AI-Native ASN 도입을 통한 99.9% 노이즈 제거 및 초저지연 에이전트 서비스 구현

ZTE AIR Core unleashes a new era of agent services beyond connectivity

2026년 6월 26일2분advanced

AI 요약

Context

단순 연결성 제공에 치중한 Legacy Connectivity Pipe 구조의 한계 직면. AI 에이전트의 멀티모달 트래픽 증가와 실시간성 요구사항을 처리하기 위한 AI-Native 아키텍처로의 전환 필요성 대두.

NWDAF와 AI-UPF 결합을 통한 실시간 QoE 평가 및 1초 미만의 Dynamic Policy 조정 체계 구축
Spatiotemporal Large Model 기반의 실시간 사용자 프로파일링을 통한 고속열차 등 고가치 시나리오의 네트워크 보장
Multimodal 및 Symmetric 트래픽 처리를 위한 AI PDU Session 기반의 차별화된 QoS 설계
NTN(Non-Terrestrial Networks) 통합과 동적 토폴로지 인식을 통한 위성-지상망 통합 지능형 라우팅 구현
Unified Data Plane(RTDS) 구축을 통한 데이터 수집, 저장, 분석의 중앙 집중화 및 데이터 가치 실현
Device-Network Collaboration 구조를 통한 연산 자원의 네트워크 분산 및 Low-latency Computing Offloading 최적화

실천 포인트

1. 트래픽 패턴이 불규칙한 AI 서비스 도입 시 전용 PDU Session 및 차별화된 QoS 정책 검토

2. 엣지 단의 연산 부하 감소를 위해 Device-Network Collaboration 기반의 Computing Offloading 설계 적용

3. 실시간 사용자 경험 최적화를 위해 Spatiotemporal 모델을 활용한 동적 프로파일링 체계 구축

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