AI RAN 훈련 데이터셋을 생성하는 방법

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AI RAN 훈련 데이터 생성 및 큐레이션

인공지능(AI) 훈련 데이터셋을 생성하려면 대표적인 무선 액세스 네트워크(RAN) 시나리오, 소스 네트워크 데이터, 그리고 원시 데이터나 합성 데이터를 선별된 데이터셋으로 변환하는 체계적인 파이프라인이 필요합니다. 네트워크 디지털 트윈은 링크, 시스템, 네트워크 수준 전반에 걸쳐 현실적인 합성 데이터를 생성할 수 있으며, 에뮬레이션된 테스트베드나 실제 네트워크 캡처 데이터를 활용하면 추가적인 운영 조건, 프로토콜 동작, 가입자 이동성 정보를 데이터셋에 보완할 수 있습니다.

데이터셋 준비 과정에서는 소스 데이터를 가져오고, 레코드를 정리 및 검증하며, 라벨링이나 주석을 적용하고, 필드를 표준화 또는 정규화하며, 시드 데이터의 양과 다양성을 늘리기 위해 데이터를 보강합니다. 엔지니어들은 분포와 이상치를 점검하고, 추적 가능성을 확보한 상태로 버전 관리된 데이터셋을 저장하며, 디지털 트윈이나 실험실 환경에서 네트워크 핵심 성과 지표(KPI)를 기준으로 후보 모델을 검증하기 전에, 생성된 훈련 데이터를 모델 개발 워크플로우에 활용할 수 있습니다.

합성 AI RAN 데이터셋 생성 솔루션

합성 무선 액세스 네트워크(RAN) 훈련 데이터셋을 구축하려면 명확히 정의된 네트워크 시나리오, 원본 데이터, 그리고 반복 가능한 데이터 큐레이션 워크플로가 필요합니다. S6221A AI RAN 시뮬레이션 툴셋은 네트워크 디지털 트윈, 에뮬레이션된 테스트베드, 실제 네트워크에서 수집된 데이터를 데이터 관리를 위한 AI 개발 플랫폼과 결합합니다. 이 워크플로는 원본 데이터를 가져와 정제 및 전처리를 수행하고, 라벨링, 정규화, 데이터 증강, 다양성 확보 및 스케일링 작업을 적용하여 인공지능(AI) 모델 훈련 및 테스트를 위한 큐레이션된 데이터셋을 생성합니다. 데이터셋 및 모델 버전은 메타데이터와 추적 정보를 포함하여 저장할 수 있으며, 벤치마킹 기능을 통해 후보 모델과 네트워크 핵심 성과 지표(KPI)를 기준선 결과와 비교할 수 있습니다.
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