<AI enable wireless network for 5G>

이 논문에서는 B5G 네트워크에 AI 기술을 도입한 5가지 측면에 대해 소개됨.

1. channel measurments, modeling and estimation
   (B5G 시스템은 다양한 frequency bands를 갖고 있어 modeling하기가 매우 복잡하여 새로운 시나리오를 modeling 할 때 channel measurements가 반드시 행해져야 한다. 이 measurment data를 기반으로 ML을 활용하여 CIR 모델링, channel features prediction 등을 수행할 수 있다.

2. physical layer research
   (ML 알고리즘은 massive MIMO array와 같은 large antenna array로 생성된 방대한 양의 data를 분석하는데 적합하다. massive MIMO 기술들은 5G 시스템에 채택되고, 이는 AI가 잘 사용되어지는 case이다. Massive한 MIMO의 큰 데이터 특성이 ML method를 떠오르게 한다)

3. network management and optimization
   5G 네트워크는 NS를 지지한다. NS는 operator들이 다른 서비스들에게 최적화된 solutions을 제공하는 customized network pipe를 만들게 한다. 그러므로 NS를 통해 미래 cellular architecture를 가능하게 하는 것은 optimal network, 다양한 요구에 service를 제공하는 것을 위해 근본적으로 필요한 것이다. 또한 Ns는 traffic pattern을 예측 할 수 있고 그럼으로써, 주어진 time window에 들어오는 traffic demands가 적절하게 할당 될 수 있다. 이러한 proactive network design은 AI와 ML의 기술의 도움으로만 가능하다.

4. AI algorithm and application
   ML algorithm은 high-frequency performance를 얻을 필요가 없는 system으로 design 되어 있다. 그러나 B5G 네트워크는 high data frequency rate를 필요로 하므로 ML algorithm은 ultra fast training이 가능하도록 발전시켜야 한다. 또, communication system은 IoT system이나 embedded로 이루어져 있기 때문에 communication을 위한 ML algorithm은 복잡한 statistical model도 배울 수 있어야 하고 embedded devices와 효과적으로 work 할 수 있어야 한다.

5. AI/ML in standards
   (B5G와 연결 되어있는 시스템은 너무 복잡하여 ML 알고리즘을 standardize하기 어렵기 때문에 5G 네트워크는 AI같은 최첨단 기술들을 수용하여 efficieny를 증진시켜야 한다)
   결론적으로 AI와 ML이 B5G 네트워크의 문제점들을 해결하는데 어떻게 사용되는지 알게 되었습니다. AI와 ML이 5G에 왜 필요한지, 5G에는 어떠한 문제점들이 있고 AI는 그것을 어떻게 해결하는지 하나하나 자세한 측면들을 통해 알 수 있어서 인상 깊었습니다. 또, NS(network slice)라는 용어는 처음 들어보고, 알게 되었는데 NS에 대해서 더 배우고 싶다는 생각이 들었습니다.