AI는 5G 환경에서 네트워크 정전을 예측하고 방지하기 위해 점점 더 활용되어 네트워크 신뢰성과 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.
예측 유지 보수 및 이상 탐지
AI는 고급 알고리즘을 활용하여 5G 네트워크에서 실시간으로 생성 된 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 이 기능은 중대한 문제로 확대되기 전에 잠재적 문제를 식별 할 수있게합니다. AI 시스템은 기계 학습 기술을 사용함으로써 임박한 장애를 나타내는 패턴 및 이상을 인식하여 사전 유지 보수 전략을 가능하게 할 수 있습니다 [1] [3]. 예를 들어, 예측 분석은 장비 고장을 예측하고 유지 보수 일정을 최적화하여 다운 타임 및 운영 비용을 줄일 수 있습니다 [2] [3].실시간 모니터링 및 동적 리소스 할당
AI 기반 시스템은 네트워크 성능을 지속적으로 모니터링하여 불규칙성을 즉시 감지 할 수 있습니다. 이 실시간 모니터링은 동적 리소스 할당으로 네트워크 트래픽을 효과적으로 관리 할 수 있으므로 중요합니다. AI는 피크 사용 시간을 예측하고 자원을 조정함으로써 수요가 많은 기간 동안에도 서비스 품질을 유지하는 데 도움이됩니다 [1] [2]. 그 결과 인간의 개입없이 다양한 조건에 적응할 수있는보다 탄력적 인 네트워크가 있습니다.자동화 및 빠른 응답
AI를 네트워크 관리에 통합하면 예측 기능을 향상시킬뿐만 아니라 식별 된 문제에 대한 응답도 자동화됩니다. 자동화 된 워크 플로는 인간의 감독없이 일반적인 문제를 해결하여 해상도 프로세스의 속도를 크게 높이고 정전의 위험을 최소화 할 수 있습니다 [3]. 또한 AI 시스템은 문제가 발생할 때 근본 원인 분석을 신속하게 수행하여 더 빠르게 회복하고 향후 예방 조치를 알릴 수 있습니다 [3].보안 향상
AI는 정전 예측 외에도 트래픽 패턴의 이상 탐지를 통해 잠재적 사이버 위협을 감지함으로써 네트워크 보안에 기여합니다. 이 사전 예방 적 입장은 네트워크 무결성 또는 성능에 영향을 줄 수 있기 전에 위험을 완화 할 수있게한다 [2] [7].전반적으로 AI와 5G 기술의 조합은 정전을 예측하고 방지 할뿐만 아니라 전반적인 서비스 신뢰성과 고객 만족도를 향상시키는 네트워크 관리를위한 강력한 프레임 워크를 조성합니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라, 통신에서의 그들의 역할은 성장하는 데이터 수요의 시대에 중단없는 서비스를 유지하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.
인용 :
[1] https://mischadohler.com/ai-predictive-mainenge-5g-5g-and-ai/
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[3] https://infraon.io/blog/how-aiops-can-predict-and-prevent-network-outages/
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f9101145f3b4b62968b289a1f7/fadbbd01-eb4a-4ddb-9c96-f6d44f5e0462.pdf
[5] https://www.itu.int/dms_pub/itu-s/opb/jnl/s-jnl-vol4.issue3-2023-a31-pdf-e.pdf
[6] https://liu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1417686/fulltext01
[7] https://wraycastle.com/blogs/glossary/what-is-i-ai-powered-5g-fault-detection
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide/topics/concept/ai-predictive-threat-prevention-overview.html