대한민국IT·통신2019 – 진행 중SK텔레콤
이동통신 단말 페이징용 머신러닝 예측
SK텔레콤이 이동성 예측으로 페이징 자원 사용이 약 40% 줄었다고 밝혔다
문제
통신이 다시 시작될 때 단말기를 찾으려면 점점 넓은 지역에 페이징 메시지를 보내야 했다. 이 과정에서 무선 자원이 소모됐다.
접근 방식
SK텔레콤과 삼성은 2019년 공동 연구를 시작했다. 머신러닝이 기지국과 시간대별로 이용자의 이동 패턴을 분석했다. 시험을 거쳐 두 회사는 더 적은 메시지로 단말기를 찾는 스마트 페이징의 상용 적용을 마쳤다.
주요 수치
about 40%페이징에 쓰이는 자원의 보고된 감소율
시사점
보고된 절감은 단말기를 찾는 데 쓰는 자원에 관한 것이며, 네트워크 전체 에너지 사용량을 측정한 값은 아니다.
분류
출처
출처 요약
[1]ETNews2022년 7월 3일
ETNews는 삼성과 공동 개발한 스마트 페이징의 시험을 마치고 상용 적용했다고 보도했다. 두 회사는 이동 패턴을 머신러닝으로 분석해 페이징 자원 소비를 약 40% 줄였다고 밝혔다.
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등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일