문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
기초: 디지털 트윈과 6G의 융합
- 통신 네트워크에 적용되는 디지털 트윈 개념 설명
- 6G 서비스 유형 및 트윈 활용이 필요한 이유
- 데이터 소스, 신뢰도 수준 및 디지털 트윈의 생애주기 관리 방법
6G 구성 요소와 환경 모델링 기법
- RAN 요소, 프론트홀/미드홀/백홀 및 엣지 컴퓨팅을 트윈 모델로 표현하는 방법
- 채널, 전파 및 THz/mmWave 주파수 대역 모델링 시 고려사항
- 디지털 계층과 물리적 계층 간 시간 동기화 방안
시뮬레이션 및 공동 시뮬레이션 아키텍처
- 단독 시뮬레이션과 실제 네트워크 텔레메트리 데이터를 활용한 공동 시뮬레이션의 차이점
- 통합 테스트에 사용되는 Ns-3, Unity 및 에뮬레이션 툴체인 소개
- 대규모 트윈 환경에서의 확장성 확보 전략
AI 기반 최적화 기술 활용법
- 무선 자원 관리를 위한 지도 학습 및 강화 학습 방법론
- 트윈에서 실제 환경으로의 적응을 위한 온라인 학습, 전이 학습 및 도메인 적응 기법
- 폐쇄형 제어 절차와 정책 배포 방법론
실시간 텔레메트리, 추론 및 피드백 루프 구축법
- 스트림 방식의 텔레메트리 아키텍처와 지연 시간 최소화를 위한 추론 처리 위치 선정
- 엣지와 클라우드 간 추론 수행의 장단점 및 모델 분할 기법
- 안전한 피드백 루프 설계법과 인간 개입형 제어 체계
디지털 트윈의 정확도 평가, 검증 및 불확실성 측정 방법
- 트윈 모델의 신뢰도 측정 지표 및 검증 절차
- 모델 내 불확실성 수량화와 이를 완화하기 위한 전략
- 서비스 수준 협약(SLA) 준수 확인 및 성능 보증을 위한 디지털 트윈 활용법
오케스트레이션, 자동화 및 의도 기반 운영 방안
- 오케스트레이션 플레인과 의도 중심 API와의 트윈 모델 통합 방법
- 트윈 모델 및 머신러닝 산출물을 활용한 CI/CD 및 테스트 프로세스 설계
- 정책 엔진과 자동 복구 대응 전략
디지털 트윈 기반 네트워크의 보안, 개인정보 보호 및 신뢰성 확보 방안
- 데이터 거버넌스, 프라이버시 강화 모델링 및 연합형 디지털 트윈 활용법
- 트윈 동기화 과정 및 모델 무결성을 위협하는 위험 요소 분석
- AI 기반 의사결정을 감시하고 투명성 확보를 위한 추적·설명 가능성 방법론
사례 연구 및 실무 응용 분야
- 산업 자동화 및 제조 현장에서 활용되는 디지털 트윈 예시
- 모빌리티, 자율주행 시스템 및 XR 서비스 실증 사례
- 예측 유지보수와 용량 계획 수립에 적용된 실제 운영 사례
실습 랩 및 소규모 프로젝트 개발
- ns-3과 시각화 엔진을 활용해 RAN 구간의 소규모 디지털 트윈 모델 생성
- 트윈에서 생성된 데이터를 바탕으로 이상 탐지 기능을 갖춘 경량형 ML 모델 훈련
- 텔레메트리 수집 → 모델 추론 → 시뮬레이션 내 정책 변경이 이어지는 폐쇄형 테스트 구현
요약 및 향후 발전 방향
요건
- 통신 네트워크, RAN 또는 코어 네트워크 엔지니어링 분야에서의 경험
- 시뮬레이션 툴 혹은 네트워크 에뮬레이션 기법에 대한 이해도
- Python 활용 능력 및 기초적인 머신러닝 개념에 대한 지식
교육 대상
- 차세대 네트워크 설계를 담당하는 통신 엔지니어 및 네트워크 아키텍트
- 네트워크 최적화 및 디지털 트윈 활용 분야에서 일하는 AI/ML 엔지니어
- 6G 관련 활용 사례 연구에 관심 있는 연구원 및 시뮬레이션 전문가
21 시간
