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AI-Driven Optimization of Perceived Quality at the User and Service Levels

SRSamsung Research Blog발표일 미상 · 1분

다양한 서비스를 지원하는 미래 통신망은 단순히 평균 성능 개선만으로는 한계가 있어, 개별 사용자가 겪는 반복적인 서비스 품질 저하 문제를 해결할 AI 기반 접근이 필수적입니다.

세 줄 요약Samsung Research Blog 원문 기반

본 프레임워크는 과거의 다변량 시계열 데이터를 학습하여 품질 저하 패턴을 '시그니처'로 추출하고, 실시간 사용자 상황과 비교해 문제가 발생하기 전에 이를 예측합니다.
기존 셀 단위 최적화와 달리, 개별 사용자를 대상으로 선제적인 이동 제어(핸드오버 등)를 수행함으로써 연결 실패율을 획기적으로 낮추고 서비스 일관성을 확보합니다.
이 기술은 네트워크 관리의 패러다임을 사후 대응에서 예측 기반으로 전환하며, 향후 6G와 같은 고도화된 환경에서 사용자 중심의 자율 이동 관리를 가능하게 할 핵심 동력입니다.