for a large number of inter-NF communications and optimally respond/take action accordingly.
  • Figures 3 and 4 show the configuration of an NF device according to an embodiment of the present invention.
  • NWDAF is a 3GPP standard equipment that receives source information (Data) for analysis directly from NF or through DCF Data Collection Function and performs analysis. It may also include an operation to transmit a control request (e.g. Recommendation) to NF based on the analysis result (Insight). (close-loop feedback)
  • NWDAF uses SBI (Service Based Interface), and therefore can be used in the basic Request/Response or Subscription/Notification mode of SBI when sending and receiving data collection and control requests with NF.
  • SBI Service Based Interface
  • the current standard lacks specificity on communication techniques between NF and NWDAF, and in particular, there is no communication technique to identify/detect normal/abnormal NFs, normal/abnormal operations between NFs, signaling storms, etc., and to deal with/take action on them.
  • the present invention realizes a specific technical configuration (defining a new Analytics ID between NF ⁇ NWDAF and a communication technique using the same) for identifying/detecting normal/abnormal NF, normal/abnormal operation between NFs, Signaling Storm, etc. and responding/taking action thereto.
  • Fig. 3 is a diagram from the perspective of each NF (10, e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...)
  • Fig. 4 is a diagram from the perspective of NWDAF (20, 30) that performs the abnormal state prediction procedure of the present invention.
  • an NF device (10) may include a memory (not shown) including a command; and a processor (hereinafter, a control unit (11)) that transmits information to be used for analysis to an NWDAF that performs an abnormal state prediction procedure through information analysis by executing the command, and requests a prediction result according to the performance of the abnormal state prediction procedure, but selects and transmits a specific NWDAF among a plurality of NWDAFs according to the information to be transmitted.
  • a control unit (11) that transmits information to be used for analysis to an NWDAF that performs an abnormal state prediction procedure through information analysis by executing the command, and requests a prediction result according to the performance of the abnormal state prediction procedure, but selects and transmits a specific NWDAF among a plurality of NWDAFs according to the information to be transmitted.
  • the control unit (11) can receive a prediction result predicting an abnormal state related to a specific NF from the NWDAF and perform a subsequent procedure according to the prediction result.
  • each NF (10) and NWDAF (20, 30) is equipped with an SBI module for transmitting and receiving SBI messages, and the SBI module basically performs input (Input, Receive, Ingress)/processing (NF Process)/output (Output, Send, Egress).
  • the interface of the SBI module is a message defined in SBI (SBI Message), and its protocol can mean a data packet including a header of the application layer such as UDP/IP, TCP/IP, HTTP, HTTP/2, HTTP/3, and QUIC.
  • SBI Message SBI Message
  • its protocol can mean a data packet including a header of the application layer such as UDP/IP, TCP/IP, HTTP, HTTP/2, HTTP/3, and QUIC.
  • control unit (11) can receive a prediction result predicting an abnormal state related to a specific NF and perform a subsequent procedure according to the prediction result.
  • an abnormal condition may include a signaling storm due to signals (Signaling/Transactions) generated from one or more NFs, or a malfunction (Erroneous/Misbehaving) of a specific NF or between NFs.
  • a specific NF may mean an NF for which NF (10) requested a prediction result, or an NF within the range for which NF (10) requested a prediction result.
  • each NF (10, control unit (11)) can request the transmission of prediction results to NWDAF (20, 20) by determining an NF (NF (10) itself or another NF) or an NF range that it wants to know whether it is in an abnormal state, and can make the request based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • control unit (11) in NF (10) receives a prediction result predicting an abnormal state (e.g., Signaling Storm) related to a specific NF, i.e., an NF that requested a prediction result or an NF within a previously requested range, from NWDAF (20,30), and receives it based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • a prediction result predicting an abnormal state (e.g., Signaling Storm) related to a specific NF, i.e., an NF that requested a prediction result or an NF within a previously requested range, from NWDAF (20,30), and receives it based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • control unit (11) can perform a follow-up procedure according to the received prediction result.
  • a communication technique between NF and NWDAF is realized based on a newly defined Analytics ID between NF and NWDAF, for example, an Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • NWDAF (20,30) requests specific information from NF (10), NF (10) becomes a Producer NF and NWDAF (20,30) becomes a Consumer NF.
  • NWDAF(20,30) When NF(10) wants to know the abnormal state prediction result of a specific NF and requests the prediction result to NWDAF(20,30), NWDAF(20,30) becomes a producer NF and NF(10) becomes a consumer NF.
  • the request method between NF ⁇ NWDAF can be used as Request/Response method or Subscription/Notification method depending on SBI.
  • Figure 5 schematically illustrates a request operation where NWDAF (20,30) is a Producer NF and NF (10) is a Consumer NF.
  • NF (10) requests (Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Subscribe) the transmission of prediction results to NWDAF (20,30) by specifying an NF (NF (10) itself or another NF) or a range of NFs that wants to know whether or not they are in an abnormal state, and then receives (Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Notify) the prediction results from NWDAF (20,30).
  • NF (10) may request (Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request) the transmission of prediction results to NWDAF (20,30) by specifying an NF (NF (10) itself or another NF) or NF range that wants to know whether it is in an abnormal state, and immediately receive the prediction results from NWDAF (20,30) (Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request response).
  • the prediction result (Insight) transmitted from NF i.e. NWDAF (20,30), which performs the abnormal state prediction procedure through information analysis, can be transmitted based on a specific Analytics ID newly defined for the abnormal state prediction procedure (see Table 1).
  • the prediction results transmitted from NWDAF(20,30) can be transmitted based on the Analytics ID newly defined for the present invention between NF and NWDAF, such as Signaling Storm, Erroneous NF, and Misbehaving NF, as shown in Table 1 described above.
  • control unit (11) of the NF (10) can determine an NF (NF (10) itself or another NF) or a NF range for which it is desired to know whether an abnormal state (e.g., signaling storm) is present as described above, and request (subscribe or request) a prediction result for the same to the NWDAF.
  • an abnormal state e.g., signaling storm
  • control unit (11) of NF (10) requests analysis and prediction results according to the performance of an abnormal state prediction procedure for NF (10) itself, it can select a specific NWDAF among a number of NWDAFs and transmit the request according to the information to be used for the current analysis in NWDAF.
  • the processor i.e., the control unit (11)
  • the control unit (11) of the NF (10) can select a Local NWDAF (20) located close to the NF (10) among a number of NWDAFs as a specific NWDAF and make a request to the Local NWDAF (20).
  • control unit (11) of the NF (10) may select the Central NWDAF (30) among multiple NWDAFs as a specific NWDAF and make a request to the Central NWDAF (30) if the expected processing time required for information analysis of the information to be used (transmitted) for this analysis is longer than the standard time or the capacity required for information analysis is larger than the standard capacity.
  • control unit (11) of the NF (10) first selects the Local NWDAF (20) as a specific NWDAF by considering the resource or network status (e.g., load), and requests it to the Local NWDAF (20), and then, when necessary and/or possible, selects another NWDAF (e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)) as a specific NWDAF and requests it to the Central NWDAF (30).
  • the resource or network status e.g., load
  • another NWDAF e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)
  • control unit (11) of the NF (10) when the control unit (11) of the NF (10) receives the prediction result of the abnormal state prediction procedure performed through analysis of the (transmitted) information according to the prediction result request from a specific NWDAF, for example, a Local NWDAF (20), the control unit (11) of the NF (10) can additionally select another NWDAF (e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)) among a plurality of NWDAFs as a specific NWDAF according to the prediction result and additionally request the prediction result from the other NWDAF.
  • another NWDAF e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)
  • control unit (11) of NF (10) receives a prediction result from Local NWDAF (20) that analyzes and predicts whether NF (10) itself is in an abnormal state (e.g., Signaling Storm), it can perform a follow-up procedure according to the prediction result.
  • a prediction result from Local NWDAF (20) that analyzes and predicts whether NF (10) itself is in an abnormal state (e.g., Signaling Storm)
  • it can perform a follow-up procedure according to the prediction result.
  • the control unit (11) of NF (10) may determine that, if it is determined that subsequent procedures based on the current prediction results are impossible to perform, it is necessary to re-request the prediction results for performing an alternative subsequent procedure.
  • control unit (11) of NF (10) determines that it is impossible to perform a follow-up procedure based on the current prediction result, it additionally selects another NWDAF (e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)) among multiple NWDAFs as a specific NWDAF, re-requests the prediction result for performing a follow-up procedure to the other NWDAF (and transmits information required for analysis, if necessary), and performs a follow-up procedure based on the prediction result transmitted from the other NWDAF (e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)).
  • another NWDAF e.g., another Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)
  • control unit (11) of NF (10) may notify the Local NWDAF (20) of the impossibility of performing the subsequent procedure and re-request the prediction result for performing an alternative subsequent procedure (and transmit information for re-analysis if necessary), and perform the subsequent procedure according to the prediction result received again.
  • the present invention proposes a specific and adaptive multi-NF/NWDAF communication technique that can obtain an abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction result for itself by communicating with multiple NWDAFs (20,30) from the perspective of NF (10).
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • each NF (10, e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) can be implemented in a VNF/VM form or a CNF/Pod form, and regardless of the form, NF internal information (Internal Information) and external information (External Information) can be measured/extracted and transmitted to NWDAF (20).
  • the internal information of NF (10) means information about the internal processing status in NF (10).
  • NF internal information For example, all information that can be acquired from the NF (10), such as information on ongoing call processing, status information of subscribers (groups), resource usage (CPU/Mem/Disk) of the system itself, delay information on File I/O, capacity compared to load level or design limit capacity, resource information pool for call processing, or routing table, can be included in “NF internal information.”
  • NF (10) may also measure/include OAM areas, Control Plane Processing Logic, etc. managed by NF (10).
  • NF internal information can be tabulated and represented as in Table 2 below. That is, the internal information of NF (10) can be measured/updated/transmitted (NF ⁇ NWDAF) under various conditions, such as periodically or when a specific threshold is reached, including information such as Table 2.
  • this NF internal information can be composed of a combination of the following information.
  • ⁇ Context Amount The amount of information on units (subscribers, sessions, profiles, etc.) currently accepted by the system.
  • ⁇ Processing Latency The time taken for internal system processing in the main call processing procedures related to the system.
  • ⁇ Locality System location information, which can be logical location information, physical location information, or operator-specified units.
  • ⁇ Contains at least one of the statistical information for CM (Configuration Management)/PM (Performance Management)/FM (Fault Management)
  • external information of NF (10) means information about communication through which NF (10) operates via network connection, i.e., communication with other NFs/terminals/base stations/ISPs, etc.
  • NF external information may refer to information that can be obtained from communication between the 1st NF and the 2nd NF assuming a communication situation in which the 1st NF and the 2nd NF are linked.
  • all information that can be acquired during the linkage/communication process including the amount/response time/success (rate) and health check results for sent and received messages, status information (Load, Capa, Status, Cause, etc.) received from the 2nd NF, the number of TCP Connections created for linkage, Sequence ID #, the amount of Contexts processed by the 1st NF through linkage with the 2nd NF (absolute number or ratio), etc., may be included in "NF external information.”
  • NF external information may include status information on some or all of the speed, load, and consistency measured by signaling type for the interface of input (Ingress) and output (Output/Egress) to NF (hereinafter, referred to as communication interface).
  • the Signaling Type of the communication interface that constitutes NF Internal Information can be defined as follows.
  • the speed of the communication interface that constitutes NF internal information can be defined as follows.
  • the load of the communication interface that constitutes NF internal information can be defined as follows.
  • the consistency of the communication interface that constitutes NF internal information can be defined as follows.
  • NF(10) classifies the signaling types (e.g. SBI, Non-SBI, OAM) of various Control/Management Planes transmitted and received at the input (Ingress) and output (Output/Egress) communication interfaces, and extracts the speed rate input (Ingress) to NF(10) for each signaling type.
  • signaling types e.g. SBI, Non-SBI, OAM
  • NF external information All these values can be measured/extracted as "NF external information" and passed to NWDAF (20 and/or 30).
  • the NF (10, control unit (11)) can periodically or when necessary measure/extract internal/external information of the NF, such as tactics, and transmit it to the NWDAF (20 and/or 30) periodically or when necessary.
  • the NF (10, control unit (11)) of the present invention can input/ingress and transmit the measured/extracted NF internal/external information to the NWDAF (20 and/or 30) based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • NF internal/external information is due to the fact that the cause, analysis, and prediction of actual signaling storms may require the entirety of NF internal + external information.
  • external information of the first NF may be related to other NFs (second NF, ..., Nth NF) transmitted/received to the first NF.
  • NWDAF ((20,30) or Local NWDAF (20) ⁇ Central NWDAF (30)).
  • the NF (10, control unit (11)) can input/ingress and transmit only specific information of the NF (10) specified by the NWDAF (20,30) to the NWDAF (20,30) based on the Analytics ID of the “Signaling Storm”.
  • NF 10
  • NWDAF (20,30) based on the local policy of NF (10), by itself or based on an exchange/request (Request or Subscription) with NWDAF (20,30), NF (10) can filter only specific information and input/ingress and transmit it to NWDAF (20,30) based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • the NWDAF (20, 30) may include a memory (not shown) including a command; and a processor (hereinafter, a process unit (22)) that receives information for an abnormal state prediction procedure from each NF by executing the command, performs the abnormal state prediction procedure through information analysis, and transmits the abnormal state prediction result related to a specific NF to a Consumer NF so that the Consumer NF can perform a subsequent procedure according to the prediction result.
  • a processor hereinafter, a process unit (22)
  • the process unit (22) can transmit information to another NWDAF or request additional information from another NWDAF based on the prediction result of an abnormal state related to a specific NF.
  • the abnormal state prediction procedure related to a specific NF performed in the process section (22) of NWDAF (20,30) can be performed by analyzing the internal information and external information of the specific NF.
  • the process unit (22) can analyze/predict an abnormal state (e.g., whether there is a signaling storm) between each NF (10) and NF (10) by performing an abnormal state prediction procedure that analyzes internal/external information, specific information, etc. from each NF (10) through analysis processing (e.g., AI/ML Processing).
  • an abnormal state e.g., whether there is a signaling storm
  • analysis processing e.g., AI/ML Processing
  • the process unit (22) performs an abnormal state prediction procedure through information analysis, thereby being able to analyze/predict an abnormal state (e.g., whether a signaling storm exists) for a specific NF (e.g., self, other NF, etc.).
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • a specific NF e.g., self, other NF, etc.
  • the analysis processing e.g., AI/ML Processing
  • the process unit (22) can apply centralized, decentralized-based AI/ML algorithms, etc.
  • the algorithms can be divided into four types.
  • each detailed algorithm can utilize Linear regression, Logistic regression, Decision tree, SVM algorithm, Naive Bayes, KNN, K-means, Random forest, Dimensionality reduction, Gradient boosting, AdaBoosting, and XGBoost.
  • the algorithm can be dynamically changed depending on the type of data, characteristics/features, real-time/non-real-time, and cycle.
  • input (Input/Ingress) from each NF (10) to the NWDAF (20,30) for information analysis is authorized based on the Analytics ID of “Signaling Storm”, and may include internal/external information of each NF (10), or specific information of the NF (10) specified by the NWDAF (20,30), or a Request or Subscription message in which the NF (10) requests a prediction result for a specific NF (NF (10) itself, another NF, or an NF within the NF range), or a Request or Subscription message in which information transmission, prediction result, etc. are requested by another NWDAF (20,30).
  • the output (Output/Egress) generated from NWDAF (20,30) is output based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • the output (Output/Egress) generated from NWDAF (20,30) may include a Request or Subscription message requesting internal/external information transmission of each NF (10), a Request or Subscription message requesting transmission of specific information of NF (10), a Response or Notification message transmitting a prediction result (Insight) predicting an abnormal state, and a Response or Notification message transmitting information, prediction results, etc. requested by another NWDAF (20,30).
  • the process unit (22) of NWDAF (20,30) can analyze/predict abnormal conditions (e.g., whether there is a Signaling Storm) between each NF (10) and NF (10) by performing an abnormal condition prediction procedure that analyzes internal/external information of each NF (10) authorized based on the Analytics ID of “Signaling Storm”, specific information of the NF (10), information transmitted with a request, etc.
