II. 기술의 개념 및 내용 네트워크 자동화 및 지능화를 위한 인공지능(AI for NET) 기술에 관한 연구 개발 및 인공지능 기술이 효과적으로 적용될 수 있는 네트워크의 구조 및 인터페이스(NET for AI) 기술 연구 개발로 추진 * 본 내용은 박형곤 교수(☎ 02-3277-3896, hyunggon.park@ewha.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. ***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT R&D 사 업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함 분산협력 AI 기반 5G+ 네트워크 데이터 분석 기능 및 제어 기술 Chapter 04 개발목표시기 2025. 12. 기술성숙도 (TRL) 개발 전 개발 후 4 6 결과물 형태 1. 네트워크 자동화 및 지능화를 위한 인공 지능 기술 및 알고리즘(SW 및 SYS) 2. 인공지능 기술 적용 가능한 네트워크 구조 및 인터페이스(SW 및 SYS) 검증방법 자체검증, 3자 검증, 시험 인증 Keywords 네트워크 데이터 분석 기능, 연합 학습, 메타 학습, 네트워크 자동화, 네트워크 지능화, Network Data Analytics Function(NWDAF), Federated Learning, Meta Learning, Network Automation, Network Intelligence 외부기술요소 Open Source 사용 및 상용보드/ 시스템 이용 권리성 특허, SW ICT R&D 동향 정보통신기획평가원 33 - 네트워크 데이터의 효율적 처리를 위한 상위 레벨 데이터 치환 알고리즘 및 데이터 분석을 위한 최적 학습 모델 자동 추천 기술 개발 - 분산된 네트워크 데이터와 제어 기능 동작을 다중 네트워크 데이터 분석 기능의 협력 학습을 통해 네트워크를 동적 분석ㆍ제어하는 자동화 알고리즘 및 추론 모델 개발 - 다중 네트워크 데이터 분석 기능 간 협력 학습을 지원하는 5G+ 이동통신 네트워크 분석 기능 구조 및 인공지능 프레임워크 개발 - 개발한 기술의 시장성 확보를 위한 국제표준 반영 및 표준특허 확보 III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력 1. 기술의 특성 및 성능 본 기술은 기능 및 지역으로 분산된 네트워크와 상이한 장비 제조사에서 구현된 5G 이동 통신사업자의 네트워크 데이터 분석 기능(Network Data Analytics Function: NWDAF)