IEEE Globecom 2023에서 공개한 차세대 자동화 ML 솔루션 ‘AutoMLPoweredNetworks’

본 글은 차세대 네트워크 환경에서 증가하는 다양한 트래픽 패턴을 최적화하기 위한 ML 모델 선택 및 자원 할당의 중요성을 강조합니다. 기존의 수동 관리 방식은 서비스 요구 사항, 문제 유형, 학습 주기, 자원 상태 등 복잡하고 변화하는 요소를 고려하기 어려워 서비스 품질 저하 및 운영 비용 증가를 초래합니다.

이를 해결하기 위해 연구된 'AutoMLPoweredNetworks'는 ML 모델 선택, 관련 변수 설정(학습 주기, 오류 정정, 정확도 분석 등), 컴퓨팅 자원 할당을 자동화하는 기술입니다. 이 기술은 IEEE Globecom 2023에서 발표될 예정이며, 네트워크 운영의 효율성과 서비스 품질 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.