  • abnormal conditions e.g., whether there is a Signaling Storm
  • the process unit (22) of NWDAF (20,30) can output/transmit the prediction result (Insight) of a specific NF suspected of an abnormal state (e.g., Signaling Storm) to the NF (10) that requested the transmission of the prediction result (Insight) for the specific NF based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • a specific NF suspected of an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the NF (10) that requested the transmission of the prediction result (Insight) for the specific NF based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • the process unit (22) can request the transmission of internal/external information to each NF (10) based on the Analytics ID of “Signaling Storm” and can receive internal/external information from each NF (10) based on the Analytics ID of “Signaling Storm”.
  • the process unit (22) may request additional specific information (more detailed statistical data (5 minutes > 1 minute, specific data (Cause-specific statistics, Log), more frequent periodic updates) to a specific NF (or other linked NF) based on the Analytics ID of “Signaling Storm”) depending on a condition (e.g., Accuracy) in which an abnormal state (e.g., Signaling Storm) of a specific NF is suspected during the abnormal state prediction procedure.
  • additional specific information more detailed statistical data (5 minutes > 1 minute, specific data (Cause-specific statistics, Log), more frequent periodic updates
  • a specific NF or other linked NF
  • a condition e.g., Accuracy
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the process unit (22) can also predict in detail the abnormal state (e.g., whether there is a signaling storm) for a specific NF by inputting/acquiring additional specific information based on the Analytics ID and performing a re-analysis/abnormal state prediction procedure.
  • the abnormal state e.g., whether there is a signaling storm
  • the process unit (22) may transmit information to another NWDAF (20, 30) or request additional information from another NWDAF (20, 30) based on the prediction result derived by performing an abnormal state prediction procedure for a specific NF.
  • the process unit (22) can control the transmission of information to other NWDAFs (20, 30) based on at least one of the accuracy, influence, and urgency of the prediction result derived by performing an abnormal state prediction procedure for a specific NF.
  • the process unit (22) may transmit necessary information to the selected other NWDAF (the other Local NWDAF (20), or the Central NWDAF (30)), so that it can be used in the abnormal state prediction procedure for deriving the final prediction result for a specific NF performed in the other NWDAF (the other Local NWDAF (20), or the Central NWDAF (30)).
  • the NF (10) can receive the final prediction result by another NWDAF (another Local NWDAF (20), or Central NWDAF (30)) that is associated/linked with the NWDAF (20,30) that it directly requested and perform subsequent procedures accordingly.
  • the process unit (22) determines that the accuracy of the prediction result is lower than the preset standard or that the influence is high, it requests and receives additional information required from the selected other NWDAF (other Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)), and then re-performs the abnormal state prediction procedure that analyzes the additional information for a specific NF, thereby deriving the final prediction result and transmitting it to the NF (10).
  • NWDAF other Local NWDAF (20) or Central NWDAF (30)
  • the NF (10) can receive the final prediction result derived through the union/connection between the NWDAF (20, 30) that it directly requested and other NWDAFs (other Local NWDAF (20), or Central NWDAF (30)), and perform subsequent procedures accordingly.
  • the NWDAF (20,30 process unit (22)) may proceed by dividing the scope of analysis/prediction (Signaling Storm Zone) for performing the abnormal state prediction procedure into the scope of the Signaling Storm, duration, and service impact failure prediction scope.
  • analysis/prediction Synignaling Storm Zone
  • the scope of analysis/prediction can be distinguished by Zone ID, and can be distinguished/defined by Slice, NF Cluster, or specific UE and RAN location (ECGI, NCGI, GPS), for example.
  • each NF when requesting (Request or Subscription) a prediction result from NWDAF (20, 30), each NF (10) can request using the Zone ID of the NF range for which it wants to know whether it is in an abnormal state.
  • the prediction result (Analytics Output) output from the NWDAF (20,30) of the present invention may have information indicating the accuracy of the prediction result and the subsequent procedure for dealing with the predicted abnormal state (e.g., signaling storm).
  • the prediction results can be divided into the following three categories (Prediction/Required Action/Recommended Action).
  • ⁇ Prediction Indicates the accuracy with which a signaling storm will occur. And specific figures can also be displayed as follows.
  • the reason this information exists is that there may be multiple Core networks, base stations, and terminals, and from the NF's perspective, it may want to know whether there is an abnormality (e.g., Signaling Storm) only for a specific NF range.
  • a Signaling Storm can occur in the entire Core network, multiple Core networks, or part of the Core network.
  • Prediction must always be included in the prediction result (Analytics Output).
  • each NF (10) that receives the prediction result (Analytics Output) from NWDAF (20,30) can perform a follow-up procedure according to the prediction result (Analytics Output) by following the two Actions described below included in the prediction result (Analytics Output) while referring to the Prediction.
  • NF which receives the prediction result (Analytics Output) from NWDAF (20,30), must perform the follow-up procedure according to the Mandatory Required Action with the highest priority. For example, it can be defined as the following Action plans.
  • Overload control is performed by specific terminal, region/location, and base station ID. This can control the speed/interval of registration (attach), session establishment/modification by specific terminal/session (data, ims, etc.) by utilizing various backoff timers.
  • - Configuration By transmitting local, global configuration and setup information to a specific NF/terminal, parameters related to the procedure method, such as connection method, NF/terminal capability, high/med/low processing mode, and addition/change/deletion of internal/external information can be changed.
  • NF which receives the prediction result (Analytics Output) from NWDAF (20,30), can selectively perform the Recommended Action.
  • Recommended Action can contain the same information as Required Action, but is typically used when Prediction accuracy is low.
  • a new Analytics ID for predicting an abnormal state (e.g., Signaling Storm) between NF and NWDAF is defined, and a communication technique between NF and NWDAF using the same, particularly a communication technique between multiple NFs/NWDAFs, is implemented, thereby realizing a specific technical configuration that can identify normal/abnormal status of NF, normal/abnormal operation between NFs, Signaling Storm, etc., and optimally deal with them accordingly.
  • the NF range to which the present invention is applied is not limited to Core NF.
  • abnormal conditions can occur in the NAS (Non-Access Stratum) of the terminal (UENF), and can also occur in the CU-CP, CU-UP, DU, and RU of the base station (RANF).
  • NAS Non-Access Stratum
  • CU-CP Non-Access Stratum
  • CU-UP Non-Access Stratum
  • DU DU
  • RU base station
  • E1, F1-c, F1-u e.g., E1, F1-c, F1-u
  • the UENF is implemented as an NF by including a communication unit (hereinafter, SBI module) that performs communication using an SBI Message according to a Service Based Interface (SBI) between NFs.
  • SBI module a communication unit that performs communication using an SBI Message according to a Service Based Interface (SBI) between NFs.
  • UENF terminal Func
  • RANF base station Func
  • the scope of application of the present invention is common to all NFs from the perspectives of terminal, base station, and core. That is, the NF device (10) to which the present invention is applied can be a UE implemented by NF as mentioned above, that is, a UENF.
  • NF Network Function, Core
  • the terminal (UENF) can also determine the operation trigger/condition for Signaling Storm processing.
  • a large number of UENF (10) can cause a signaling storm.
  • UENF (10) can receive a prediction result (Analytics Output) that analyzes/predicts an abnormal state (e.g., Signaling Storm) from NWDAF (20, 30) when the terminal, i.e. UENF (10) is handed over, or enters a specific coverage, or terminal Slice information, or Emergency Mode, or according to the battery status of the terminal.
  • a prediction result Analytics Output
  • NWDAF (20, 30) e.g., Signaling Storm
  • the UENF (10) that has received the prediction result (Analytics Output) can "select" the base station/core network depending on whether there is a signaling storm, and at the same time, can continuously inform the core NWDAF (20,30) of its own information (e.g., internal/external information, specific information specified by the NWDAF (20,30), etc.).
  • NWDAF (20,30) of its own information (e.g., internal/external information, specific information specified by the NWDAF (20,30), etc.).
  • UENF 10
  • UENF 10
  • it can proceed in a UE-Triggered or Network-Triggered manner depending on the signaling storm (i.e., congestion).
  • a new Analytics ID for predicting an abnormal state (e.g., Signaling Storm) between an NF (e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) ⁇ NWDAF is defined, and a communication technique between NF ⁇ NWDAF and multi-NF/NWDAF is implemented to analyze/predict abnormal states such as Signaling Storm using the new Analytics ID, thereby realizing a specific technical configuration that enables normal/abnormal NFs, normal/abnormal operations between NFs, Signaling Storms, etc. to be identified and dealt with.
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the present invention achieves the effects of being able to detect abnormalities in NFs, abnormal operations between NFs, signaling storms, etc. and respond optimally accordingly, and the effects of avoiding degradation in communication and customer quality that may be caused thereby.
  • NF ⁇ NWDAF communication technique NF ⁇ NWDAF communication technique
  • FIGS. 6 to 10 are embodiments showing call flows that proceed according to a signaling control method performed in the NF of the present invention, that is, a communication technique between NF and NWDAF.
  • a new Analytics ID is used to predict abnormal conditions (e.g., Signaling Storm) when transmitting and receiving NF ⁇ NWDAF messages.
  • NWDAF (20) is illustrated and described, and this NWDAF (20) may be a Local NWDAF or a Central NWDAF.
  • Figure 6 shows a procedure for finding a Signaling Storm by communicating between NF and NWDAF.
  • the NWDAF (20) corresponds to the Consumer NF
  • the NF (10) receiving the request this time corresponds to the Producer NF.
  • NWDAF (20) can request additional specific information from other NFs or NFs as needed, depending on the condition (e.g., Accuracy) that a specific NF is suspected of having an abnormal state (e.g., Signaling Storm) while performing an abnormal state prediction procedure (Subscription, e.g., NF Internal Information Request w/ Filtering).
  • condition e.g., Accuracy
  • a specific NF is suspected of having an abnormal state
  • an abnormal state prediction procedure Subscription, e.g., NF Internal Information Request w/ Filtering
  • measuring/extracting all internal information from each NF (10) may require a lot of resources.
  • NF 10
  • NWDAF (20) After first determining what information is currently lacking, only the necessary information can be requested from NF (10). Thereafter, NF (10) measures/extracts the information requested/specified by NWDAF (20) and transmits it to NWDAF (20).
  • the NWDAF (20) corresponds to the Producer NF
  • the NF (10) receiving this request corresponds to the Consumer NF in this embodiment.
  • the NF(10) may request the NWDAF(20) to deliver the prediction result for the specific NF.
  • Subscription e.g.: Signaling Storm Information Input
  • the NWDAF (20) completes the performance/analysis of the abnormal state prediction procedure for a specific NF requested by the NF (10), it can reply with the prediction result (Notification, e.g., Signaling Storm Information OUTPUT). (Notification)
  • NF (10) can perform subsequent procedures according to the prediction result (Notification, e.g. Signaling Storm Information OUTPUT).
  • NF (10) can, if necessary, transmit the completion level (Feedback/Reward score) of the corresponding action result back to NWDAF (20), and based on this, NWDAF (20) can proceed in a closed-loop manner to see how well the Action of the corresponding follow-up procedure was performed.
  • NWDAF (20) when NWDAF (20) performs an abnormal state prediction procedure to predict/judge a signaling storm, it can transmit the prediction result to the NF (10, e.g., the first NF) that requested the prediction result.
  • NF e.g., the first NF
  • the prediction result (Analytics Output) must include Prediction and at least one of Required Action and Recommended Action.
  • AdjustRatio is an adjustable range value of BackoffTimer. It applies a random value by increasing/decreasing the Backoff Timer value by the corresponding ratio to prevent multiple overlapping requests/connection attempts from being sent at the same time. This has the effect of allowing spread requests/connection attempts to be sent for a certain Time Duration after the Timer expires.
  • the NF (10, e.g., the first NF) that has received the prediction result adjusts the Backoff Timer value to allow only 50% of the requests/connection attempts from the UE and reject the connection, thereby reducing the number of requests/connection attempts from the UE, and allows 100% of the requests/connection attempts after the Backoff Timer again.
  • the number of requests/connection attempts has already decreased and the signaling storm has been resolved, most of the requests/connection attempts after the Backoff Timer will be successful.
  • NF e.g., the first NF
  • NWDAF (20) when NWDAF (20) performs an abnormal state prediction procedure to predict/judge a signaling storm, it can transmit the prediction result to the NF (10, e.g., the first NF) that requested the prediction result.
  • NF e.g., the first NF
  • a failure response is returned for a specific reason (Cause: PLMN Not Allowed) for a certain duration as a Recommended Action.
  • the NF (10, e.g., the first NF) that has received the prediction result this time can induce a decrease in requests/access attempts from the UE by returning a failure response with a specific reason (Cause: PLMN Not Allowed) to requests/access attempts from the UE for a certain duration.
  • a specific reason (Cause: PLMN Not Allowed) to requests/access attempts from the UE for a certain duration.
  • NF (10, e.g., 1st NF) will accept request/connection attempts from UE normally again after a certain duration, and most of the requests/connection attempts at this time will be successful.
  • NF e.g., 1st NF
  • NWDAF (20) when NWDAF (20) performs an abnormal state prediction procedure to predict/judge a signaling storm, it can transmit the prediction result to the NF (10, e.g., the first NF) that requested the prediction result.
  • NF e.g., the first NF
  • the message is transmitted/received in response to the third NF, excluding the subsequent NF (10, e.g., the first NF) from the message transmission target, and communication is made.
  • NWDAF (20) when NWDAF (20) performs an abnormal state prediction procedure to predict/judge a signaling storm, it can transmit the prediction result to the NF (10, e.g., the first NF) that requested the prediction result.
  • NF e.g., the first NF
  • a guide is delivered to control overload (e.g., when CPU exceeds 70%, only 50% of new messages are rejected).
  • the NF (10, e.g., the first NF) that has received the prediction result this time, when the CPU usage rate exceeds 70% according to the overload control guide, allows only 50% of new message transmissions from the second NF and blocks/rejects the rest. However, when the CPU usage rate changes to 70% or lower, it can allow 100% of new message transmissions from the second NF again.
  • Figures 11 to 16 are examples showing call flows according to a signaling storm state that proceeds according to a signaling control method performed in the NF of the present invention, that is, a multi-NF/NWDAF communication technique.
  • a new Analytics ID is used to predict abnormal conditions (e.g., Signaling Storm) when transmitting and receiving messages between NF ⁇ NWDAF and NWDAF ⁇ NWDAF.
  • abnormal conditions e.g., Signaling Storm
  • Each NF (10, 1st, 2nd, 3rd NF, etc.) can predict/judge whether it is in an abnormal state, i.e., a Signaling Storm, through its own analysis (e.g., Self AI/ML) (0-1).
  • a Signaling Storm e.g., Self AI/ML
  • each NF (10, 1st, 2nd, 3rd NF, etc.) can periodically or when necessary measure/extract its internal/external information and transmit it to the NWDAF (e.g., Central NWDAF (30)) (0-2).
  • NWDAF e.g., Central NWDAF (30)
  • the first NF can predict/judge that it is in an abnormal state, i.e., a signaling storm, and transmit a request for analysis of itself and prediction of the abnormal state (e.g., a signaling storm) to the Central NWDAF (30) (1).
  • an abnormal state i.e., a signaling storm
  • the Central NWDAF (30) can analyze related information through internal analysis processing (e.g., AI/ML Processing) and perform an abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction procedure to predict whether the first NF is in an abnormal state (e.g., Signaling Storm) (2).
  • internal analysis processing e.g., AI/ML Processing
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • Signaling Storm e.g., Signaling Storm
  • the Central NWDAF (30) predicts that the first NF is in an abnormal state, i.e., a Signaling Storm, it can transmit the analysis result to the first NF, and/or transmit a control request (e.g., Recommendation) to another NF (or Local NWDAF (20)) related to the first NF (3), thereby inducing the Signaling Storm state in the first NF to be alleviated by an action (e.g., excluding the first NF from the Selection target) based on the control request (e.g., Recommendation) (4).
  • a control request e.g., Recommendation
  • Fig. 12 shows an example of a call flow between NWDAFs.
  • NWDAF 1, 2, and 3 shown in Fig. 12 may be a Local NWDAF or a Central NWDAF.
  • the NF ⁇ NWDAF communication technique and the multi-NF/NWDAF communication technique for signaling storm analysis/prediction of the present invention can also be applied to a multi-core network environment (i.e., a network with another network or another PLMN number).
