이화여자대학교MCNL

dd

본 연구실 박사과정 최다영 학생(1저자), 석사과정 박시연 학생(공동저자)과 박형곤 교수(교신저자)의 논문 “Minimal-Feature Machine Learning for Scalable AI-RAN under Communication Constraints"이 우수 SCIE 저널인 Elsevier의 Computer Networks에 게재승인 되었습니다.

본 논문은 O-RAN(Open RAN) 구조에서 인공지능 및 머신러닝 모델을 효율적으로 운영하기 위한 핵심 성능 지표(KPI) 선택 프레임워크를 제안하였습니다.  네트워크 제어 시 발생하는 통신 부하와 지연 시간을 줄이기 위해 통계적 분석을 통해 가장 중요한 데이터 특징만을 선별하여 전송 데이터양을 최소화하는 방안을 제안하였습니다. 제안한 시스템은 Non-RT RIC에서 오프라인 분석을 통해 최적의 KPI를 선정하고, 이를 Near-RT RIC의 온라인 추론에 적용하여 모델의 복잡성과 운영 오버헤드를 획기적으로 낮출 수 있음을 보였습니다. 결과적으로 적은 수의 핵심 데이터만으로도 네트워크 슬라이스 분류 및 리소스 관리 등 주요 네트워크 오케스트레이션 작업에서 높은 성능과 확장성을 유지할 수 있음을 입증하였습니다.