SORACOM Technology Camp 2020 - Day3 5G Coreがもたらす真の5Gの世界 ～IoTビジネスをドライブする3GPP標準とは～/technology-camp2020-day3-s07

高速大容量通信、超低遅延、多数同時接続を実現する通信技術として様々な業界から注目されている第5世代移動通信システム「5G」。2020年はの5Gの商用向け国内展開が開始された記念すべき年となりました。本セッションでは、5Gの展開をされているKDDI様をゲストにお招きし、5Gの基礎やIoTビジネスに向けた活用のポイントを移動体通信の標準化プロジェクト「3GPP」の動向を交えて解説いただき、5G活用に向けて今知っておきたい事、そして、今できる事を考えていきます。

KDDI株式会社
技術戦略部 標準戦略グループ ​グループリーダー
中野 裕介 氏

株式会社ソラコム
テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平

Transcript

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   https://youtu.be/-jPfVmheA_w?t=1458
   https://soracom.jp/press/2020071413/
   

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10. 5G Coreがもたらす真の5Gの世界
    ~IoTビジネスをドライブする3GPP標準とは~
    KDDI株式会社 技術戦略部 中野 裕介
    3GPP TSG-SA Vice-chair
    2020.11.19
    

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11. © 2020 KDDI
    1
    Agenda
    1. KDDI 5Gネットワークのいま
    2. “いま”の5Gとは？
    3. Rel-16機能解説
    ① ネットワーク・スライシング
    ② ネットワーク情報の外部提供
    ③ ネットワークデータ分析
    ④ Non-Public Network
    4. まとめ
    

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12. © 2020 KDDI
    2
    Agenda
    1. KDDI 5Gネットワークのいま
    2. “いま”の5Gとは？
    3. Rel-16機能解説
    ① ネットワーク・スライシング
    ② ネットワーク情報の外部提供
    ③ ネットワークデータ分析
    ④ Non-Public Network
    4. まとめ
    

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13. © 2020 KDDI
    3
    KDDI 5G Snapshot
    2020/3/26 5Gスタート!
    2019/4/10に国内5G周波数割り当て
    • Sub-6帯・ミリ波帯両方でグローバルバンドを獲得
    • Sub-6帯では100MHz x 2 を獲得
    Docomo KDDI Rakuten SoftBank KDDI Docomo
    Rakuten Docomo KDDI SoftBank
    ・・・
    ・・・
    27.0GHz 27.4GHz 27.8GHz 28.2GHz 29.1GHz 29.5GHz
    3.6GHz 3.7GHz 3.8GHz 3.9GHz 4.0GHz 4.1GHz 4.5GHz 4.6GHz
    3.7/4.5GHz
    28GHz
    n77
    n78
    n257
    n261
    n79
    

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14. © 2020 KDDI
    4
    携帯各社の5G展開計画
    KDDI NTTドコモ ソフトバンク 楽天モバイル
    Sub6基地局数
    ＠5年後 30,107 8,001 7,355 15,787
    ミリ波基地局
    数＠5年後
    12,756 5,001 3,855 7,948
    5G開始 2020年3月 2020年春 2020年3月
    (mmW:2021)
    2020年6月
    

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15. © 2020 KDDI
    5
    5Gエリア整備を進行中
    

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16. © 2020 KDDI
    6
    Agenda
    1. KDDI 5Gネットワークのいま
    2. “いま”の5Gとは？
    3. Rel-16機能解説
    ① ネットワーク・スライシング
    ② ネットワーク情報の外部提供
    ③ ネットワークデータ分析
    ④ Non-Public Network
    4. まとめ
    