  • each of NWDAFs 1, 2, and 3 can exchange information and/or prediction results for analyzing and predicting abnormal conditions (e.g., signaling storm) with other NWDAFs in other networks.
  • abnormal conditions e.g., signaling storm
  • NWDAF 1 and 2 can perform follow-up procedures, such as reducing the amount of traffic transmitted to Core Network 3 or performing Re-selection to not transmit traffic for a certain period of time.
  • an NF corresponding to a Consumer can request the Central NWDAF to deliver prediction results for a specific NF (Analytics_Subscription, e.g., Signaling Storm Information Input).
  • a Consumer e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,..., or other NWDAF
  • NWDAF Network Access Management Function
  • the Central NWDAF may request information required to perform an abnormal state prediction procedure for a specific NF requested by a Consumer (e.g., information to be used for analysis, analysis/prediction results, etc.) from each Local NWDAF (hereinafter, the 1st and 2nd Cluster Local NWDAFs).
  • each 1st and 2nd Cluster Local NWDAF can obtain internal/external information from each 1st NF and 2nd NF belonging to its Cluster (Subscription/Notify), analyze this information, and perform an abnormal state prediction procedure for a specific NF (1st AI/ML analysis).
  • each 1st and 2nd Cluster Local NWDAF determines that the prediction results (e.g. accuracy) of this abnormal state prediction procedure are at a level that can be transmitted to the Central NWDAF, it can transmit the information used in the AI/ML analysis and the prediction results (Learning Set/Result information) to the Central NWDAF (AI/ML learning data).
  • each of the first and second Cluster Local NWDAFs determines that it is not at a level that can be transmitted to the Central NWDAF, it may determine that additional information is needed to improve analysis accuracy and request and obtain the necessary additional information from another NWDAF, such as the Central NWDAF.
  • each 1st and 2nd Cluster Local NWDAF can perform an abnormal state prediction procedure for a specific NF by analyzing the acquired additional information (nth AI/ML analysis).
  • Each 1st and 2nd Cluster Local NWDAF can perform an abnormal state prediction procedure for a specific NF, and when an abnormal state, i.e. occurrence of a Signaling Storm, is recognized/detected, the prediction result (e.g. Signaling Storm Information OUTPUT) can be transmitted to the Central NWDAF.
  • an abnormal state i.e. occurrence of a Signaling Storm
  • the prediction result e.g. Signaling Storm Information OUTPUT
  • each of the first and second Cluster Local NWDAFs can also transmit delay, accuracy, urgency, zone information, etc. when transmitting prediction results (e.g., Signaling Storm Information OUTPUT).
  • prediction results e.g., Signaling Storm Information OUTPUT.
  • Central NWDAF collects data (prediction results, delay, accuracy, urgency, zone information, etc.) from multiple clusters, i.e. Cluster 1 and 2 Local NWDAF, and analyzes them on its own using AI/ML to derive/judge the final prediction results for a specific NF and deliver them to the relevant Consumer.
  • Analytics_Notify e.g. Influence NF, NF Action, Number of Influenced Subscribers, Expected Time
  • the Consumer can perform subsequent procedures such as selection exclusion/overload control for the NF and NF Cluster where the Signaling Storm occurred, based on the final prediction result received.
  • the first NWDAF which has predicted/judged the occurrence of an abnormal state, i.e., a Signaling Storm, by performing an abnormal state prediction procedure for the second NF, can transmit the prediction result for the second NF to the first NF within its region, and at this time, can provide information to exclude the second NF (NF #2) as a Required Action.
  • an abnormal state i.e., a Signaling Storm
  • the first NF that received the prediction result this time can perform a follow-up procedure with the Required Action to communicate with another NF, such as the third NF, instead of the second NF.
  • the first NWDAF may obtain additional information from another NWDAF, such as the Central NWDAF, or may receive prediction results for the second NF performed by the Central NWDAF.
  • another NWDAF such as the Central NWDAF
  • the first NWDAF can re-predict/judge whether there is an abnormality for the second NF, i.e., a Signaling Storm, and transmit the prediction result to the first NF.
  • the Required Action can also be changed.
  • the first NF that received the prediction result this time can perform a follow-up procedure with the Required Action and communicate with the recommended fourth NF instead of the second NF.
  • the 1st NF may, if necessary, transmit the completion level (Feedback/Reward score) of the result of the subsequent procedure (action) to the 1st NWDAF, and based on this, the 1st NWDAF can proceed in a closed-loop manner regarding how well the Action of the subsequent procedure was performed.
  • completion level Feedback/Reward score
  • a first NF as a Consumer NF requests an analysis and prediction of an abnormal state (e.g., Signaling Storm) to a first NWDAF, and the first NWDAF reports to the first NF that there is a delay in the transmission of a prediction result (e.g., Signaling Storm Information OUTPUT) according to the analysis and prediction.
  • a prediction result e.g., Signaling Storm Information OUTPUT
  • the second NWDAF can perform an abnormal state prediction procedure according to a request from the first NF, and transmit the predicted result (Recommended Action, e.g., Signaling Storm Prediction) analyzed/predicted for the NF (e.g., NF2,3,4,5) to the first NF.
  • the predicted result e.g., Signaling Storm Prediction
  • the first NF can perform a follow-up procedure based on the received Signaling Storm prediction result, and take action to forward the SBI message request only to NF 4,5, excluding NF 2,3 where the Signaling Storm Prediction is 75% or higher during Reselection.
  • the 1st NF may, if necessary, transmit the completion level (Feedback/Reward score) of the result of the subsequent procedure (action) to the 1st NWDAF, and based on this, the 1st NWDAF can proceed in a closed-loop manner regarding how well the Action of the subsequent procedure was performed.
  • completion level Feedback/Reward score
  • the communication technique between multi-NF/NWDAFs of the present invention can be applied in units of Zone (range of analysis/prediction) in communication between different Core networks/Clusters, and FIG. 16 describes one embodiment of this.
  • FIG. 16 it shows communication between different Core networks/Clusters, which are categorized into Local/Global Roaming, NW Slicing, NF Set, UE/RAN location, etc., and depicts Zones A, B, and C accordingly.
  • the first NF belonging to Zone C can request the first NWDAF to analyze and predict whether there is an abnormal state (e.g., Signaling Storm), and at this time, the request can be made for an unspecified Zone. (Zone: Any (*))
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the first NWDAF can obtain the analysis and prediction results of the abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction procedure performed by the first NWDAF itself and the analysis and prediction results of the abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction procedure performed by the federated second NWDAF through federated learning between NWDAFs, and the example of Fig. 16 shows a situation where the accuracy is judged to be 55% and 43%, respectively.
  • the abnormal state e.g., Signaling Storm
  • Signaling Storm Signaling Storm
  • the first NWDAF can transmit the prediction results of itself and the second NWDAF together to the first NF. (The first NWDAF/second NWDAF can each transmit their prediction results to the first NF.)
  • the first NF may be in a situation where the accuracy of each prediction result received this time is relatively low at 55% and 43%, and therefore no separate follow-up procedure (action) is performed according to the Required Action.
  • the 1st NF may request the 1st NWDAF to analyze and predict whether there is an abnormality (e.g., Signaling Storm) for a specific target Zone (e.g., Zone ⁇ A & B ⁇ ) for more accurate prediction results and appropriate follow-up procedures (actions) when necessary.
  • an abnormality e.g., Signaling Storm
  • a specific target Zone e.g., Zone ⁇ A & B ⁇
  • the first NWDAF can obtain the analysis and prediction results of the abnormal state (e.g., Signaling Storm) prediction procedure targeting only Zones A and B through the same NWDAF federated learning as the tactic, and transfer them to the first NF, and at this time, provide information to exclude Zone B as a Required Action.
  • the abnormal state e.g., Signaling Storm
  • the first NF in Zone C which has received the prediction result this time, can perform a follow-up procedure as a Required Action to exclude NFs in Zone B from communication and communicate only with Zone A.
  • a new Analytics ID is defined for predicting an abnormal state (e.g., Signaling Storm) between NF (e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, ...) ⁇ NWDAF, and by using the same, a communication technique between NF ⁇ NWDAF and a multi-NF/NWDAF communication technique are implemented to analyze/predict abnormal states such as Signaling Storm, thereby realizing a specific technical configuration that enables normal/abnormal NF, normal/abnormal operation between NFs, Signaling Storm, etc. to be identified and dealt with.
  • an abnormal state e.g., Signaling Storm
  • NF e.g., UENF, RANF, AMF, SMF, UPF, 10.1.
  • a communication technique between NF ⁇ NWDAF and a multi-NF/NWDAF communication technique are implemented to analyze/predict abnormal states such as Signaling Storm, thereby realizing a specific technical configuration that enables normal/abnormal NF, normal/a
  • the present invention achieves the effects of being able to detect abnormalities in NFs, abnormal operations between NFs, signaling storms, etc. and respond optimally accordingly, and the effects of avoiding degradation in communication and customer quality that may be caused thereby.
  • a signaling control method may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program commands, data files, data structures, etc., alone or in combination.
  • the program commands recorded on the medium may be those specially designed and configured for the present invention or may be those known to and usable by those skilled in the art of computer software.
  • Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and hardware devices specially configured to store and execute program commands such as ROMs, RAMs, and flash memories.
  • Examples of program commands include not only machine language codes generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the above hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

본 발명은, NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,쪋) ~ NWDAF 간에 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 정의하고 이를 이용하여 Signaling Storm 등의 비정상상태를 분석/예측하기 위한 NF ~ NWDAF 간, 멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법을 구현함으로써, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 방안을 제안하고 있다.

Description

NF 장치, NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법
본 발명은 NF(Network Function)의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
본원 출원은 2023년 06월 09일자로 출원된 한국 출원 제 10-2023-0074196호의 우선권을 주장하고, 이러한 출원의 내용 전체가 모든 목적들을 위해서 참조로서 본원에 포함된다.
현재 B5G/6G 네트워크에는 수 많은 NF(Network Function)들이 존재하며, NF 및 NF 간 SBI(Service Based Interface) 기반 Protocol로 처리되는 통신에 의해 수 많은 시그널링이 발생하고 있다.
또한, 현재 및 향후에 국사의 이중화/분산 수용 등의 구조로 진화하면서, 실제 상용의 B5G/6G 네트워크 환경에서는 각 장비의 종류 보다 훨씬 많은 시그널링이 NF 간 통신 시 발생하게 된다.
한편, B5G/6G 네트워크 환경에서는, NF의 비정상적인 동작, Erroneous NF 동작, 그리고 NF 내부/외부 요인 등으로 인해, Access, Core 망에 대량의 시그널 폭증(Signaling Storm)이 발생할 수도 있다.
헌데, 현재 B5G/6G 표준에서는, NF 또는 NF 간의 비정상 동작이나 Signaling Storm 등을 감지 및 대처하기 위한 해결 방안이 없는 상황이다.
현재의 표준에서는 NF가 항상 '정상'적인 동작인 것을 전제로 한다. 하지만 NF가 매우 많아지고 있으며, 오류, 지연, BURST 시그널링 등으로 인한 NF, NF 간의 비정상 동작, Signaling Storm 등이 발생할 수 있다.
즉, 현재로서는, NF 동작 자체, 혹은 NF 간의 통신에 대한 정상/비정상 동작 여부를 판단할 수 없고, 이 때문에 결국 통신 및 고객의 품질 저하로 이어질 수 있다. 혹은, 이를 방지하기 위해 사업자의 매우 많은 투자 비용과, NF 시스템들의 이중화/삼중화, 사전/후속 검증 절차(작업 시작up), 등 매우 많은 리소스들을 소모하게 된다.
실제로, 현재 매우 많은 NF의 장애가 주로 NF의 오류, fault, 기대하지 않았던 동작으로 인해, Control Plane(시그널링) 자체 혹은 NF 자체의 안정성에 대한 심각성이 커지고 있다.
이에, 본 발명에서는, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 새로운 기술 방안을 제안하여, 현재 표준에서의 방안 부재로 인한 다양한 문제 상황들을 개선하고자 한다.
본 발명에서 해결하고자 하는 과제는, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 새로운 기술 방안을 실현하는데 있다.
본 발명의 제 일 관점에 따른 NF(Network Function) 장치는, 명령어를 포함하는 메모리; 및 상기 명령어를 실행함으로써, 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NF(Network Data Analytics Function, NWDAF)로 분석에 이용될 정보를 전달하여 상기 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 예측 결과를 요청하되, 다수의 NWDAF 중 상기 전달할 정보에 따라 특정 NWDAF를 선택하여 전달하는 프로세서;를 포함한다.
구체적으로, 상기 프로세서는, 상기 전달할 정보에 대하여, 실시간성 데이터인지 또는 비실시간성 데이터인지 여부, 정보 분석에 소요되는 예상 처리 시간, 정보 분석에 요구되는 용량 중 적어도 하나를 기준으로 상기 특정 NWDAF를 선택할 수 있다.
구체적으로, 상기 다수의 NWDAF는, 상기 NF 장치와 근접한 위치(Local)에 있는 제1 NWDAF, 다수의 제1 NWDAF와 연동하여 비정상상태 예측 절차를 수행하는 제2 NWDAF를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 프로세서는, 상기 특정 NWDAF로부터 상기 전달한 정보에 대한 분석을 통해 수행된 비정상상태 예측 절차의 예측 결과를 전달 받으면, 상기 예측 결과에 따라 상기 다수의 NWDAF 중 타 NWDAF로 예측 결과를 추가 요청할 수 있다.
구체적으로, 상기 프로세서는, 상기 특정 NWDAF 또는 상기 타 NWDAF로부터 전달받은 상기 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행하며, 상기 후속 절차 수행이 불가능하다고 판단되면, 상기 특정 NWDAF 또는 상기 타 NWDAF로 대체 후속 절차 수행을 위한 예측 결과를 재 요청할 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따른 NWDAF(Network Data Analytics Function) 장치는, 명령어를 포함하는 메모리; 및 상기 명령어를 실행함으로써, 각 NF로부터 전달되는 정보 분석을 통해 특정 NF와 관련된 비정상상태 예측 절차를 수행하여 예측 결과를 도출하고, 상기 예측 결과에 따라 타 NWDAF로 정보를 전달하거나 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하는 프로세서;를 포함한다.
구체적으로, 상기 프로세서는, 상기 예측 결과에 대한 정확도(Accuracy), 영향도, 긴급성 중 적어도 하나를 기준으로, 상기 타 NWDAF로의 정보 전달을 제어할 수 있다.
구체적으로, 상기 프로세서는, 상기 예측 결과에 따라, 상기 타 NWDAF로 정보를 전달하여 상기 타 NWDAF에서 수행되는 상기 특정 NF에 대한 최종 예측 결과 도출을 위한 비정상상태 예측 절차 시에 이용되도록 하거나, 상기 예측 결과에 따라, 상기 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하여 추가 정보까지 분석하는 상기 비정상상태 예측 절차 재 수행을 통해 최종 예측 결과를 도출할 수 있다.
구체적으로, 상기 타 NWDAF는, 다수의 Local NWDAF와 연동하여 비정상상태 예측 절차를 수행하는 Central NWDAF일 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따른 NF(Network Function)에서 수행되는 시그널링 제어 방법은, 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NF(Network Data Analytics Function, NWDAF)로, 분석에 이용될 정보를 전달하여 상기 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 예측 결과를 요청하는 단계를 포함하며; 상기 단계는, 다수의 NWDAF 중 상기 전달할 정보에 따라 특정 NWDAF를 선택하여 전달할 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따른 NWDAF(Network Data Analytics Function)에서 수행되는 시그널링 제어 방법은, 각 NF로부터 전달되는 정보 분석을 통해 특정 NF와 관련된 비정상상태 예측 절차를 수행하여 예측 결과를 도출하는 단계; 상기 예측 결과에 따라, 타 NWDAF로 정보를 전달하거나 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하는 단계를 포함한다.
본 발명의 NF 장치, NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 따르면, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 따라 적응적으로 대처할 수 있도록 하는 구체적인 기술 구성을 실현하고 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, NF의 비정상, NF 간의 비정상 동작, Signaling Storm 등을 감지할 수 있고 이에 따라 최적으로 대처할 수 있게 되는 효과, 이로 인해 야기될 수 있는 통신 및 고객의 품질 저하를 피할 수 있는 효과 등을 도출한다.
