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코스 개요
기초: 디지털 트윈과 6G 융합
- 통신 네트워크에 적용된 디지털 트윈 개념
- 트윈 사용을 촉진하는 6G 서비스 클래스와 요구 사항
- 데이터 소스, 정확도 수준 및 트윈 생명 주기 관리
6G 구성 요소와 환경 모델링
- RAN 요소, 프론트홀/미드홀/백홀 및 엣지 컴퓨팅의 트윈 모델 표현
- 채널, 전파 및 THz/mmWave 모델링 고려 사항
- 디지털과 물리적 계층 간의 시간 단위와 동기화
시뮬레이션 & 공동 시뮬레이션 아키텍처
- 독립 시뮬레이션과 실제 네트워크 텔레메트리와의 공동 시뮬레이션
- Ns-3, Unity 및 에뮬레이션 도구 체인을 사용한 통합 테스트
- 대규모 트윈 시나리오를 위한 확장성 전략
AI 중심 최적화 기술
- 감독 학습과 강화 학습을 통한 라디오 자원 관리
- 온라인 학습, 전이 학습 및 도메인 적응을 통한 트윈-필드 전송
- 폐루프 제어 워크플로와 정책 배포 패턴
실시간 텔레메트리, 추론 및 피드백 루프
- 스트리밍 텔레메트리 아키텍처와 저지연 추론 배치
- 엣지 대 클라우드 추론의 장단점과 모델 분할
- 안전한 피드백 루프 설계와 인간 중심 제어
디지털 트윈 정확도, 검증 및 불확실성 측정
- 트윈 정확도를 위한 지표와 검증 방법론
- 모델 불확실성을 측정하고 완화하기 위한 기술
- SLA 검증과 성능 보장을 위한 디지털 트윈 사용
오케스트레이션, 자동화 및 의도 기반 운영
- 트윈을 오케스트레이션 평면과 의도 기반 API와 통합하기
- 트윈 모델과 ML 아티팩트를 위한 CI/CD 및 테스트 파이프라인
- 정책 엔진과 자동 조치 전략
트윈 기반 네트워크의 보안, 프라이버시 및 신뢰성
- 데이터 관리, 프라이버시 보호 모델링 및 분산 트윈 접근법
- 트윈 동기화와 모델 무결성을 위한 위협 모델
- AI 주도 결정의 감사, 출처 및 설명 가능성
사례 연구와 도메인 응용
- 산업 자동화와 제조를 위한 네트워크된 디지털 트윈
- 이동성, 자율 시스템 및 XR 서비스 검증
- 예측 유지보수와 용량 계획의 운영 사례
실습과 미니 프로젝트
- ns-3 및 시각화 엔진을 사용하여 RAN 구간의 소규모 디지털 트윈 구축
- 트윈 생성 데이터를 사용한 이상 감지를 위한 경량 ML 모델 훈련
- 폐루프 테스트 구현: 텔레메트리 → 모델 추론 → 시뮬레이션에서 정책 변경
요약 및 다음 단계
요건
- 통신 네트워크, RAN 또는 코어 네트워크 공학 경험
- 시뮬레이션 도구나 네트워크 에뮬레이션에 익숙함
- Python과 기초적인 머신 러닝 개념의 실무 지식
대상자
- 차세대 네트워크에 집중하는 통신 엔지니어와 네트워크 아키텍트
- 네트워크 최적화 및 디지털 트윈 응용 분야에서 작업하는 AI/ML 엔지니어
- 6G 사용 사례를 탐색하는 연구 엔지니어와 시뮬레이션 전문가
21 시간