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17. “いま”使える5Gとは何なのか！？
    

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18. “いま”使える5Gとは何なのか！？
    

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19. 技術屋視点で言うと…
    

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20. © 2020 KDDI
    10
    3GPP 5G標準化の歴史
    Rel-14：5G要件のフィージビリティ・スタディ
    Rel-15：”5G Phase1” 大容量・高速化＋低遅延
    Rel-16：”5G Phase2” 高信頼・低遅延 ITU-RのIMT-2020要件に対応
    Rel-17：更なる高度化 新たなユースケース・ユースケースの拡大
    CY2016 CY2017 CY2018 CY2019 CY2020 CY2021
    ITU-R
    ３
    G
    P
    P
    Release
    標準化の進捗
    5Gの商用化
    Release 15
    Release 14 Release 16
    Technical
    Performance
    Requirement Proposals IMT- 2020
    IMT- 2020
    Specifications
    Phase 1
    NSA Phase 2
    Phase 1
    SA/
    5GC
    Jun-18 Jun-20
    5G Evolution
    2017年12月 NSA標準化完了 2018年6月 SAおよび5GC標準化完了
    Release 17
    Apr-19
    May-19
    Nov-19
    Mar-20
    

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21. © 2020 KDDI
    11
    NSA？SA？
    Non-Stand Alone (NSA) Stand Alone (SA)
    LTEと5Gの同時接続が必須 (アンカーLTEが必須)
    LTEの周波数は5Ｇより低い。
    5G単独での通信が可能(アンカーLTEが不要)
    • 基地局と端末だけが5G対応。コアは4G
    • 5GCの標準完成を待たずに5G導入可能(早い）
    • 移動端末に導入し、局所的に5Gで4Gをブーストする使
    い方を想定
    • 4G LTEコアを増強する必要有（容量増など）
    • 基地局・端末・コアの全てが5G対応
    • 5Gコアが提供する機能を利用可能（後述）
    • 5GCの標準完成を待って一気に5Gを導入(遅
    い）
    • スポット利用、固定/ノマディック利用を想定
    • 4G LTEコアに対する影響が少ない
    アンカー
    Rel.15 LTE
    4G eNB
    5G-NR基地局
    C-Plane U-Plane
    C/U-Plane
    5G-NR基地局
    

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22. © 2020 KDDI
    12
    ちなみに…（参考：Deployment Options）
    2 5 3 3a 3x
    7 7a 7x
    4 4a
    • 各国事業者ごとに異なる5G導入シナリオを想定。そのため複数のOptionを整理
    • アーキテクチャーは、コア (EPC, 5Gコア) x SA (LTE, 5G) x NSA (LTEアンカー, 5Gアンカー)の組合せ
    • SA (option2)、NSA (option3 family)が基本形
    

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23. ぶっちゃけ、どういうことなのか？
    

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24. Rel-15とRel-16の標準上のKPIを比較
    してみる。
    

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25. ①大容量・高速化
    

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26. © 2020 KDDI
    16
    ①大容量・高速化
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.,
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    ＜Rel-15＞ ＜Rel-16＞
    ※詳しく知りたい方は⇒TS22.261 https://portal.3gpp.org/desktopmodules/Specifications/SpecificationDetails.aspx?specificationId=3107
    

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27. © 2020 KDDI
    17
    ①大容量・高速化
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.,
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    ＜Rel-15＞ ＜Rel-16＞
    全く同じ
    