도 1은 Signaling Storm 발생하는 문제 상황의 일 예를 보여주는 예시 도이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 멀티 NF/NWDAF 및 핵심 특징을 설명하기 위한 예시 도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 NF 장치 및 NWDAF 장치의 구성을 보여주는 블록 도이다.
도 5는 본 발명에서 NF 및 NWDAF 간 통신 내용을 설명하는 일 예시 도이다.
도 6 내지 도 10은 본 발명의 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 의해 진행되는 Call flow를 보여주는 실시 예들이다.
도 11 내지 도 16은 본 발명의 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 의해 진행되는 Signaling Storm 상태에 따른 Call flow를 보여주는 실시 예들이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대하여 설명한다.
본 발명은 NF(Network Function)의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
5G에서는, 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 영역(Control Plane) 및 데이터 송수신 기능의 영역(User Plane)을 구분한 네트워크 구조를 정의하고 있다.
이때, 5G에서 Control Plane(CP)의 노드는, 단말의 무선구간 액세스를 제어하는 AMF(Access and Mobility Management Function), 단말 정보와 단말 별 가입서비스정보, 과금 등의 정책을 관리/제어하는 PCF(Policy Control Function), 단말 별로 데이터 서비스 이용을 위한 세션(Session)을 제어/관리하는 SMF(Session Management Function), 외부 망과의 정보 공유 기능을 담당하는 NEF(Network Exposure Function), 사용자의 가입자 DB 및 인증을 관리/제어하는 UDM/AUSF(Unified Data Management /AUthentication Function), 네트워크 내 각 NF(Network Function)들에 대한 정보를 관리/제어하는 기능의 NRF(Network Repository Function), 가입자의 과금을 처리하는 CHF(CHarging Function), 다양한 네트워크 데이터를 수집 및 분석하는 기능의 NWDAF(NetWork Data Analytics Function) 등으로 정의할 수 있다.
그리고, 5G에서 User Plane(UP)의 노드는, SMF의 제어(연동)를 토대로 단말과의 세션을 통해 단말 및 외부 서비스망(예: 인터넷) 상의 서버 간 데이터를 송수신하는 UPF(User Plane Function)로 정의할 수 있다.
이러한 5G에서 Control Plane의 제어 노드 및 User Plane의 데이터 노드는 모드 NF(Network Function)라 통칭할 수 있다.
즉, 5G는 Control Plane 및 User Plane에서 특정 기능을 수행하는 NF(Network Function)를 정의하고, NF 간에 서비스 기반 인터페이스(Service Based Interface, SBI)를 사용하여 연동을 하도록 정의되어 있다.
한편, 최근에는 단말(UE) 역시 5G Architecture로 진화 및 NF로 구현함으로써, Control Plane 및 User Plane의 NF들 뿐 아니라 UE(이하, UENF)까지도 통일되게 SBI를 사용하여 통신하도록 NF화하는 연구가 진행되고 있다.
본 발명은, 전술한 NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...)의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
현재 B5G/6G 네트워크에는 수 많은 NF(Network Function)들이 존재하며, NF 및 NF 간 SBI 기반 Protocol로 처리되는 통신에 의해 수 많은 시그널링이 발생하고 있다.
또한, 현재 및 향후에 국사의 이중화/분산 수용 등의 구조로 진화하면서, 실제 상용의 B5G/6G 네트워크 환경에서는 각 장비의 종류 보다 훨씬 많은 시그널링이 NF 간 통신 시 발생하게 된다.
한편, B5G/6G 네트워크 환경에서는, NF의 비정상적인 동작, Erroneous NF 동작, 그리고 NF 내부/외부 요인 등으로 인해, Access, Core 망에 대량의 시그널 폭증(Signaling Storm)이 발생할 수도 있다.
도 1은 Control Plane에서 NF 간 Signaling Storm이 발생한 문제 상황을 예시로서 보여주고 있다.
5G를 비롯한 통신 기술에 있어서, 정상적인 호 처리에 대한 부분은 안정성, RM(Risk Management), 고객 품질 증대/유지 등, 사업자 입장에 매우 중요한 부분 중 하나이다.
헌데, 현재 B5G/6G 표준에서는, NF 또는 NF 간의 비정상 동작이나 Signaling Storm 등을 감지 및 대처하기 위한 해결 방안이 없는 상황이다.
현재의 표준에서는 NF가 항상 '정상'적인 동작인 것을 전제로 한다. 하지만 NF가 매우 많아지고 있으며, 오류, 지연, BURST 시그널링 등으로 인한 NF, NF 간의 비정상 동작, Signaling Storm 등이 발생할 수 있다.
즉, 현재로서는, NF 동작 자체, 혹은 NF 간의 통신에 대한 정상/비정상 동작 여부를 판단할 수 없고, 이 때문에 결국 통신 및 고객의 품질 저하로 이어질 수 있다. 혹은, 이를 방지하기 위해 사업자의 매우 많은 투자 비용과, NF 시스템들의 이중화/삼중화, 사전/후속 검증 절차(작업 시작 up), 등 매우 많은 리소스들을 소모하게 된다.
실제로, 현재 매우 많은 NF의 장애가 주로 NF의 오류, fault, 기대하지 않았던 동작으로 인해, Control Plane(시그널링) 자체 혹은 NF 자체의 안정성에 대한 심각성이 커지고 있다.
이에, 본 발명에서는, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 새로운 기술 방안을 제안하여, 현재 표준에서의 방안 부재로 인한 다양한 문제 상황들을 개선하고자 한다.
본 발명에서 제안하는 새로운 기술 방안의 핵심은, NF ~ NWDAF 간에 본 발명을 위한 새로운 Analytics ID를 정의하고, NF 간 통신에 대하여 분석에 필요한 정보를 NWDAF에 입력(Input/Ingress)으로서 인가하며, NWDAF는 내부의 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)을 통해 분석/예측 결과를 출력(Output/Egress)하여 NF로 전달하는데 있다.
여기서, NWDAF는 사업/운용 및 관리를 담당하는 BSS/OSS(Business Support System/Operational Support System and O&M), 저장소 및 연결 메시지를 담당하는 DCCF(Data Collection Coordination Function), ADRF(Analytics Data Repository Function), MFAF(Messaging Framework Adaptor Function), MDAS(Management Data Analytics Service) 및 AI/ML을 담당하는 Analytics Logical Function (AnLF), Model Training Logical Function (MTLF)로 구성될 수 있다.
본 발명에서는 NWDAF가 포괄적으로 상기 기능을 수행할 수 있는 것으로 가정할 수 있다.
여기서, 본 발명에서 제안하는 NWDAF는 연합학습(federated/distributed learning model)과 centralized model을 각각 혹은 모두 가질 수도 있다.
본 발명은 단말(UENF), 기지국(RANF), Core(CNF)에서의 기능 단위로, 모든 이동통신 분야에서 NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...)에 적용될 수 있다.
다만, 이하의 설명에서는, 설명의 편의 상 Core NF 로서 언급하여 구체적인 실시 예들을 설명하겠다.
먼저, 도 2를 참조하여, 본 발명의 핵심 특징을 간략히 설명하면 다음과 같다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 제안하는 기술 방안은, 모든 NF(10,예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...)에 적용 가능하며, NF(10,예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...) 및 NWDAF 간 통신에 적용 가능하다.
도 2에서는, 본 발명의 기술 방안이 적용되는 NF(10)로서 제1 NF, 제2 NF,...제N NF를 도시하고, 본 발명의 기술 방안이 적용되는 NWDAF로서 Local NWDAF(20) 및 Central NWDAF(30)를 도시하고 있다.
Local NWDAF(20)는 실시간성의 빠른 정보 수집 및 처리를 위한 구성으로서 Local 지역 단위로 구현되고, Central NWDAF(30)는 비실시간성의 대량 정보 수집 및 처리를 위한 구성으로 구현되는 점에 차이가 있을 뿐이다.
즉, Local NWDAF(20) 및 Central NWDAF(30)에는, 본 발명이 동일하게 적용될 수 있으며, 다만 지역적 역할 및 위치에 따라 명칭이 달라질 수 있다.
즉, 본 발명에 따르면, NF ~ NWDAF 간에 본 발명을 위한 새로운 Analytics ID를 정의할 수 있다.
예를 들면, 다음의 표 1과 같이 Signaling Storm, Erroneous NF, Misbehaving NF 등, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작을 파악하기 위한 새로운 Analytics ID를 정의할 수 있다.
Figure PCTKR2023014730-appb-img-000001
다만 이하 설명에서는, "Signaling Storm"에 초점을 맞추어 본 발명을 설명하도록 하겠다.
물론, Analytics ID 이름 차원에서는, 통상적으로 Erroneous NF, 혹은 Misbehaving NF 등으로 용도에 맞게 사용할 수 있을 것이다.
본 발명은, NF(10) ~ NWDAF(20,30) 간에 신규 “Signaling Storm”의 Analytics ID를 정의 및 이를 이용하는 통신 기법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 각 NF(10)는 NWDAF(20,30)에서 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 예측하는데 필요로 하는 정보(예: 내부/외부 정보, NWDAF(20,30)에 의해 특정되는 특정 정보, 등)를 “Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 NWDAF(20,30)에 입력(Input/Ingress) 및 전달한다.
이에, 본 발명에서 NWDAF(20,30)는, NF(10)들로부터의 내부/외부 정보, 특정 정보 등을 내부의 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)을 통해 분석함으로써, 각 NF(10) 및 NF(10, 예: 제1 NF, 제2 NF,...제N NF) 간의 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 예측할 수 있다.
이때, NWDAF(20,30)는, 내부의 분석 프로세싱으로서 Machine Learning, Deep Learning 알고리즘 등 다양한 알고리즘 중 선택 및 동작할 수 있다.
즉, NWDAF(20,30)는, 세부적인 분석/예측을 위해 필요 시 선택적으로 원하는 NF(10)에게 정보를 특정하여 요청/입수하여 재 분석을 수행함으로써 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 세부 예측할 수도 있다.
그리고 본 발명에서 NWDAF(20,30)는, 각 NF(10) 및 NF(10) 간의 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 분석/예측한 결과를 전달이 필요한 NF(10)로 출력(Output/Egress)하여 전달함으로써, 해당 NF(10)로 하여금 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있도록 한다.
특히, 본 발명에서는, "Signaling Storm”의 Analytics ID를 이용한 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법을 구체적으로 제안하고자 한다.
본 발명에서는, 1개의 NF(10)가 다수의 NWDAF NWDAF(20,30)와 연동 가능한 구조이다.
예를 들면, 도 2에서 알 수 있듯이, 각 NF(10)는 NF 자체적인 분석(예: Self AI/ML)을 통해 자신에 대해 비정상상태 즉 Signaling Storm인지를 예측/판단할 수도 있다.
이 경우, 각 NF(10)는, 자신의 비정상상태 예측/판단을 보다 명확히 하기 위해, 자신과 근접한 위치의 Local NWDAF(20)로 예측 결과를 요청할 수 있고, 필요 시 Central NWDAF(30)로 예측 결과를 (추가) 요청할 수도 있다.
통상적으로, Local NWDAF(20)는, local 지역 내 NF들에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 담당하는 NWDAF를 의미하며, NF(10)와 근접한 위치에 구축되고 소용량, 저Processing, 혹은 Algorithm 제약 등으로 실시간성의 빠른 정보 수집 및 분석(AI/ML)을 수행하여 빠르게 비정상상태(예: Signaling Storm)를 예측할 수 있다.
Central NWDAF(30)는 Local NWDAF(20) 보다 넓은 범위/지역을 위해 구축된 NWDAF를 의미하며, 상대적으로 대용량, 고Processing 등으로 비실시간성의 대량 정보 수집 및 분석(AI/ML)을 수행하여 정확하고 세부적인 비정상상태(예: Signaling Storm)를 예측할 수 있다.
일 예를 들어, NF(10)가 NF 자체적인 분석(예: Self AI/ML)을 통해 자신이 비정상상태 즉 Signaling Storm인 것으로 예측/판단하고 Local NWDAF(20)로 자신에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 요청하면, Local NWDAF(20)는 내부 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)을 통해 관련 정보들을 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 절차를 수행하여 해당 NF(10)가 비정상상태(예: Signaling Storm)인지 예측할 수 있다.
이때, Local NWDAF(20)는 해당 NF(10)가 비정상상태(예: Signaling Storm)인지 예측한 예측 결과의 정확도(Accuracy)에 따라, 예측 결과를 해당 NF(10)로 바로 전달할 수 있고 추가 분석 후에 해당 NF(10)로 전달할 수 있다.
예를 들면, Local NWDAF(20)는, 예측 결과의 정확도(Accuracy)가 높다면 예측 결과를 해당 NF(10)로 바로 전달할 수 있다.
반면, Local NWDAF(20)는, 예측 결과의 정확도(Accuracy)가 기 설정된 기준치 보다 낮다면, 해당 NF(10)로 예측 결과를 전달하면서 동시에 Central NWDAF(30)로 필요한 정보를 전달하면서 NF(10)에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 추가로 요청할 수 있다.
이렇게 되면, 해당 NF(10)는 우선 Local NWDAF(20)로부터 전달받은 예측 결과에 따라 후속 절차를 수행할 수 있으며, 이후 Local NWDAF(20)로부터 다시 전달받게 되는 "Central NWDAF(30)에 의한 추가 분석 및 예측"이 반영된 예측 결과에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
또는 Local NWDAF(20)는, 예측 결과의 정확도(Accuracy)가 기 설정된 기준치 보다 낮다면, 해당 NF(10)로의 예측 결과 전달을 보류하고, Central NWDAF(30)로 필요한 정보를 전달하면서 NF(10)에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 추가로 요청할 수 있다.
이렇게 되면, Local NWDAF(20)는 자신의 예측 결과 및 "Central NWDAF(30)에 의한 추가 분석 및 예측"이 반영된 예측 결과를 해당 NF(10)로 전달할 수 있고, 해당 NF(10)는 예측 결과에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
이렇듯, 본 발명에서는, NWDAF(20,30) 관점에서 자신이 수행한 정보 분석 및 예측 결과에 따라서 어떤 NF 및 어떤 NWDAF와 통신할 것인지, 구체적이고 적응적인 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법을 제안하고 있다.
또한, 본 발명에서는, NF(10)는 필요 시, 자신에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과 요청을, Local NWDAF(20) 및 Central NWDAF(30) 모두에게 전달하여 요청할 수 있다.
예를 들면, NF(10)는 Local NWDAF(20) 및 Central NWDAF(30) 모두에게 동시에 자신에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 요청할 수도 있고, Resource나 Network 망 상태(예: 부하) 등을 고려하여 우선은 Local NWDAF(20)에 요청하고 필요 시/또는 가능할 시에 Central NWDAF(30)에도 요청할 수 있다.
이렇게 되면, 해당 NF(10)는, Local NWDAF(20)에만 요청한 경우 Local NWDAF(20)로부터 전달받은 예측 결과에 따라 후속 절차를 수행할 수 있으며, Local NWDAF(20) 및 Central NWDAF(30) 모두에게 요청한 경우라면 양 측의 예측 결과 중 정확도(Accuracy)가 높은 예측 결과에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
이렇듯, 본 발명에서는, NF(10) 관점에서 다수의 NWDAF(20,30)와 통신하여 특정 NF(예: 자신, 타 NF 등)에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 얻을 수 있는, 구체적이고 적응적인 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법을 제안하고 있다.
결국, 본 발명에서는, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악하고 이에 따라 적응적으로 대처할 수 있도록 하는 구체적인 기술 구성(NF ~ NWDAF 간에 신규 Analytics ID를 정의 및 이를 이용하는 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법)을 실현하고 있다.
즉, 본 발명에서 실현하는 NF ~ NWDAF 간에 신규 Analytics ID를 정의 및 이를 이용하는 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법은, 매우 많은 NF 간 통신에 대한 정상/비정상 동작을 빠르고 용이하게 파악/감지하고, 이에 따라 최적으로 대처/조치할 수 있는 혁신적인 기술이라 하겠다.
도 3 및 도 4은 본 발명의 실시 예에 따른 NF 장치의 구성을 보여주고 있다.
도 3 및 도 4를 참조한 설명에 앞서, 본 발명에서 활용하는 NWDAF에 대하여 설명하겠다.
