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자료 검색결과

표준종류

정보통신기술보고서(TTAR)

표준번호

TTAR-06.0275

구 표준번호

제개정일

2023-10-19

총 페이지

한글 표준명

무경계 셀룰러 시스템의 모바일 에지 컴퓨팅 자원 할당을 위한 인공지능 활용 (기술보고서)

영문 표준명

Artificial Intelligence (AI) for Resource Allocation in Cell-free Mobile Edge Computing System (Technical Report)

한글 내용요약

이 기술보고서는 이동통신 시스템의 무선 액세스를 위한 인공 지능 및 기계학습의 새로운 활용 사례로서, 인공지능 기술을 이용하여 무경계 셀룰러 네트워크에서 모바일 에지 컴퓨팅(mobile edge computing)을 위한 통신 및 컴퓨팅 자원을 효율적으로 제어하는 방식을 제시한다. 특히, 엄격한 지연 제약 조건을 충족하면서 사용자의 에너지 소비를 최소화하기 위한 목적으로 다중의 인공지능 에이전트들이 분산적으로 협력하는 구조와 이를 위한 심층 학습 알고리즘과 제안한다. 이때 분산 에이전트가 수집하는 보상값(reward)을 중간 성능 지표(intermediate KPI)로 하며, 이를 최대화하는 동시에 최종 성능지표(eventual KPI)로서 에너지 효율성을 고려한다. 이 기술보고서에서 제안하는 구조와 구현 방식에 의해 각 사용자의 개별 지연 제약 조건을 만족시키면서 이들 성능 지표 값들을 최대화 시킬 수 있는 것을 확인한다. 이 기술보고서는 3GPP 5G NR 무선접속 인터페이스를 위한 인공지능/기계학습에 대한 기술 보고서인 3GPP TR 38.843의 일반적인 프레임워크를 참조하여, 무선접속 인터페이스와 연계된 활용 예시(use case)를 위해 필요한 성능 평가 방법론과 절차를 기술한다.

영문 내용요약

This technical report presents a novel application of AI/ML for wireless access in mobile communication systems. Specifically, it proposes a method to efficiently control communication and computing resources for mobile edge computing in a cell-free network using AI technology. The proposed approach involves a collaborative structure of multiple AI agents working in a distributed manner, along with deep learning algorithms, with the goal of minimizing users' energy consumption while meeting strict latency constraints for computing. The distributed agents collect reward values as intermediate key performance indicators (KPIs) and maximize them while considering energy efficiency as the eventual KPI. Through the proposed structure and implementation approach, it is observed that individual delay constraints of each user can be met while improving these performance indicator values. This report references the general framework of 3GPP TR 38.843, which is a technical report on artificial intelligence/machine learning for the NR air interface and provides performance evaluation methodologies and procedures necessary for its use cases.