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인공지능(artificial intelligence, AI)/기계 학습(machine learning, ML) 작업을 수행하는 방법으로서, 상기 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 사용자 장비(user equipment, UE)의 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원을 셀룰러 네트워크를 거쳐 상기 UE로부터 수신하는 단계, 상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계, 그리고결정된 후보 조합에 따른 태스크를 상기 셀룰러 네트워크의 프로토콜 데이터 유닛(protocol data unit, PDU) 세션을 통해 상기 UE에게 할당하는 단계를 포함하는, 방법
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제1항에서,상기 복수의 태스크와 관련된 분석 정보를 상기 셀룰러 네트워크로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 방법
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제2항에서,상기 분석 정보는 UE 이동성(UE mobility), UE 통신(UE communication), UE 데이터 정체(UE data congestion), NF 부하(NF load), 네트워크 성능, 관찰자 서비스 경험(observer service experience), QoS 지속 가능성(QoS sustainability), WLAN 성능, 데이터 네트워크(data network, DN) 성능 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
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제2항에서,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계는,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원과, 상기 분석 정보를 바탕으로 상기 AI/ML 작업의 예상 완료 시간을 추정하는 단계를 포함하는, 방법
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제4항에서,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계는,상기 AI/ML 작업의 추정된 예상 완료 시간을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 상기 하나의 후보 조합을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제1항에서,상기 AI/ML 작업을 미리 결정된 지연 시간 내에 완료시키기 위한 정책의 변경을 상기 셀룰러 네트워크 내의 정책 제어 기능(policy control function, PCF)에게 요청하는 단계를 더 포함하는 방법
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제1항에서,상기 AI/ML 작업을 미리 결정된 지연 시간 내에 완료시키기 위한 정책을 변경시키기 위해, 상기 PDU 세션을 수정하는 단계를 더 포함하는 방법
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제1항에서,상기 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 사용자 장비(user equipment, UE)의 예상 완료 시간 및 상기 UE의 가용 자원을 상기 UE로부터 수신하는 단계는,상기 UE의 하드웨어 사양, 상기 UE의 하드웨어 모델 ID, 상기 UE의 운영 체제의 ID 및 버전 중 적어도 하나를 상기 UE로부터 수신하는 단계를 포함하는, 방법
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인공지능(artificial intelligence, AI)/기계 학습(machine learning, ML) 작업을 수행하는 방법으로서, 상기 AI/ML 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 응용 서비스 제공자(application service provider, ASP) 서버의 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 셀룰러 네트워크를 거쳐 상기 ASP 서버로부터 수신하는 단계, 상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계, 그리고결정된 후보 조합에 따른 태스크를 상기 셀룰러 네트워크의 프로토콜 데이터 유닛(protocol data unit, PDU) 세션을 통해 상기 ASP 서버에게 할당하는 단계를 포함하는, 방법
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제9항에서,상기 AI/ML 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 ASP 서버의 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 상기 ASP 서버로부터 수신하는 단계는, 상기 복수의 태스크 중 일부 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 상기 ASP 서버의 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 상기 가용 자원을 상기 ASP 서버로부터 수신하는 단계를 포함하는, 방법
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제9항에서,상기 셀룰러 네트워크의 성능을 모니터링하기 위한 분석 정보를 상기 셀룰러 네트워크로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 방법
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제11항에서,상기 분석 정보는 UE 이동성(UE mobility), UE 통신(UE communication), UE 데이터 정체(UE data congestion), NF 부하(NF load), 네트워크 성능, 관찰자 서비스 경험(observer service experience), QoS 지속 가능성(QoS sustainability), WLAN 성능, 데이터 네트워크(data network, DN) 성능 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
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제11항에서,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계는,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원과, 상기 분석 정보를 바탕으로 상기 AI/ML 작업의 예상 완료 시간을 추정하는 단계를 포함하는, 방법
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제13항에서,상기 복수의 후보 조합에 대한 상기 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계는,상기 AI/ML 작업의 추정된 예상 완료 시간을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 상기 하나의 후보 조합을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제9항에서,상기 AI/ML 작업을 미리 결정된 지연 시간 내에 완료시키기 위한 정책의 변경을 상기 셀룰러 네트워크 내의 정책 제어 기능(policy control function, PCF)에게 요청하는 단계를 더 포함하는 방법
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제9항에서,상기 AI/ML 작업을 미리 결정된 지연 시간 내에 완료시키기 위한 정책을 변경시키기 위해, 상기 PDU 세션을 수정하는 단계를 더 포함하는 방법
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제9항에서,상기 AI/ML 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 ASP 서버의 예상 완료 시간 및 상기 ASP 서버의 가용 자원을 셀룰러 네트워크를 거쳐 상기 ASP 서버로부터 수신하는 단계는, 상기 ASP 서버의 하드웨어 사양 및 상기 ASP 서버의 하드웨어 모델 ID 중 적어도 하나를 상기 ASP 서버로부터 수신하는 단계를 포함하는, 방법
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인공지능(artificial intelligence, AI)/기계 학습(machine learning, ML) 작업을 수행하는 장치로서, 프로세서, 메모리, 및 통신 장치를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여,상기 AI/ML 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 예상 완료 시간 및 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계,결정된 후보 조합에 따른 태스크를 상기 셀룰러 네트워크의 프로토콜 데이터 유닛(protocol data unit, PDU) 세션을 통해 사용자 장비(user equipment, UE)에게 할당하는 단계, 그리고 상기 UE가 상기 태스크를 수행하는 데 요구되는 정책을 상기 셀룰러 네트워크의 정책 제어 기능(policy control function, PCF)에게 송신하는 단계를 수행하는, 장치
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제18항에서,상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행하여,상기 UE로부터 상기 복수의 후보 조합 중에서 적어도 하나의 후보 조합에 대한 상기 UE의 예상 완료 시간 및 가용 자원을 수신하는 단계를 더 수행하는, 장치
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제19항에서,상기 AI/ML 작업을 구성하는 복수의 태스크의 복수의 후보 조합에 대한 예상 완료 시간 및 가용 자원을 바탕으로 상기 복수의 후보 조합 중에서 하나의 후보 조합을 결정하는 단계를 수행할 때, 상기 프로세서는,상기 셀룰러 네트워크로부터 수신된 분석 정보, 상기 UE의 상기 예상 완료 시간 및 가용 자원, 및 상기 복수의 후보 조합 중에서 상기 적어도 하나의 후보 조합을 제외한 나머지 후보 조합에 대한 응용 서비스 제공자(application service provider, ASP) 서버의 예상 완료 시간 및 가용 자원을 바탕으로 상기 하나의 후보 조합을 결정하는 단계를 수행하는, 장치
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