NWDAF는, 3GPP 표준 장비로, NF에서 직접 혹은 DCFData Collection Function 를 통한 분석을 위한 소스 정보(Data)를 받고 분석을 수행하는 장비이며, 분석 결과(Insight)에 따라 NF로 제어 요청(예: Recommendation)을 전달하는 동작까지 포함할 수도 있다.(close-loop feedback)
이와 같은 NWDAF는 SBI(Service Based Interface)를 사용하며, 따라서 NF와의 데이터 수집 및 제어 요청 송수신 시 SBI의 기본인 Request/Response, 또는 Subscription /Notification 방식으로 사용할 수 있다.
현재 표준에서는, NWDAF에 대한 표준화가 진행되고 있으며, 다음은 현재 정의되어 있는 Analytics ID의 예이다.
·UE Communication
·UE Mobility
·Expected UE behavior
·Abnormal UE behavior
·Observed service experience
·QoS Sustainability
·User Data Congestion
·Network Performance
앞서 설명하였듯이, 현재 표준에서는 NF ~ NWDAF 간 통신 기법에 대한 구체화가 부족한 상황이고, 특히 NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악/감지하고 이에 대처/조치하기 위한 통신 기법이 없는 상황이다.
반면, 본 발명은, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악/감지하고 이에 대처/조치하기 위한 구체적인 기술 구성(NF ~ NWDAF 간에 신규 Analytics ID를 정의 및 이를 이용하는 통신 기법)을 실현하고 있다.
다시 설명을 이어가면, 도 3은 각 NF(10, 예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...) 관점의 도시이며, 도 4는 본 발명의 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NWDAF(20,30) 관점에서의 도시이다.
먼저 도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명의 실시 예에 따른 NF 장치(10)는, 명령어를 포함하는 메모리(미도시); 및 상기 명령어를 실행함으로써, 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NWDAF로 분석에 이용될 정보를 전달하여 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 예측 결과를 요청하되, 상기 전달할 정보에 따라서 다수의 NWDAF 중 특정 NWDAF를 선택하여 전달하는 프로세서(이하, 제어부(11))를 포함할 수 있다.
제어부(11)는, NWDAF로부터 특정 NF와 관련된 비정상상태를 예측한 예측 결과를 전달받고, 상기 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
본 발명에서 각 NF(10), NWDAF(20,30)는, SBI Message 송수신을 위한 SBI 모듈을 구비하며, SBI 모듈은 기본적으로 입력(Input, Receive, Ingress)/처리(NF Process)/출력(Output, Send, Egress)을 수행한다.
여기서, SBI 모듈의 인터페이스는 SBI에서 정의한 메시지(SBI Message)로써, 그 프로토콜은 UDP/IP, TCP/IP, HTTP, HTTP/2, HTTP/3 및 QUIC 등의 Application layer의 헤더를 포함한 데이터 패킷을 의미할 수 있다.
본 발명의 NF(10)에서 제어부(11)는, 특정 NF와 관련된 비정상상태를 예측한 예측 결과를 전달받고 상기 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
여기서, 비정상상태란, 하나 이상의 NF에서 발생되는 신호(Signaling/Transactions)에 따른 시그널 폭증(Signaling Storm), 또는 상기 특정 NF 또는 NF 간의 오작동(Erroneous/Misbehaving)을 포함할 수 있다.
이때, 특정 NF는, NF(10)가 예측 결과를 요청한 NF, 또는 NF(10)가 예측 결과를 요청한 범위 내 NF를 의미할 수 있다.
즉, 본 발명에 따르면, 각 NF(10, 제어부(11))는 비정상상태 여부를 알고 싶은 NF(NF(10) 자신, 또는 타 NF) 또는 NF 범위를 정하여 예측 결과의 전달을 NWDAF(20,20)에 요청할 수 있으며, “Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 요청할 수 있다.
이에, NF(10)에서 제어부(11)는, 특정 NF 즉 예측 결과를 요청한 NF 또는 기 요청한 범위 내 NF와 관련하여 비정상상태(예: Signaling Storm)를 예측한 예측 결과를 NWDAF(20,30)로부터 전달받으며, “Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 전달 받는다.
그리고, NF(10)에서 제어부(11)는, 전달받은 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
이렇듯, 본 발명에서는, NF ~ NWDAF 간에 새롭게 정의한 Analytics ID, 예컨대 “Signaling Storm”의 Analytics ID를 기반으로 NF ~ NWDAF 간 통신 기법을 실현하고 있다.
도 5를 참조하여 일 예를 설명하면, NWDAF(20,30)가 특정 정보를 NF(10)로 요청하는 경우, NF(10)는 Producer NF이며 NWDAF(20,30)는 Consumer NF가 된다.
[NWDAF ---> (Nnf)---> NF]
NF(10)가 특정 NF의 비정상상태 예측 결과를 알고 싶어 NWDAF(20,30)로 예측 결과를 요청하는 경우, NWDAF(20,30)는 Producer NF이며 NF(10)는 Consumer NF가 된다.
[NF ---> (Nnwdaf)---> NWDAF]
여기서, NF ~ NWDAF 간 요청 방식은 SBI에 따라, Request/Response 방식, Subscription /Notification 방식으로 사용될 수 있다.
도 5는 NWDAF(20,30)는 Producer NF이며 NF(10)는 Consumer NF인 요청 동작을 도식화하고 있다.
예를 들면, 도 5 (A)와 같이 Subscription /Notification 방식으로, NF(10)는 비정상상태 여부를 알고 싶은 NF(NF(10) 자신, 또는 타 NF) 또는 NF 범위를 정하여 예측 결과의 전달을 NWDAF(20,30)로 요청(Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Subscribe)하고, 이후 NWDAF(20,30)로부터 예측 결과를 전달(Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Notify)받는 동작을 보여주고 있다.
한편, 도 5 (B)와 같이 Request/Response 방식으로, NF(10)는 비정상상태 여부를 알고 싶은 NF(NF(10) 자신, 또는 타 NF) 또는 NF 범위를 정하여 예측 결과의 전달을 NWDAF(20,30)로 요청(Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request)하고, 즉시 NWDAF(20,30)로부터 예측 결과를 전달(Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request response)받을 수도 있다.
이때 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NF 즉 NWDAF(20,30)로부터 전달되는 예측 결과(Insight)는, 비정상상태 예측 절차를 위해 새롭게 정의된 특정 Analytics ID를 기반으로 전달될 수 있다(표 1 참조).
즉, NWDAF(20,30)로부터 전달되는 예측 결과는, 앞서 설명한 표 1과 같이 Signaling Storm, Erroneous NF, Misbehaving NF 등, NF ~ NWDAF 간에 본 발명을 위해 새롭게 정의한 Analytics ID를 기반으로 전달될 수 있다.
다만 이하의 실시 예 설명에서는, 전술과 같이 비정상상태로서 "Signaling Storm"에 초점을 맞추어 설명하도록 하겠다.
특히, 본 발명에서 NF(10)의 제어부(11)는, 앞서 설명한 바와 같이 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부를 알고 싶은 NF(NF(10) 자신, 또는 타 NF) 또는 NF 범위를 정하여 이에 대한 예측 결과를 NWDAF로 요청(Subscription 또는 Request)할 수 있다.
이하 설명에서는, 설명의 편의 상 NF(10) 자신에 대해 비정상상태(예: Signaling Storm)인지 여부를 분석 및 요청하는 실시 예를 언급하여 설명하겠다.
이렇듯, NF(10)의 제어부(11)는, NF(10) 자신에 대해 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 분석 및 예측 결과를 요청할 때, NWDAF에서의 금번 분석에 이용될 정보에 따라서 다수의 NWDAF 중 특정 NWDAF를 선택하여 요청을 전달할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 프로세서 즉 제어부(11)는, NWDAF에서의 금번 분석에 이용될 (전달할) 정보에 대하여, 실시간성 데이터인지 또는 비실시간성 데이터인지 여부, 정보 분석에 소요되는 예상 처리 시간, 정보 분석에 요구되는 용량 중 적어도 하나를 기준으로 다수의 NWDAF 중 특정 NWDAF를 선택할 수 있다.
예를 들면, NF(10)의 제어부(11)는, 금번 분석에 이용될 (전달할) 정보가 실시간성 데이터 종류에 해당하면, 다수의 NWDAF 중 NF(10)와 근접한 위치의 Local NWDAF(20)를 특정 NWDAF로 선택하여 Local NWDAF(20)로 요청할 수 있다.
또는, NF(10)의 제어부(11)는, 금번 분석에 이용될 (전달할) 정보에 대한 정보 분석에 소요되는 예상 처리 시간(expected processing 시간)이 기준 시간 보다 길거나 정보 분석에 요구되는 용량이 기준 용량 보다 큰 경우라면, 다수의 NWDAF 중 Central NWDAF(30)를 특정 NWDAF로 선택하여 Central NWDAF(30)로 요청할 수 있다.
이 밖에도, NF(10)의 제어부(11)는, Resource나 Network 망 상태(예: 부하) 등을 고려하여, 우선 Local NWDAF(20)를 특정 NWDAF로 선택하여 Local NWDAF(20)로 요청하고, 이후 필요 시/또는 가능할 시에 타 NWDAF(예: 타 Local NWDAF(20) 또는 Central NWDAF(30))도 특정 NWDAF로 선택하여 Central NWDAF(30)로도 요청할 수 있다.
구체적으로 예를 들면, NF(10)의 제어부(11)는, 특정 NWDAF 예컨대 Local NWDAF(20)로부터 금번의 예측 결과 요청에 따른 (전달한) 정보에 대한 분석을 통해 수행된 비정상상태 예측 절차의 예측 결과를 전달 받으면, 해당 예측 결과에 따라 다수의 NWDAF 중 타 NWDAF(예: 타 Local NWDAF(20) 또는 Central NWDAF(30))를 특정 NWDAF로 추가 선택할 수 있고 해당 타 NWDAF로 예측 결과를 추가 요청할 수 있다.
예를 들면, NF(10)의 제어부(11)는, Local NWDAF(20)로부터 NF(10) 자신에 대해 비정상상태(예: Signaling Storm)인지 여부를 분석 및 예측한 예측 결과를 전달 받으면, 이 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
이때, NF(10)에서 금번 예측 결과에 따른 후속 절차 수행이 불가능한 상황이 존재할 수 있다.
NF(10)의 제어부(11)는, 금번 예측 결과에 따른 후속 절차 수행이 불가능하다고 판단되면, 대체 후속 절차 수행을 위한 예측 결과의 재 요청이 필요하다고 판단할 수 있다.
이에, NF(10)의 제어부(11)는, 금번 예측 결과에 따른 후속 절차 수행이 불가능하다고 판단되면, 다수의 NWDAF 중 타 NWDAF(예: 타 Local NWDAF(20) 또는 Central NWDAF(30))를 특정 NWDAF로 추가 선택, 해당 타 NWDAF로 대체 후속 절차 수행을 위한 예측 결과를 재 요청하여(필요 시 분석에 요구되는 정보도 전달), 타 NWDAF(예: 타 Local NWDAF(20) 또는 Central NWDAF(30))로부터 전달 받게 되는 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
물론, NF(10)의 제어부(11)는, 금번 예측 결과에 따른 후속 절차 수행이 불가능하다고 판단되면, Local NWDAF(20)로 후속 절차 수행의 불가능 상황을 알리고 대체 후속 절차 수행을 위한 예측 결과를 재 요청하여(필요 시 재 분석을 위한 정보도 전달), 다시 전달 받게 되는 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수도 있다.
이렇듯, 본 발명에서는, NF(10) 관점에서 다수의 NWDAF(20,30)와 통신하여 자신에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 얻을 수 있는, 구체적이고 적응적인 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법을 제안하고 있다.
본 발명에서 각 NF(10, 예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...)는 VNF/VM 형태 또는 CNF/Pod 형태로 구현 될 수 있으며, 형태와 무관하게 NF 내부 정보(Internal Information) 및 외부 정보(External Information)를 측정/추출하고, NWDAF(20)로 전달할 수 있다.
여기서, NF(10)의 내부 정보(Internal Information)는, NF(10)에서의 내부적으로 처리 상태에 대한 정보를 의미한다.
예를 들면, 진행 중인 호 처리 정보, 가입자(군)의 상태 정보 및 시스템 자체의 리소스(CPU/Mem/Disk) 사용률, File I/O 에 대한 지연 정보, 부하 (Load) 수준 이나 설계 한계 용량 대비 수용양(Capacity), 호 처리를 위한 리소스 정보 Pool, 혹은 라우팅 테이블 등 해당 NF(10) 에서 취득할 수 있는 모든 정보가 "NF 내부 정보"에 속할 수 있다.
나아가, NF(10)의 내부 정보(Internal Information)에는, NF(10)에서 관장하고 있는 OAM 영역, Control Plane Processing Logic, 등도 측정/포함될 수 있다.
이와 같은 NF 내부 정보(Internal Information)를 테이블화하여 다음의 표 2와 같이 나타낼 수 있다. 즉, NF(10)의 내부 정보(Internal Information)는, 표 2와 같은 정보들을 포함하여, 주기적, 혹은 특정 Threshold 에 도달한 경우 등 다양한 조건으로 측정/갱신/전달(NF → NWDAF)될 수 있다.
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이러한 NF 내부 정보(Internal Information)를 실시 예로서 정의하면, 다음의 정보들의 조합으로 구성될 수 있다.
·Context Amount : 현재 시스템에 수용된 단위(가입자,세션,프로파일 등) 정보의 량
·Context Status : 현재 시스템에 수용된 단위별 정보의 주요 상태 정보
·Complete(Success/Attempt) Ratio per Each Call Procedure : 해당 시스템 연관된 주요 호 처리 절차에서 시스템 내부 처리 중 주요 성공율(예: 시스템 내 Pod 간 재 전송등 오버헤드 요소)
·Resource Usage : 시스템 주요 리소스(CPU,Mem,Disk)의 현재 부하율(혹은, 사용률)
·Processing Latency : 해당 시스템 연관된 주요 호 처리 절차에서 시스템 내부 처리 중 소요된 시간
· Capacity/Load :시스템 전체 Capacity(단순 비율이 아닌 규모 확인 가능한) 및 부하 정보
· Locality : 시스템의 위치 정보로 논리적 위치 정보나 물리적 위치 정보, 또한 Operator 지정 단위일 수 있음
· Backoff-time to be normal status (minimum) : 부하 경감(혹은 주요 factor 에 대한 정상 범위로 시스템 상태 변화)을 위해 확보 필요한 (예상) 시간
· CM(Configuration Management)/PM(Performance Management)/FM(Fault Management)에 대한 통계 정보 중 적어도 하나를 포함
한편, NF(10)의 외부 정보(External Information)는, NF(10)가 네트워크 연결을 통해 동작하는 통신, 즉 타 NF/단말/기지국/ISP 등과의 통신에 대한 정보를 의미한다.
예컨대, NF 외부 정보(External Information)란, 제1 NF와 제2 NF가 연동되는 통신 상황을 가정할 때, 제 1NF가 바라보는 제2 NF 와의 통신에서 얻을 수 있는 정보를 의미할 수 있다.
또한 예를 들어, 송수신 메시지에 대한 양/응답 시간/성공여부(률) 및 health check 결과, 제2 NF로부터 전달받은 상태 정보(Load, Capa, Status, Cause 등), 연동을 위해 생성된 TCP Connection 개수, Sequence ID #, 제1 NF에서 처리하는 Context 량 중 제2 NF와의 연동으로 처리되는 Context의 량(절대적 수치 or 비율) 등을 포함하여, 연동/통신 과정에서 취득할 수 있는 모든 정보가 "NF 외부 정보"에 속할 수 있다.
이렇듯, 본 발명에서 NF 외부 정보(Internal Information)는, NF에 대한 입력(Input/Ingress) 및 출력(Output/Egress)의 인터페이스(이하, 통신 인터페이스라 함)에 대하여, Signaling 유형(Type) 별로 측정되는 속도(Speed), 부하(Load), 정합성(Consistency) 중 일부 또는 전부의 상태 정보를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, NF 외부 정보(Internal Information)를 구성하는 통신 인터페이스의 Signaling 유형(Type)은, 다음과 같이 정의할 수 있다.
