[논문 리뷰] A softwarized perspective of the 5G networks

Kléber V. Cardoso, Cristiano Bonato Both외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 18.

IoT Networks and Protocols참고 문헌 36인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 3GPP 릴리스 15에 정의된 바와 같이 5G 네트워크의 소프트웨어 중심적 시각을 종합적으로 제시한다. 주요 초점은 5G 코어와 라디오 접근 네트워크(RAN)에서의 가상화, 소프트웨어화, 그리고 서비스 기반 아키텍처(SBA)에 맞춰져 있으며, 네트워크 슬라이싱, 클라우드 네이티브 원칙, 그리고 NWDAF를 통한 AI/ML 통합 등 핵심 기반 기술들을 강조한다. 이는 소프트웨어 혁신이 다양한 수직 산업 분야와 향후 네트워크 진화를 지원하는 유연성과 확장성에 기여함을 보여준다.

ABSTRACT

The main goal of this article is to present the fundamental theoretical concepts for the tutorial presented in IEEE NetSoft 2020. The article explores the use of software in the 5G system composed of the Radio Access Network (RAN) and the core components, following the standards defined by 3GPP, particularly the Release 15. The article provides a brief overview of mobile cellular networks, including basic concepts, operations, and evolution through the called `generations' of mobile networks. From a software perspective, RAN is presented in the context of 4G and 5G networks, which includes the virtualization and disaggregation concepts. A significant part of the article is dedicated to 5G networks and beyond, focusing on core, i.e., considering the Service-Based Architecture (SBA), due to its relevance and totally softwarized approach. Finally, the article briefly describes the demonstrations presented in IEEE NetSoft 2020, providing the link for the repository that has all material employed in the tutorial.

연구 동기 및 목표

• 5G 네트워크 소프트웨어화의 이론적 기초를 제공함에 있어, 특히 3GPP 릴리스 15 표준에 중점을 두고자 한다.
• 소프트웨어 정의 및 가상화 기술(예: 네트워크 슬라이싱, SBA, 클라우드 네이티브 원칙)이 5G의 유연성과 확장성 구현에 어떻게 기여하는지 분석하고자 한다.
• 네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)을 통한 AI 및 머신러닝 통합이 지능적인 네트워크 관리 및 최적화를 위해 어떻게 작용하는지 검토하고자 한다.
• 특히 수직 산업 분야와 프라이빗 네트워크 지원을 위해 3GPP 릴리스 16과 17을 통해 5G 기능이 어떻게 진화하는지 탐색하고자 한다.
• IEEE NetSoft 2020의 기술 구성 요소 및 실제 사례 연구를 포함하여 연구자와 실무자들이 활용할 수 있는 튜토리얼 수준의 5G 소프트웨어화 개요를 제공하고자 한다.

제안 방법

• 5G 네트워크 아키텍처를 소프트웨어 정의 및 가상화 원칙의 관점에서 분석하며, 5G 코어에서의 서비스 기반 아키텍처(SBA)에 중점을 둔다.
• 라디오 접근 네트워크(RAN)의 가상화 및 분리 기술을 검토하며, 클라우드 네이티브 기술과 엣지/안개 컴퓨팅의 역할을 분석한다.
• 핵심 3GPP 릴리스 15 기능을 검토한다. 예를 들어 네트워크 슬라이싱, SBA, 그리고 데이터 기반 네트워크 지능을 위한 NWDAF의 도입을 포함한다.
• 릴리스 16과 17에서의 5G 기능 진화를 조사한다. 예를 들어 TSN(Time-Sensitive Networking), 비공개 네트워크(NPN), 고도화된 위치 기반 서비스 지원을 포함한다.
• NWDAF를 통한 AI/ML 기법 통합을 통해 이질적인 5G 환경에서 예측 분석, 이상 탐지, QoS 최적화를 실현한다.
• YAML 직렬화를 활용한 표준화된 인터페이스 기술 개요를 제공하여 기계가 읽을 수 있는 3GPP 사양을 통해 상호운용성 및 자동화를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서비스 기반 아키텍처(SBA)는 어떻게 5G 코어 네트워크의 모듈화, 확장성, 서비스 중심성을 실현하는가?
• RQ2 가상화 및 소프트웨어화 기술은 5G 라디오 접근 네트워크(RAN)의 유연성 향상과 비용 절감에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 3GPP 릴리스 15 및 16의 네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)은 AI/ML 기반 네트워크 관리 및 최적화를 어떻게 지원하는가?
• RQ4 3GPP 릴리스 16 및 17은 산업 4.0, 자율주행차, 공공안전 등 수직 산업 분야를 지원하기 위해 5G 기능을 어떻게 확장하는가?
• RQ5 클라우드 네이티브 및 제로 터치 관리 원칙(ZSM)의 통합은 어떻게 완전 자동화된 5G 네트워크 운영을 가능하게 하는가?

주요 결과

• 5G 코어의 서비스 기반 아키텍처(SBA)는 서비스 기반 인터페이스를 통해 모듈화되고 확장 가능하며 상호운용성이 뛰어난 네트워크 기능을 실현하여, 민첩성과 유지보수성 향상에 크게 기여한다.
• 5G의 네트워크 슬라이싱은 공유된 물리적 인프라 위에 다수의 논리적 네트워크를 생성할 수 있게 하여, eMBB, URLLC, mMTC 등 다양한 요구사항을 동시에 지원한다.
• 릴리스 15에서 도입된 NWDAF는 데이터 기반 네트워크 지능을 실현하며, AI/ML 모델을 활용한 이상 탐지, QoS 예측, 이동성 최적화 등의 기능을 제공한다.
• 3GPP 릴리스 16은 비공개 네트워크(NPN), 시간 민감성 네트워킹(TSN), 모든 5G 시나리오에서의 사용자 평면 무결성 보호를 포함한 향상된 보안 메커니즘 등 핵심 기능 향상을 제공한다.
• 릴리스 17은 프라이빗 네트워크, 근접 서비스(ProSe), 드론(UAV) 및 비지상 네트워크(NTN)를 포함한 고도화된 사용 사례 지원을 확장하여 더 넓은 산업 및 공공안전 분야의 응용 가능성을 열어준다.
• YAML 기반 3GPP 사양의 도입은 기계가 읽을 수 있는 형식을 제공하여 상호운용성과 자동화된 5G 네트워크 기능 설계, 구성, 관리 지원에 기여한다.