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28. © 2020 KDDI
    18
    ①大容量・高速化
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.,
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    Scenario Experienced
    data rate (DL)
    Experienced
    data rate (UL)
    Area traffic
    capacity
    (DL)
    Area traffic
    capacity
    (UL)
    Overall user
    density
    Activity
    factor
    UE speed Coverage
    1 Urban macro 50 Mbps 25 Mbps 100
    Gbps/km2
    (note 4)
    50 Gbps/km2
    (note 4)
    10 000/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    2 Rural macro 50 Mbps 25 Mbps 1 Gbps/km2
    (note 4)
    500
    Mbps/km2
    (note 4)
    100/km2 20% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    120 km/h
    Full
    network
    (note 1)
    3 Indoor
    hotspot
    1 Gbps 500 Mbps 15 Tbps/km2 2 Tbps/km2 250 000/km2 note 2 Pedestrians Office and
    residential
    (note 2)
    (note 3)
    4 Broadband
    access in a
    crowd
    25 Mbps 50 Mbps [3,75]
    Tbps/km2
    [7,5]
    Tbps/km2
    [500
    000]/km2
    30% Pedestrians Confined
    area
    5 Dense urban 300 Mbps 50 Mbps 750
    Gbps/km2
    (note 4)
    125
    Gbps/km2
    (note 4)
    25 000/km2 10% Pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    60 km/h)
    Downtown
    (note 1)
    6 Broadcast-
    like services
    Maximum
    200 Mbps
    (per TV
    channel)
    N/A or
    modest (e.g.
    500 kbps per
    user)
    N/A N/A [15] TV
    channels of
    [20 Mbps] on
    one carrier
    N/A Stationary
    users,
    pedestrians
    and users in
    vehicles (up to
    500 km/h)
    Full
    network
    (note 1)
    7 High-speed
    train
    50 Mbps 25 Mbps 15
    Gbps/train
    7,5
    Gbps/train
    1 000/train 30% Users in trains
    (up to 500
    km/h)
    Along
    railways
    (note 1)
    8 High-speed
    vehicle
    50 Mbps 25 Mbps [100]
    Gbps/km2
    [50]
    Gbps/km2
    4 000/km2 50% Users in
    vehicles (up to
    250 km/h)
    Along
    roads
    (note 1)
    9 Airplanes
    connectivity
    15 Mbps 7,5 Mbps 1,2
    Gbps/plane
    600
    Mbps/plane
    400/plane 20% Users in
    airplanes (up
    to 1 000 km/h)
    (note 1)
    NOTE 1: For users in vehicles, the UE can be connected to the network directly, or via an on-board moving base station.
    NOTE 2: A certain traffic mix is assumed; only some users use services that require the highest data rates [2].
    NOTE 3: For interactive audio and video services, for example, virtual meetings, the required two-way end-to-end latency (UL and
    DL) is 2-4 ms while the corresponding experienced data rate needs to be up to 8K 3D video [300 Mbps] in uplink and
    downlink.
    NOTE 4: These values are derived based on overall user density. Detailed information can be found in [10].
    NOTE 5: All the values in this table are targeted values and not strict requirements.
    ＜Rel-15＞ ＜Rel-16＞
    • NSAでもSAでも大容量・高速化のパフォーマ
    ンスは同じ
    • 大容量・高速化（リッチコンテンツなど）を
    やるだけなら、NSAで対応可能
    

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29. ②低遅延・高信頼
    

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30. 5Gの要件とは？
    

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31. © 2020 KDDI
    21
    5Gが目指すところ（ITUが策定した5G要件）
    高速・大容量
    (Enhanced Mobile Broadband)
    ピーク速度 20Gbps
    ユーザー体感速度100Mbps
    多接続
    (Massive Machine
    Type Comm.)
    同時接続端末数
    100万台/km2
    低遅延URLLC
    (Ultra-reliable and
    Low Latency Comm.)
    無線区間遅延 1ms
    

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32. © 2020 KDDI
    22
    5Gが目指すところ（ITUが策定した5G要件）
    高速・大容量
    (Enhanced Mobile Broadband)
    ピーク速度 20Gbps
    ユーザー体感速度100Mbps
    多接続
    (Massive Machine
    Type Comm.)
    同時接続端末数
    100万台/km2
    低遅延URLLC
    (Ultra-reliable and
    Low Latency Comm.)
    無線区間遅延 1ms
    

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33. © 2020 KDDI
    23
    ②低遅延・高信頼
    【Q】どこの区間で1msecを目指している？
    1. 端末～基地局の
    無線部分
    コアNW
    インター
    ネット
    2. 端末～コアNW部分 3. 端末～コアNW～端末の
    End to End
    4. 端末～コアNW～
    インターネットのサーバ
    a. 往復の合計値
    b. 片方向だけの値
    

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34. © 2020 KDDI
    24
    ②低遅延・高信頼
    【Q】どこの区間で1msecを目指している？
    1. 端末～基地局の
    無線部分
    コアNW
    インター
    ネット
    b. 片方向だけの値
    