·물리적 종류 (ex: 유선 → USB 종류, 광케이블, 동케이블 등, 무선 → WiFi), 물리적 모듈 (ex: 광 트랜시버, RJ45 트랜시버)
·물리적 포트 위치(ex: 포트 1, 포트 2)
·물리적/논리적 조합정보(ex: 10GbE 랜선 4개의 조합, active-standby / active-active redundancy 구조)
·논리적 식별 정보 (ex: Usb1, Eth1, wlan1, br1 등)
한편, NF 외부 정보(Internal Information)를 구성하는 통신 인터페이스의 속도(Speed)는, 다음과 같이 정의할 수 있다.
·대역폭 (ex: bandwidth 1Gb/s, 10Gb/s 등)
·전송 속도 (ex: throughput 10Mb/s, 1Gb/s 등)
·Uplink / Downlink 구분
·처리 중인 전체 세션 개수
·처리 중인 각 세션 내 세부 메시지 별 구분 (예: Service Name, Operation, Attribute 별 구분)
한편, NF 외부 정보(Internal Information)를 구성하는 통신 인터페이스의 부하(Load)는, 다음과 같이 정의할 수 있다.
·인터페이스 처리와 관련된 ingress, egress 자원 부하 상태 정보 (ex: CPU / Memory / Storage usage)
·인터페이스 처리와 관련된 ingress, egress에 연결된 인터페이스 로드 상태 정보 (ex: TPS(transaction per second, CPS(connection per second))
·Burst 정보 (ex: Min/Avg/Max 등의 Signaling TPS, CPS)
·단방향 (unidirectional) 및 양방향 (bidirectional) 지연 값 (ex: RTT)
한편, NF 외부 정보(Internal Information)를 구성하는 통신 인터페이스의 정합성(Consistency)은, 다음과 같이 정의할 수 있다.
·Signaling Message 종류 별 Alarm, Error, Fault Cause 및 Reason
·Signaling Message Verification, Validation 정보
·Overload 정보,
·Re-transmission Count 정보
·Req-Ack 간 처리 지연 정보
일 예로서, NF(10)의 NF 외부 정보(Internal Information)를 구성하는 통신 인터페이스의 속도(Speed)를 추출/측정하는 내용을 설명하면 다음과 같다.
NF(10)는, 입력(Input/Ingress) 및 출력(Output/Egress)의 통신 인터페이스에서 송수신되는 각종 Control/Management Plane의 Signaling 종류(예: SBI, Non-SBI, OAM)구분하고, 각 Signaling 종류 별, NF(10)로 입력(Input/Ingress)되는 속도 Rate를 추출한다.
이는 NF(10) 입장에서 특정 포아송 분포(Possion Distribution)를 따를 수 있으며, 여기에 해당되는 Queuing 도 같이 추출이 될 수 있다.
즉, 특정 시간, 주기 내 갑작스러운 Burst가 생기거나, NF(10) 입장에서 특정 주기 내 많은 처리 시간을 보내는 Rate를 추출할 수 있다.
예를 들어, NF(10)는 타 NF로부터 특정 SBI HeartBeat 메시지를 초당 128개를 받는다고 가정하고, 해당 HeartBeat에 대한 정상 처리는 소정의 시간이 걸리고, 해당 내용을 처리하여 타 NF로 회신할 수 있다.
이런 값들을 모두 "NF 외부 정보"로서 측정/추출하고, NWDAF(20 및/또는 30)로 전달할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에서 NF(10, 제어부(11))는, 주기적으로 또는 필요 시 전술과 같은 NF 내부/외부 정보를 측정/추출하고, 주기적으로 또는 필요 시 NWDAF(20 및/또는 30)로 전달할 수 있다.
이때 본 발명에서 NF(10, 제어부(11))는, 측정/추출한 NF 내부/외부 정보를, “Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 NWDAF(20 및/또는 30)에 입력(Input/Ingress) 및 전달할 수 있다.
참고로, NF(10) → NRF → NWDAF((20,30) 또는 Local NWDAF(20) → Central NWDAF(30))로 전달되는 방법도 있으나, 본 발명의 단순화 설명 상 NF(10) → NWDAF((20,30) 또는 Local NWDAF(20) → Central NWDAF(30))로 이해하면 된다.
이런 NF 내부/외부 정보들의 중요성은, 실제 Signaling Storm의 원인, 분석, 예측은 NF의 내부 + 외부 정보가 전체적으로 필요할 수 있는데 기인한다.
아울러, 이러한 NF 내부/외부 정보를 구성하는 각종 정보 값들은 Signaling Storm을 검출하는데 매우 큰 도움이 될 수 있는 정보들만을 대상으로 한다.
특히, 제1 NF의 외부 정보는 해당 제1 NF로 송/수신 되는 타 NF(제2 NF,…,제N NF)와 관련된 것일 수 있다.
예를 들어, 타 NF(제2 NF,…,제N NF)로부터 받는 SBI Message에 대한 TPS/CPS 등, 이를 통해 타 NF(제2 NF,…,제N NF)에서 얼마나 급격한 burst, delay 있는지 등의 연쇄적인 정보를 NWDAF((20,30) 또는 Local NWDAF(20) → Central NWDAF(30))로 전달할 수 있다.
아울러, 본 발명에서 NF(10, 제어부(11))는, 전술의 NF 내부/외부 정보 외에도, NWDAF(20,30)에 의해 특정되는 NF(10)의 특정 정보 만을“Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 NWDAF(20,30)에 입력(Input/Ingress) 및 전달할 수도 있다.
예를 들면, NF(10)의 local 정책에 따라 자체적으로 혹은 NWDAF(20,30)와의 교류/요청(Request 또는 Subscription)에 따라서, NF(10)는 특정 정보만 Filtering하여 “Signaling Storm”의 Analytics ID 기반으로 NWDAF(20,30)에 입력(Input/Ingress) 및 전달할 수 있다.
이와 같이 NF(10)에서 Filtering을 하면, 정보 전체를 NWDAF(20,30)에 전달할 필요가 없으므로, 자체적으로는 망 상태, NF(10)의 상태 등에 따라 특정 정보 만을 Filtering하여 전달할 수 있다.
NWDAF(20,30)와의 교류/요청(Request 또는 Subscription)에 따른 경우는, NWDAF(20,30) 입장에서 NF(10)에 대한 정보(특정 정보)가 추가적으로 필요할 때 NWDAF -> NF 로 특정 정보를 요청(Request 또는 Subscription)할 수 있다.
한편, 도 4를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 NWDAF(20,30)를 설명하면, NWDAF(20,30)는 명령어를 포함하는 메모리(미도시); 및 상기 명령어를 실행함으로써, 각 NF로부터 비정상상태 예측 절차를 위한 정보를 전달받고, 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하고, 특정 NF와 관련된 비정상상태의 예측 결과를 Consumer NF로 전달하여 상기 Consumer NF가 상기 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행할 수 있게 하는 프로세서(이하, 프로세스부(22))를 포함할 수 있다.
그리고, 프로세스부(22)는, 특정 NF와 관련된 비정상상태의 예측 결과에 따라, 타 NWDAF로 정보를 전달하거나 타 NWDAF로 추가 정보를 요청할 수 있다.
NWDAF(20,30)의 프로세스부(22)에서 수행되는 특정 NF와 관련된 비정상상태 예측 절차는, 특정 NF의 내부 정보(Internal Information) 및 외부 정보(External Information)를 분석하여 수행될 수 있다.
구체적으로 설명하면, 프로세스부(22)는, 각 NF(10)들로부터의 내부/외부 정보, 특정 정보 등을 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)을 통해 분석하는 비정상상태 예측 절차를 수행함으로써, 각 NF(10) 및 NF(10) 간의 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 분석/예측할 수 있다.
또한, 프로세스부(22)는, NF(10) 또는 타 NWDAF(20,30)으로부터 특정 NF(예: 자신, 타 NF 등)에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과 요청이 전달/수신되면, 이에 따른 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행함으로써, 특정 NF(예: 자신, 타 NF 등)에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 분석/예측할 수 있다.
이때, 프로세스부(22)에서 사용하는 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)은, centralized, decentralized 기반 AI/ML 알고리즘 등을 적용할 수 있다. 알고리즘은 4가지 종류로 구분할 수 있다.
·Supervised, Unsupervised Learning, Semi-supervised Learning, Reinforcement Learning
그리고 각각의 세부 알고리즘은, Linear regression, Logistic regression, Decision tree, SVM algorithm, Naive Bayes, KNN, K-means, Random forest, Dimensionality reduction, Gradient boosting, AdaBoosting, XGBoost를 활용할 수 있다. 각종 데이터의 종류, 특성/특징 및 실시간성/비실시간성, 주기 등에 따라 알고리즘은 동적으로 변경할 수 있다.
이에, 본 발명의 경우, 각 NF(10)들로부터 정보 분석을 위해 NWDAF(20,30)로 인가되는 입력(Input/Ingress)은, “Signaling Storm”의 Analytics ID 를 기반으로 인가되며, 각 NF(10)의 내부/외부 정보, 또는 NWDAF(20,30)에 의해 특정되는 NF(10)의 특정 정보, 또는 NF(10)가 특정 NF(NF(10) 자신, 또는 타 NF, 또는 NF 범위 내 NF)에 대한 예측 결과를 요청하는 Request 또는 Subscription 메시지, 타 NWDAF(20,30)에 의해 정보 전달, 예측 결과 등이 요청되는 Request 또는 Subscription 메시지를 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 경우, NWDAF(20,30)에서 발생되는 출력(Output/Egress)은, “Signaling Storm”의 Analytics ID를 기반으로 출력된다.
이와 같이 NWDAF(20,30)에서 발생되는 출력(Output/Egress)은, 각 NF(10)의 내부/외부 정보 전달을 요청하는 Request 또는 Subscription 메시지, NF(10)의 특정 정보에 대한 전달을 요청하는 Request 또는 Subscription 메시지, 비정상상태를 예측한 예측 결과(Insight)를 전달하는 Response 또는 Notification 메시지, 타 NWDAF(20,30)에 의해 요청된 정보, 예측 결과 등을 전달하는 Response 또는 Notification 메시지를 포함할 수 있다.
이에, NWDAF(20,30)의 프로세스부(22)는, “Signaling Storm”의 Analytics ID 를 기반으로 인가되는 각 NF(10)의 내부/외부 정보, 또는 NF(10)의 특정 정보, 요청과 함께 전달된 정보 등을 분석하는 비정상상태 예측 절차를 수행함으로써, 각 NF(10) 및 NF(10) 간의 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 분석/예측할 수 있다.
그리고, NWDAF(20,30)의 프로세스부(22)는, 비정상상태(예: Signaling Storm)가 의심되는 특정 NF의 예측 결과(Insight)를, 해당 특정 NF에 대한 예측 결과(Insight)의 전달을 기 요청한 NF(10)에 "Signaling Storm”의 Analytics ID 를 기반으로 출력/전달할 수 있다.
프로세스부(22)는, 내부/외부 정보의 전달을 각 NF(10)에 “Signaling Storm”의 Analytics ID를 기반으로 요청하고, 각 NF(10)로부터의 내부/외부 정보를 “Signaling Storm”의 Analytics ID를 기반으로 입력 받을 수 있다.
나아가, 프로세스부(22)는, 비정상상태 예측 절차를 수행하는 도중 특정 NF의 비정상상태(예: Signaling Storm)가 의심되는 condition(예: Accuracy)에 따라, 추가적인 특정 정보(더 세분화된 통계 데이터(5분>1분, 구체적인 데이터(Cause별 통계, Log), 더 잦은 주기 업데이트)를 특정 NF(또는 연계되는 타 NF)에 “Signaling Storm”의 Analytics ID를 기반으로 요청할 수 있다.
이에, 프로세스부(22)는, 추가적인 특정 정보를 Analytics ID를 기반으로 입력/입수 받아 재 분석/비정상상태 예측 절차를 수행함으로써, 특정 NF에 대한 비정상상태(예: Signaling Storm 여부)를 세부 예측할 수도 있다.
또는, 프로세스부(22)는, 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행하여 도출한 예측 결과에 따라, 타 NWDAF(20,30)로 정보를 전달하거나 타 NWDAF(20,30)로 추가 정보를 요청할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 프로세스부(22)는, 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행하여 도출한 예측 결과에 대한 정확도(Accuracy), 영향도, 긴급성 중 적어도 하나를 기준으로, 타 NWDAF(20,30)로의 정보 전달을 제어할 수 있다.
일 예를 들면, 프로세스부(22)는, 예측 결과에 대한 정확도(Accuracy)가 기 설정된 기준치 보다 낮다고 판단되거나 또는 영향도가 높은 수준으로 판단되면, 선택한 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30))로 필요한 정보를 전달함으로써, 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30))에서 수행되는 특정 NF에 대한 최종 예측 결과 도출을 위한 비정상상태 예측 절차 시에 이용되도록 할 수 있다.
이렇게 되면, 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30))에서 특정 NF에 대해 수행한 비정상상태 예측 절차에 따른 최종 예측 결과를 NF(10)에 전달함으로써, 해당 NF(10)는 자신이 직접 요청한 NWDAF(20,30)와 연합/연동하는 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30))에 의한 최종 예측 결과를 전달 받고 이에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 프로세스부(22)는, 예측 결과에 대한 정확도(Accuracy)가 기 설정된 기준치 보다 낮다고 판단되거나 또는 영향도가 높은 수준으로 판단되면, 선택한 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30))로 필요한 추가 정보를 요청하여 전달받은 후, 특정 NF에 대해 추가 정보까지 분석하는 비정상상태 예측 절차를 재 수행함으로써 최종 예측 결과를 도출하고 NF(10)에 전달할 수 있다.
이렇게 되면, 해당 NF(10)는 자신이 직접 요청한 NWDAF(20,30) 및 타 NWDAF(타 Local NWDAF(20), 또는 Central NWDAF(30)) 간 연합/연동에 의해 도출되는 최종 예측 결과를 전달 받고, 이에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
나아가, 본 발명에서 NWDAF(20,30 프로세스부(22))는, 비정상상태 예측 절차를 수행하는 분석/예측의 범위(Signaling Storm Zone)를, Signaling Storm의 범위, Duration, 서비스 영향도 장애 예측 범위로 구분해서 진행할 수도 있다.
이때, 분석/예측의 범위는 Zone ID로 구분될 수 있으며, 예를 들면 Slice 별, NF Cluster 별, 혹은 특정 UE 및 RAN location (ECGI, NCGI, GPS)로 구분/정의될 수 있다.
이에, 본 발명에서 각 NF(10)는 NWDAF(20,30)로 예측 결과를 요청(Request 또는 Subscription)할 때, 비정상상태 여부를 알고 싶은 NF 범위의 Zone ID를 사용하여 요청할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 NWDAF(20,30)에서 출력되는 예측 결과(Analytics Output)는, 예측 결과의 정확도, 예측한 비정상상태(예: Signaling Storm)에 대처하기 위한 후속 절차를 나타내는 정보를 가질 수 있다.
일 예를 들면, 예측 결과(Analytics Output)는 다음의 3가지(Prediction/Required Action/Recommended Action)로 구분할 수 있다.
·Prediction : Signaling Storm이 발생될 정확도(Accuracy)를 나타낸다. 그리고 구체적인 수치도 아래와 같이 나올 수 있다.
- Storm Time (시간), 예: 2023-04-12, 17:45:48:700
- Storm Period (기간), 예: 00:05:03
- Accuracy (정확도), 예: 85%(참고로 Precision 과 Recall 값을 고려하여 최종 ROC Curve 그래프 값일 수 있다.
- Process Information : 어떤 AI/ML 종류, 알고리즘, 그리고 parameter를 사용해서 Prediction 값을 추출했는지에 대한 설명, 계산식, 수식 등을 나타낸다. 이 정보는 NF(10)가 참조를 할 수 있으며, 필요에 따라서 parameter 업데이트를 추가적으로 요청할 수 있다.
- Signaling Storm Zone : 특정 NF의 그룹단위 위치, NW Slice, UE/RAN 위치 등, 특정 NF Cluster에 대한 filtering 정보이다. 이 정보가 존재하는 이유는, 다수의 Core 망, 기지국, 단말이 있을 수 있으며, NF 입장에서 특정 NF 범위에 대해서만 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부를 알고 싶을 수 있어서이다. 또한, Signaling Storm은 Core 망 전체, 다수의 Core 망, 혹은 Core 망 내 부분적으로 나올 수 있기 때문이다.
본 발명에서 Prediction은, 예측 결과(Analytics Output)에 항상 포함이 되어야 한다.
