AI 기반 5G 단말 성능/소비 전력 최적화 - 연구과정(2)

SKT AI Fellowship 4기 Lumos 팀은 5G 단말의 성능 저하를 최소화하면서 전력 소모를 줄이는 연구를 진행합니다. 기존 5G 단말은 RRC connected에서 RRC idle 상태로 전환될 때 고정된 inactivity timer로 인해 불필요한 전력 낭비가 발생합니다.

본 연구는 UE의 향후 데이터 트래픽 사용량을 예측하여, 각 UE별로 adaptive inactivity timer를 설정함으로써 전력 소비를 줄이는 방안을 제안합니다. 연구를 위해 urban real world scenario에서 XCAL 솔루션을 사용하여 정적, 저속 이동, 고속 이동 환경에서 실시간으로 데이터 네트워크 성능을 측정하고 데이터를 수집 및 전처리하는 과정을 설명합니다.

이 연구는 LLM, 머신러닝 등의 AI 기술을 활용하여 단말의 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.