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AI 기반 5G 단말 성능/소비 전력 최적화

분야
5G
시계열 데이터
머신러닝
딥러닝
세부 설명
■ 연구 내용 · 단말 생성 데이터 기반 App.별 트래픽 패턴 분석 · 단말 생성 데이터 기반 사용자 이동성 (정지/이동 등) 분석 · 단말 내 통신 기능 및 세부 설정, 성능 사이의 Correlation 분석 · 분석 결과를 바탕으로 단말 성능 개선 알고리즘 개발/시연 ■ 연구 목적 · 기지국에서 파악하기 어려운 단말 고유의 데이터를 분석하여 단말별 동작 Differentiation 및 성능 최적화 방안 도출 ■ 활용 계획 · 당사 단말 차별화를 위한 선행 기술 확보 · 중장기적 관점에서 당사 단말 개발 Roadmap 수립을 위한 Feasibility 확보 ■ 관련 경험/역량 · ML/DL 기반 시계열 데이터 분석 경험 · 스마트폰 관련 데이터 분석 경험 · LTE/5G 시스템에 대한 이해 · 데이터 분석 및 통신 알고리즘 검증을 위한 Python/R Programming 역량
과제 번호
08

01 멘토 소개

문정민

LTE/5G 시스템의 단말/기지국에 대한 R&D를 수행하고 있습니다. (10년+)
단말 개발, 3GPP 표준, 네트워크 데이터 수집/분석, 통신 이론 등에 관심을 갖고 있습니다.

김동현

LTE/5G 단말 모뎀 개발 경력 10년 이상
모뎀 PHY/MAC 설계

황용남

이동통신 기술 개발 경력 20년 이상
B5G/6G 기술 개발 및 AI 접속 기술 개발 진행
LTE/5G 단말 모뎀 개발 경력 10년 이상
모뎀 PHY/MAC 설계

02 프로젝트 소개

연구배경

통신 기술이 발전하면서 단말 측면에서도 주어진 Capability를 최대한 활용하면서 동시에 Power Consumption을 줄이고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있습니다.
이러한 연구의 한 방향으로써 ML/DL 등을 활용하여 단말에서 발생하는 데이터를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 단말의 각종 통신 기능을 최적화하는 방법을 생각해 볼 수 있습니다.
본 연구에서는 실제 상용 네트워크 내 단말에서 생성되는 데이터를 분석하여 단말의 성능을 개선할 수 있는 여러가지 방법들을 찾아보고 이에 대한 효과를 검증해 볼 예정입니다.

연구내용

단말 생성 데이터 기반 App.별 트래픽 패턴 분석

App.별 트래픽 패턴을 파악하면 단말이 활성화 상태에 있는 시간을 조절하여 소비 전력 최적화에 도움이 될 수 있습니다.
또한 적절한 시점에 추가적인 통신 자원에 대한 추가/반납을 요청하여 Throughput 개선에 도움이 될 수 있습니다.

단말 생성 데이터 기반 사용자 이동성 (정지/이동 등) 분석

사용자의 이동성을 예측하면 단말이 주변 기지국의 신호를 탐색하는 빈도를 조절하여 소비 전력 최적화에 도움이 될 수 있습니다.

단말 내 통신 기능 및 세부 설정, 성능 사이의 Correlation 분석

이러한 Correlation을 알고 있어야 언제 어떤 상황에서 단말이 어떠한 동작을 수행해야 가장 이득이 되는지 설계할 수 있습니다.
위의 모든 분석은 실제 상용 네트워크 내 단말에서 생성되는 가장 구체적인 데이터를 활용할 예정입니다.

분석 결과를 바탕으로 단말 성능 개선 알고리즘 개발/시연

위의 모든 분석 결과를 종합하여 알고리즘을 설계하고 어느 정도 성능 이득이 발생하는지 검증해 볼 예정입니다.

03 이런 fellow를 찾습니다

스마트폰에서 발생하는 데이터를 분석해 본 경험이 있거나 관심이 많으신 분
실제 상용 네트워크 내 단말에서 발생하는 가장 구체적인 데이터를 분석해 보고 싶으신 분
ML/DL을 활용하여 시계열 데이터를 분석해 본 경험이 있거나 역량을 갖추신 분
LTE/5G 이동통신시스템에 대한 연구 경험이 있거나 관심이 많으신 분
데이터 분석 및 통신 알고리즘 검증을 위한 Python/R Programming 역량을 갖추신 분