이에, NWDAF(20,30)로부터 예측 결과(Analytics Output)를 전달 받게 되는 각 NF(10)는, Prediction을 참조로 하면서, 동시에 예측 결과(Analytics Output)에 포함되는 후술의 2가지 Action을 따라 예측 결과(Analytics Output)에 따른 후속 절차를 수행할 수 있다.
2가지 Action 중 Required는 필수이고, Recommended를 NF가 최종 선택을 할 수 있다.
· Required Action : Signaling Storm에 대한 영향도를 최소화하기 위한 필수 조치로서의 후속 절차를 나타낸다.
NWDAF(20,30)로부터 예측 결과(Analytics Output)를 전달 받게 되는 NF(10)는 반드시(Mandatory) Required Action에 따른 후속 절차를 가장 높은 우선순위로 수행해야 한다. 예를 들면, 다음과 같은 Action plan들로 정의될 수 있다.
- Unselect NF# ~ NF# : 특정(Signaling Storm이 발생되는) NF를 특정 호 처리(Procedure)에 대해 배제 한다.(이를 통해 Signaling Storm 영향 회피)
- pps reduction : 특정 target NF와의 속도를 줄인다(packet per second, transaction per second, connection per second)
- overload protection : 특정 단말, 지역/위치 및 기지국 ID 별로 과부하 제어를 수행한다. 이는 다양한 Backoff timer를 활용하여, 특정 단말/세션(data, ims, etc) 별로 registration(attach), session establishment/modification의 속도/간격을 조절할 수 있다.
- Rejection : 특정 NF/단말로 (특정 Procedure에 대해서) 실패 응답을 특정 사유(Cause : EMM, ESM, SIP, SBI cause)로 전달하는 방식 등으로, 메시지 indication을 다양하게 변경하여 속도를 조절할 수 있다.
- Configuration : 특정 NF/단말로의 local, global configuration 및 setup 정보를 전달함으로써, 연결 방식, NF/단말의 capability, high/med/low processing mode 및 internal/external information의 추가/변경/삭제를 하여 procedure 방식 관련 등에 대한 parameter를 변경할 수 있다.
· Recommended Action : Signaling Storm에 대한 영향도 조치로서 추천하는 후속 절차를 나타낸다.
NWDAF(20,30)로부터 예측 결과(Analytics Output)를 전달 받게 되는 NF(10)는 Recommended Action을 선택적으로 수행할 수 있다.
Recommended Action은 Required Action과 동일한 정보를 포함할 수 있으나, 통상적으로 Prediction 정확도가 낮을 때 활용될 수 있다.
이상 설명과 같이, 본 발명에 따르면, NF ~ NWDAF 간에 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 정의하고 이를 이용한 NF ~ NWDAF 간 통신 기법, 특히 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법을 구현함으로써, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악하고 이에 따라 최적으로 대처할 수 있도록 하는 구체적인 기술 구성을 실현하고 있다.
한편, 본 발명이 적용되는 NF 범위는 Core NF에 한정되지는 않는다.
즉, 비정상상태(예: Signaling Storm)는 단말(UENF)의 NAS(Non-Access Stratum)에서 발생할 수 있고, 기지국(RANF)의 CU-CP, CU-UP, DU, RU에서도 충분히 발생될 수 있다.(예: E1, F1-c, F1-u)
이에 본 발명이 적용되는 NF 장치(10)로서 단말(UENF)을 언급하여 설명하면, UENF(10)는 NF 간 서비스 기반 인터페이스(Service Based Interface, SBI)에 따른 SBI Message를 사용하여 통신을 수행하는 통신부(이하, SBI 모듈)를 포함하여 NF화 구현된다.
따라서, 본 발명의 전술한 실시 예들은 모두 UENF(단말Func), RANF(기지국Func)에 동일하게 적용될 수 있으며, 본 내용의 적용 범위는 단말, 기지국, 코어 관점의 모든 NF에서 공통적이다. 즉 본 발명이 적용되는 NF 장치(10)는, 전술에서 언급한 바와 같이 NF화하여 구현된 UE 즉 UENF일 수 있다.
다만, 실시 예시로 공통적으로 적용할 수 있는 NF(Network Funcion, Core)를 주로 언급하여 설명하였다.
또한, 단말(UENF) ~ NAS(MM Core) 간 동작에서 Signaling Storm에 대한 Input/Process/Output 정보 및 상태가 송/수신되기 때문에, 단말(UENF)에서도 Signaling Storm 처리에 대한 동작 trigger / condition을 판단할 수 있다.
이러한 본 발명이 적용되는 NF 장치(10)로서 단말(UENF)을 언급하여 설명하면, 대량의 UENF(10)이 Signaling Storm 을 유발시킬 수 있다.
이에 일 예를 들면, UENF(10)는, 단말 즉 UENF(10)의 핸드오버 시, 또는 특정 coverage 진입 시, 또는 단말 Slice 정보, 또는 Emergency Mode, 또는 단말의 Battery 상태에 따라, NWDAF(20,30)로부터 비정상상태(예: Signaling Storm)를 분석/예측한 예측 결과(Analytics Output)를 전달 받을 수 있다.
예측 결과(Analytics Output)를 전달받은 UENF(10)는, Signaling Storm 여부에 따라 기지국/코어 망을 "선택" 할 수 있으며, 동시에 UENF(10) 자신의 정보(예: 내부/외부 정보, NWDAF(20,30)에 의해 특정되는 특정 정보, 등)를 지속적으로 Core NWDAF(20,30)로 알려줄 수 있다.
즉, UENF(10)이 Core 망을 선택할 때 Signaling Storm(즉, 혼잡도)에 따라서 UE-Triggered, 혹은 Network-Triggered 방식으로 진행될 수 있다.
이상 설명과 같이, 본 발명에 따르면, NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...) ~ NWDAF 간에 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 정의하고 이를 이용하여 Signaling Storm 등의 비정상상태를 분석/예측하기 위한 NF ~ NWDAF 간, 멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법을 구현함으로써, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 구체적인 기술 구성을 실현하고 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, NF의 비정상, NF 간의 비정상 동작, Signaling Storm 등을 감지할 수 있고 이에 따라 최적으로 대처할 수 있게 되는 효과, 이로 인해 야기될 수 있는 통신 및 고객의 품질 저하를 피할 수 있는 효과 등을 도출한다.
이하에서는, 본 발명의 실시 예에 따른 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법(NF ~ NWDAF 간 통신 기법)에 대해 설명하겠다.
도 6 내지 도 10은, 본 발명의 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법 즉 NF ~ NWDAF 간 통신 기법에 따라 진행되는 Call flow를 보여주는 실시 예들이다.
설명에 앞서, 도 6 내지 도 10에서는, 도식화의 편의를 위해 미 도시하였지만 NF ~ NWDAF 메시지 송수신 시 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 사용하는 것으로 이해하면 된다.
이하의 도 6 내지 도 10에서는, 설명 및 도식화의 편의 상, 하나의 NWDAF(20)을 도시하여 설명하고 있으며, 이러한 NWDAF(20)은 Local NWDAF일 수도 있고 Central NWDAF일 수도 있다.
도 6을 참조하여 설명하면, 도 6에서는 NF ~ NWDAF 간 통신하여 Signaling Storm 을 찾기 위한 procedure를 보여주고 있다.
도 6의 (A) 과정을 설명하면, NWDAF(20)가 Consumer NF에 해당하며, 금번 요청을 받는 NF(10)는 Producer NF에 해당하는 실시 예이다.
예를 들면, NWDAF(20)는 비정상상태 예측 절차를 수행하는 도중 특정 NF의 비정상상태(예: Signaling Storm)가 의심되는 condition(예: Accuracy)에 따라, 추가적인 특정 정보를 타 NF or 필요에 따른 NF로 요청할 수 있다.(Subscription, 예: NF Internal Information 요청 w/ Filtering)
앞서 설명한 바와 같이, 각 NF(10)에서 내부 정보(Internal Information) 전체를 측정/추출하기 위해서는 많은 Resource가 필요할 수 있다.
따라서, NWDAF(20) 입장에서 현재 부족한 정보가 무엇인지를 1차적으로 판단을 한 후 NF(10)에는 필요한 정보 만을 요청할 수 있다. 이후 NF(10)는 NWDAF(20)에 의해 요구/특정되는 정보를 측정/추출하여 NWDAF(20)로 전달한다.
도 6의 (B) 과정을 설명하면, NWDAF(20)가 Producer NF에 해당하며, 금번 요청을 받는 NF(10)는 Consumer NF에 해당하는 실시 예이다.
NF(10) 입장에서도, 특정 Signaling 세부 검출 필요를 판단하는 등, 특정 NF에 대해 Signaling Storm 여부를 알고 싶을 수 있다. 이 경우, NF(10)는 특정 NF에 대한 예측 결과의 전달을 NWDAF(20)에 요청할 수 있다.(Subscription, 예: Signaling Storm Information Input)
이에, NWDAF(20)는 NF(10)가 요청한 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차의 수행/분석 완료 시, 그 예측 결과(Notification, 예: Signaling Storm Information OUTPUT)를 회신할 수 있다.(Notification)
그리고, NF(10)는 예측 결과(Notification, 예: Signaling Storm Information OUTPUT)에 따라 후속 절차를 수행할 수 있다.
이때, NF(10)는 필요에 따라 NWDAF(20)로 다시 해당 조치 결과에 대한 완성도(Feedback/Reward 점수)를 전달할 수도 있으며, NWDAF(20)는 이를 기반으로 해당 후속 절차의 Action에 대해서 얼마나 잘 되었는지 close-loop 방식으로 진행할 수 있다.
다음, 도 7을 참조하여 설명하면, NWDAF(20)는 비정상상태 예측 절차를 수행하여 Signaling Storm을 예측/판단한 경우, 이에 대한 예측 결과를 요청한 NF(10, 예: 제1 NF)로 금번 예측 결과를 전달할 수 있다.
이때, 예측 결과(Analytics Output)에는 Prediction이 필수로 포함되며Required Action 및 Recommended Action 중 적어도 하나가 더 포함된다.
도 7의 경우, Recommended Action으로서, AdjustRatio 조정을 통한 허용 비율을 제어하도록 하는 실시 예를 보여주고 있다.
AdjustRatio 는 Back offTimer의 조정 가능 범위 값으로서, 여러 중첩된 요청/접속 시도가 일시에 몰리지 않도록 Backoff Timer 값에 해당 비율만큼 가/감하여 랜덤값을 적용함으로써, Timer 만료 이후 일정 Time Duration 동안 Spread된 요청/접속 시도가 유입되도록 하는 효과를 이끌어낼 수 있다.
이에, 도 7에 도시된 바와 같이, 금번 예측 결과를 전달 받은 NF(10, 예: 제1 NF)는, Backoff Timer 값을 조정하여 UE로부터의 요청/접속 시도를 50% 만 허용하고 접속 거절함으로써 UE로부터의 요청/접속 시도가 줄어들도록 유도하고, Backoff Timer 이후의 요청/접속 시도를 다시 100% 허용한다. 이때, 이미 요청/접속 시도가 줄어들어 Signaling Storm은 해소되었을 것이므로, Backoff Timer 이후의 요청/접속 시도는 대부분 성공할 수 있을 것이다.
나아가, NF(10, 예: 제1 NF)는, 필요에 따라 NWDAF(20)로 금번 Recommended Action에 대한 완성도(Feedback/Reward 점수)를 전달할 수도 있다.
다음, 도 8 참조하여 설명하면, NWDAF(20)는 비정상상태 예측 절차를 수행하여 Signaling Storm을 예측/판단한 경우, 이에 대한 예측 결과를 요청한 NF(10, 예: 제1 NF)로 금번 예측 결과를 전달할 수 있다.
도 8의 경우, Recommended Action으로서, 일정 duration 동안 특정 사유(Cause: PLMN Not Allowed)로 실패 응답을 회신하도록 하는 실시 예를 보여주고 있다.
이에, 도 8에 도시된 바와 같이, 금번 예측 결과를 전달 받은 NF(10, 예: 제1 NF)는, 일정 duration 동안, UE로부터의 요청/접속 시도에 대해 특정 사유(Cause: PLMN Not Allowed)의 실패 응답을 회신함으로써 UE로부터의 요청/접속 시도가 줄어들도록 유도할 수 있다.
그리고, NF(10, 예: 제1 NF)는, 일정 duration 이후 다시 정상적으로 UE로부터의 요청/접속 시도를 수용하며, 이때의 요청/접속 시도는 대부분 성공할 수 있을 것이다.
나아가, NF(10, 예: 제1 NF)는, 필요에 따라 NWDAF(20)로 금번 Recommended Action에 대한 완성도(Feedback/Reward 점수)를 전달할 수도 있다.
다음, 도 9 참조하여 설명하면, NWDAF(20)는 비정상상태 예측 절차를 수행하여 Signaling Storm을 예측/판단한 경우, 이에 대한 예측 결과를 요청한 NF(10, 예: 제1 NF)로 금번 예측 결과를 전달할 수 있다.
도 9의 경우, Recommended Action으로서, NF Backoff Timer= 600s에 따라 NF로부터의 메시지를 거절하도록 하는 실시 예를 보여주고 있다.
이에, 도 9에 도시된 바와 같이, 금번 예측 결과를 전달 받은 NF(10, 예: 제1 NF)는, 이에 따라 제2 NF로부터 전송되는 메시지를 처리하지 않고 거절하며 이때 Backoff Timer= 600s를 알려줄 수 있다.
이렇게 되면 제2 NF에서는, 이후 NF(10, 예: 제1 NF)를 메시지 전송 대상에서 제외하여 대체할 제3 NF로 메시지를 전송/응답 받아 통신하되, Backoff Timer= 600s가 만료되면 필요 시 NF(10, 예: 제1 NF)로 메시지를 전송할 수 있고, NF(10, 예: 제1 NF)는 NF Backoff Timer= 600s 만료에 따라 이후 제2 NF로부터 전송되는 메시지를 정상적으로 처리할 수 있다.
다음, 도 10참조하여 설명하면, NWDAF(20)는 비정상상태 예측 절차를 수행하여 Signaling Storm을 예측/판단한 경우, 이에 대한 예측 결과를 요청한 NF(10, 예: 제1 NF)로 금번 예측 결과를 전달할 수 있다.
도 9의 경우, Recommended Action으로서, 과부하를 제어하도록 하는 가이드(예: CPU 70% 이상인 경우, 신규 메시지만 50% Reject)를 전달하는 실시 예를 보여주고 있다.
이에, 도 10에 도시된 바와 같이, 금번 예측 결과를 전달 받은 NF(10, 예: 제1 NF)는, 과부하 제어 가이드에 따라 CPU 사용률이 70% 이상이 되면, 이후 제2 NF로부터의 신규 메시지 전송을 50%만 허용하고 그 외는 차단/거절하되, CPU 사용률이 70% 이하로 변경되면 다시 2 NF로부터의 신규 메시지 전송을 100% 허용할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시 예에 따른 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법(멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법)에 대해 설명하겠다.
도 11 내지 도 16은, 본 발명의 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법 즉 멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법에 따라 진행되는 Signaling Storm 상태에 따른 Call flow를 보여주는 실시 예들이다.
설명에 앞서, 도 11 내지 도 16에서는, 도식화의 편의를 위해 미 도시하였지만 NF ~ NWDAF, NWDAF ~ NWDAF 간 메시지 송수신 시 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 사용하는 것으로 이해하면 된다.
먼저, 도 11을 참조하여 일 실시 예를 설명하면, 각 NF(10, 제1,2,3NF 등)는, NF 자체적인 분석(예: Self AI/ML)을 통해 자신이 비정상상태 즉 Signaling Storm인지를 예측/판단할 수 있다(0-1).
아울러, 각 NF(10, 제1,2,3NF 등)는, 주기적으로 또는 필요 시 자신의 내부/외부 정보를 측정/추출하여 NWDAF(예: Central NWDAF(30))로 전달할 수 있다(0-2).
이 과정에서, 제1 NF가 스스로 비정상상태 즉 Signaling Storm인 것으로 예측/판단하여 자신에 대한 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 결과를 요청을 Central NWDAF(30)에 전달할 수 있다(1).
이러한 경우, Central NWDAF(30)는, 내부 분석 프로세싱(예: AI/ML Processing)을 통해 관련 정보들을 분석 및 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 절차를 수행하여, 제1 NF가 비정상상태(예: Signaling Storm)인지 예측할 수 있다(2).
그리고, Central NWDAF(30)는, 제1 NF가 비정상상태 즉 Signaling Storm인 것으로 예측하면 이와 같은 분석 결과를 해당 제1 NF로 전달할 수 있고, 또는/이와 함께 제1 NF와 관련이 있는 타 NF(또는 Local NWDAF(20))로도 제어 요청(예: Recommendation)을 전달함으로써(3) 제어 요청(예: Recommendation)에 의한 동작(예: Selection 대상에서 제1 NF 제외)에 의해 제1 NF에서의 Signaling Storm 상태가 완화될 수 있도록 유도할 수도 있다(4).
한편, 도 12는 NWDAF 간의 Call flow를 일 실시 예로서 보여주고 있다. 도 12에 도시된 각 NWDAF 1,2,3은 각기 Local NWDAF일 수도 있고 Central NWDAF일 수도 있다.
도 12에 도시된 바와 같이, 멀티 Core Network 환경(즉, 타 Network, 타 PLMN 번호를 가진 망)에 대해서도, 본 발명의 Signaling Storm 분석/예측을 위한 NF ~ NWDAF 간 통신 기법, 멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법이 적용될 수 있다.
예를 들어 도 12와 같이, NWDAF 1,2,3 각각은 타 Network에 있는 타 NWDAF와 비정상상태(예: Signaling Storm) 분석 및 예측을 위한 정보 및/또는 예측 결과를 주고 받을 수 있다.
이를 통해, Core Network 3의 NWDAF 3에 대한 Signaling Storm 발생 사실을 알게 되면, NWDAF 1,2 각각은 Core Network 3으로 전달하는 Traffic 량을 낮추거나 일정 시간 동안 전달하지 않도록 Re-selection을 수행하는 방식 등으로, 후속 절차를 수행할 수 있다.
다음 도 13을 참조하여 또 다른 실시 예를 설명하면, Consumer에 해당하는 NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,..., 또는 타 NWDAF)가 Central NWDAF로 특정 NF에 대한 예측 결과의 전달을 요청할 수 있다.(Analytics_Subscription, 예: Signaling Storm Information Input)
이에, Central NWDAF는, Consumer가 요청한 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차 수행에 요구되는 정보(예: 분석에 이용할 정보, 분석/예측 결과 등)들을 각 Local NWDAF(이하, 제1,제2 Cluster Local NWDAF)에 요청할 수 있다.
이러한 Central NWDAF로부터의 요청에 따라, 각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는 자신의 Cluster에 속하는 각 제1 NF 및 제2 NF들로부터 내부/외부 정보를 획득하고(Subscription/Notify), 이 정보를 분석하여 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행할 수 있다.(1차 AI/ML 분석)
각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는, 금번 비정상상태 예측 절차의 예측 결과(예: 정확도(Accuracy))에 따라, Central NWDAF로 전달할 수 있는 수준이라고 판단하면, AI/ML 분석에 이용한 정보들 및 금번 예측 결과(Learning Set/Result 정보)를 Central NWDAF로 전달할 수 있다.(AI/ML 학습 데이터))
한편, 각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는, Central NWDAF로 전달할 수 있는 수준이 아니라고 판단하면, 분석 정확도 향상을 위한 추가 정보 필요로 판단하여 타 NWDAF, 예컨대 Central NWDAF로 필요한 추가 정보를 요청하여 획득할 수 있다.
이에 각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는, 획득한 추가 정보까지 분석하여 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행할 수 있다.(n차 AI/ML 분석)
각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는, 특정 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행한 결과 비정상상태 즉 Signaling Storm 발생이 인지/감지되면, 이에 따른 예측 결과(예: Signaling Storm Information OUTPUT)를 Central NWDAF로 전달할 수 있다.
이때, 도 13에 도시된 바와 같이, 각 제1,제2 Cluster Local NWDAF는, 예측 결과(예: Signaling Storm Information OUTPUT) 전달 시, 지연, 정확도, 긴급성, Zone 정보 등도 함께 전달할 수 있다.
Central NWDAF는, 복수개의 Cluster 즉 제1,제2 Cluster Local NWDAF로부터의 데이터(예측 결과, 지연, 정확도, 긴급성, Zone 정보 등)들을 수집 및 자체적으로 AI/ML 분석하여, 특정 NF에 대한 최종 예측 결과를 도출/판단하고 해당 Consumer에 전달할 수 있다.(Analytics_Notify, 예: 영향NF, NF Action, 영향 가입자 수, 예상시간)
이에, 해당 Consumer는, 전달 받은 최종 예측 결과에 따라, Signaling Storm 발생 NF 및 NF Cluster에 대해 Selection 제외/과부하 제어 수행 등의 후속 절차를 수행할 수 있다.
다음, 도 14를 참조하여 또 다른 실시 예를 설명하면, 제2 NF에 비정상상태 즉 Signaling Storm 발생한 경우, 제2 NF와 통신하는 타 NF 예컨대 제1,제5 NF 입장에서 제2 NF와의 일부 통신이 실패할 수 있다.
이 경우, 제2 NF에 대한 비정상상태 예측 절차를 수행하여 비정상상태 즉 Signaling Storm 발생을 예측/판단한 제1 NWDAF는, 자신의 지역 내에 있는 제1 NF로 제2 NF에 대한 예측 결과를 전달할 수 있으며, 이때 Required Action으로서 제2 NF(NF #2)를 제외하게 하는 정보를 줄 수 있다.
이렇게 되면, 금번 예측 결과를 전달 받은 제1 NF는, Required Action으로 후속 절차를 수행하여 제2 NF 대신 다른 NF 예컨대 제3 NF와 통신할 수 있다.
한편, 제1 NWDAF는, 타 NWDAF 예컨대 Central NWDAF로부터 추가 정보를 입수하거나 Central NWDAF에서 수행된 제2 NF에 대한 예측 결과를 전송 받을 수도 있다.
이 경우, 제1 NWDAF는, 제2 NF에 대한 비정상상태 즉 Signaling Storm 여부를 재 예측/판단할 수 있고 그 예측 결과를 제1 NF로 전달할 수 있으며, 이때 Required Action도 변경될 수 있다.
도 14에서는, Required Action으로서 제2 NF(NF #2)를 제외하게 하며 대신 제4 NF(NF #4)를 추천하는 정보를 주는 예를 보여주고 있다.
이렇게 되면, 금번 예측 결과를 전달 받은 제1 NF는, Required Action으로 후속 절차를 수행하여 제2 NF 대신 추천 받은 제4 NF와 통신할 수 있다.
이때, 제1 NF는, 필요에 따라 제1 NWDAF로, 해당 후속 절차(조치) 결과에 대한 완성도(Feedback/Reward 점수)를 전달할 수도 있으며, 제1 NWDAF는 이를 기반으로 해당 후속 절차의 Action에 대해서 얼마나 잘 되었는지 close-loop 방식으로 진행할 수 있다.
다음 도 15을 참조하여 또 다른 실시 예를 설명하겠다.
도 15에서는, Consumer NF로서의 제1 NF가 제1 NWDAF로 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부에 대한 분석 및 예측을 요청하였고, 제1 NWDAF는 분석 및 예측에 따른 예측 결과(예: Signaling Storm Information OUTPUT) 전달에 지연이 발생하고 있음을 제1 NF로 전달하는 실시 예를 보여주고 있다.(Expected Delay= 300s)
이 경우, 제1 NF는 제1 NWDAF가 아닌 타 NWDAF로 재 요청(의뢰)해야 할 필요가 있다고 판단하고, 제2 NWDAF로 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부에 대한 분석 및 예측을 다시 요청할 수 있다. 이때 제1 NF는 예측 결과를 전달받기 원하는 시간 정보(예: Required Response Time = 100s)도 전달할 수 있다.
이에, 제2 NWDAF는, 제1 NF로부터의 요청에 따른 비정상상태 예측 절차를 수행하여, NF(예: NF2,3,4,5)에 대해 분석/예측한 예측 결과(Recommended Action, 예: Signaling Storm Prediction)을 제1 NF로 전달할 수 있다.
이 경우, 제1 NF는 전달 받은 Signaling Storm 예측 결과 따른 후속 절차를 수행하여, Reselection 시 Signaling Storm Prediction이 75% 이상인 NF 2,3을 제외하고 SBI 메시지 요청을 NF 4,5에만 전달하는 방식의 조치를 취할 수 있다.
이때, 제1 NF는, 필요에 따라 제1 NWDAF로, 해당 후속 절차(조치) 결과에 대한 완성도(Feedback/Reward 점수)를 전달할 수도 있으며, 제1 NWDAF는 이를 기반으로 해당 후속 절차의 Action에 대해서 얼마나 잘 되었는지 close-loop 방식으로 진행할 수 있다.
또한, 서로 다른 Core 망/Cluster 간 통신에서 Zone(분석/예측의 범위) 단위로, 본 발명의 멀티 NF/NWDAF 간의 통신 기법이 적용될 수 있으며, 도 16은 이에 대한 일 실시 예를 설명하고 있다.
도 16을 참조하여 설명하면, Local/Global Roaming, NW Slicing, NF Set, UE/RAN location 등으로 구분되는 서로 다른 Core 망/Cluster 간 통신을 보여주며, 이에 따른 Zone A,B,C를 도시하고 있다.
이에, 도 16의 실시 예를 설명하면, Zone C에 속하는 제1 NF가 제1 NWDAF로 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부에 대한 분석 및 예측을 요청할 수 있고 이때 불특정의 Zone에 대해 요청할 수 있다.(Zone : Any (*))
이렇게 되면, 제1 NWDAF는, NWDAF 간 연합학습을 통해, 제1 NWDAF 자신이 수행한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 절차의 분석 및 예측 결과, 연합한 제2 NWDAF에서 수행한 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 절차의 분석 및 예측 결과를 획득할 수 있으며, 도 16의 실시 예에서는 각기 정확도가 55%, 43%로 판단된 상황을 보여주고 있다.
제1 NWDAF는, 자신 및 제2 NWDAF의 예측 결과를 함께 제1 NF로 전달할 수 있다.(제1 NWDAF/제2 NWDAF가 자신의 예측 결과를 제1 NF로 각기 전달할 수도 있다)
이 경우, 제1 NF는, 금번 전달 받은 각 예측 결과의 정확도가 55%, 43%으로 비교적 낮아 Required Action에 따른 별도의 후속 절차(조치)를 수행하지 않는 상황일 수 있다.
이 경우라면, 제1 NF는 필요 시 보다 정확도 높은 예측 결과 및 적절한 후속 절차(조치)를 위해, 제1 NWDAF로 비정상상태(예: Signaling Storm) 여부에 대한 분석 및 예측을 재 요청하되 대상 Zone을 특정하여 요청할 수 있다.(예: Zone {A & B})
이렇게 되면, 제1 NWDAF는, 전술과 같은 NWDAF 간 연합학습을 통해, Zone A,B 만을 대상으로 하는 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측 절차의 분석 및 예측 결과를 획득하고 이를 제1 NF로 전달할 수 있으며, 이때 Required Action으로서 Zone B를 제외하게 하는 정보를 줄 수 있다.
이 경우라면, 금번 예측 결과를 전달 받은 Zone C의 제1 NF는, Required Action으로 후속 절차를 수행하여 Zone B 내 NF들을 통신에서 제외하고 Zone A와만 통신할 수 있다.
이상 설명과 같이, 본 발명의 NF에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 따르면, NF(예: UENF, RANF, AMF, SMF, UPF,...) ~ NWDAF 간에 비정상상태(예: Signaling Storm) 예측을 위한 신규 Analytics ID를 정의하고, 이를 이용하여 Signaling Storm 등의 비정상상태를 분석/예측하기 위한 NF ~ NWDAF 간 통신 기법, 멀티 NF/NWDAF 간 통신 기법을 구현함으로써, NF의 정상/비정상, 및 NF 간의 정상/비정상 동작, Signaling Storm 등을 파악하고 이에 대처할 수 있도록 하는 구체적인 기술 구성을 실현하고 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, NF의 비정상, NF 간의 비정상 동작, Signaling Storm 등을 감지할 수 있고 이에 따라 최적으로 대처할 수 있게 되는 효과, 이로 인해 야기될 수 있는 통신 및 고객의 품질 저하를 피할 수 있는 효과 등을 도출한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 시그널링 제어 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 다양한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

Claims (11)

  1. NF(Network Function) 장치에 있어서,
    명령어를 포함하는 메모리; 및
    상기 명령어를 실행함으로써, 정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NF(Network Data Analytics Function, NWDAF)로 분석에 이용될 정보를 전달하여 상기 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 예측 결과를 요청하되, 다수의 NWDAF 중 상기 전달할 정보에 따라 특정 NWDAF를 선택하여 전달하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 NF 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전달할 정보에 대하여, 실시간성 데이터인지 또는 비실시간성 데이터인지 여부, 정보 분석에 소요되는 예상 처리 시간, 정보 분석에 요구되는 용량 중 적어도 하나를 기준으로 상기 특정 NWDAF를 선택하는 것을 특징으로 하는 NF 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 NWDAF는,
    상기 NF 장치와 근접한 위치(Local)에 있는 제1 NWDAF, 다수의 제1 NWDAF와 연동하여 비정상상태 예측 절차를 수행하는 제2 NWDAF를 포함하는 것을 특징으로 하는 NF 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특정 NWDAF로부터 상기 전달한 정보에 대한 분석을 통해 수행된 비정상상태 예측 절차의 예측 결과를 전달 받으면,
    상기 예측 결과에 따라 상기 다수의 NWDAF 중 타 NWDAF로 예측 결과를 추가 요청하는 것을 특징으로 하는 NF 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특정 NWDAF 또는 상기 타 NWDAF로부터 전달받은 상기 예측 결과에 따른 후속 절차를 수행하며,
    상기 후속 절차 수행이 불가능하다고 판단되면, 상기 특정 NWDAF 또는 상기 타 NWDAF로 대체 후속 절차 수행을 위한 예측 결과를 재 요청하는 것을 특징으로 하는 NF 장치.
  6. NWDAF(Network Data Analytics Function) 장치에 있어서,
    명령어를 포함하는 메모리; 및
    상기 명령어를 실행함으로써, 각 NF로부터 전달되는 정보 분석을 통해 특정 NF와 관련된 비정상상태 예측 절차를 수행하여 예측 결과를 도출하고, 상기 예측 결과에 따라 타 NWDAF로 정보를 전달하거나 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 NWDAF 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측 결과에 대한 정확도(Accuracy), 영향도, 긴급성 중 적어도 하나를 기준으로, 상기 타 NWDAF로의 정보 전달을 제어하는 것을 특징으로 하는 NWDAF 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측 결과에 따라, 상기 타 NWDAF로 정보를 전달하여 상기 타 NWDAF에서 수행되는 상기 특정 NF에 대한 최종 예측 결과 도출을 위한 비정상상태 예측 절차 시에 이용되도록 하거나,
    상기 예측 결과에 따라, 상기 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하여 추가 정보까지 분석하는 상기 비정상상태 예측 절차 재 수행을 통해 최종 예측 결과를 도출하는 것을 특징으로 하는 NWDAF 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 타 NWDAF는,
    다수의 Local NWDAF와 연동하여 비정상상태 예측 절차를 수행하는 Centralized NWDAF인 것을 특징으로 하는 NWDAF 장치.
  10. NF(Network Function)에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 있어서,
    정보 분석을 통해 비정상상태 예측 절차를 수행하는 NF(Network Data Analytics Function, NWDAF)로, 분석에 이용될 정보를 전달하여 상기 비정상상태 예측 절차 수행에 따른 예측 결과를 요청하는 단계를 포함하며;
    상기 단계는,
    다수의 NWDAF 중 상기 전달할 정보에 따라 특정 NWDAF를 선택하여 전달하는 것을 특징으로 하는 시그널링 제어 방법.
  11. NWDAF(Network Data Analytics Function)에서 수행되는 시그널링 제어 방법에 있어서,
    각 NF로부터 전달되는 정보 분석을 통해 특정 NF와 관련된 비정상상태 예측 절차를 수행하여 예측 결과를 도출하는 단계;
    상기 예측 결과에 따라, 타 NWDAF로 정보를 전달하거나 타 NWDAF로 추가 정보를 요청하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시그널링 제어 방법.
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