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35. © 2020 KDDI
    25
    ②低遅延・高信頼
    Scenario Max.
    allowed
    end-to-
    end
    latency
    (note 2)
    Survival
    time
    Communication
    service
    availability
    (note 3)
    Reliability
    (note 3)
    User
    experienced
    data rate
    Payload
    size
    (note 4)
    Traffic
    density
    (note 5)
    Connection
    density
    (note 6)
    Service area
    dimension
    (note 7)
    Discrete automation 10 ms 0 ms 99,99% 99,99% 10 Mbps Small to big 1 Tbps/km2 100 000/km2 1000 x 1000 x 30 m
    Process automation –
    remote control
    60 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 1 Mbps
    up to 100
    Mbps
    Small to big 100
    Gbps/km2
    1 000/km2 300 x 300 x 50 m
    Process automation ‒
    monitoring
    60 ms 100 ms 99,9% 99,9% 1 Mbps Small 10 Gbps/km2 10 000/km2 300 x 300 x 50
    Electricity distribution –
    medium voltage
    40 ms 25 ms 99,9% 99,9% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 100 km along
    power line
    Electricity distribution –
    high voltage
    (note 1)
    5 ms 10 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small 100
    Gbps/km2
    1 000/km2
    (note 8)
    200 km along
    power line
    Intelligent transport
    systems –
    infrastructure backhaul
    30 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 2 km along a road
    NOTE 1: Currently realised via wired communication lines.
    NOTE 2: This is the maximum end-to-end latency allowed for the 5G system to deliver the service in the case the end-to-end latency is completely allocated to the 5G system
    from the UE to the Interface to Data Network.
    NOTE 3: Communication service availability relates to the service interfaces, and reliability relates to a given system entity. One or more retransmissions of network layer
    packets may take place in order to satisfy the reliability requirement.
    NOTE 4: Small: payload typically ≤ 256 bytes
    NOTE 5: Based on the assumption that all connected applications within the service volume require the user experienced data rate.
    NOTE 6: Under the assumption of 100% 5G penetration.
    NOTE 7: Estimates of maximum dimensions; the last figure is the vertical dimension.
    NOTE 8: In dense urban areas.
    NOTE 9: All the values in this table are example values and not strict requirements. Deployment configurations should be taken into account when considering service
    offerings that meet the targets.
    ＜Rel-15＞
    Source: TS22.261 Service requirements for the 5G system; Stage 1
    

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36. © 2020 KDDI
    26
    ②低遅延・高信頼
    Scenario Max.
    allowed
    end-to-
    end
    latency
    (note 2)
    Survival
    time
    Communication
    service
    availability
    (note 3)
    Reliability
    (note 3)
    User
    experienced
    data rate
    Payload
    size
    (note 4)
    Traffic
    density
    (note 5)
    Connection
    density
    (note 6)
    Service area
    dimension
    (note 7)
    Discrete automation 10 ms 0 ms 99,99% 99,99% 10 Mbps Small to big 1 Tbps/km2 100 000/km2 1000 x 1000 x 30 m
    Process automation –
    remote control
    60 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 1 Mbps
    up to 100
    Mbps
    Small to big 100
    Gbps/km2
    1 000/km2 300 x 300 x 50 m
    Process automation ‒
    monitoring
    60 ms 100 ms 99,9% 99,9% 1 Mbps Small 10 Gbps/km2 10 000/km2 300 x 300 x 50
    Electricity distribution –
    medium voltage
    40 ms 25 ms 99,9% 99,9% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 100 km along
    power line
    Electricity distribution –
    high voltage
    (note 1)
    5 ms 10 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small 100
    Gbps/km2
    1 000/km2
    (note 8)
    200 km along
    power line
    Intelligent transport
    systems –
    infrastructure backhaul
    30 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 2 km along a road
    NOTE 1: Currently realised via wired communication lines.
    NOTE 2: This is the maximum end-to-end latency allowed for the 5G system to deliver the service in the case the end-to-end latency is completely allocated to the
    5G system from the UE to the Interface to Data Network.
    NOTE 3: Communication service availability relates to the service interfaces, and reliability relates to a given system entity. One or more retransmissions of network layer
    packets may take place in order to satisfy the reliability requirement.
    NOTE 4: Small: payload typically ≤ 256 bytes
    NOTE 5: Based on the assumption that all connected applications within the service volume require the user experienced data rate.
    NOTE 6: Under the assumption of 100% 5G penetration.
    NOTE 7: Estimates of maximum dimensions; the last figure is the vertical dimension.
    NOTE 8: In dense urban areas.
    NOTE 9: All the values in this table are example values and not strict requirements. Deployment configurations should be taken into account when considering service
    offerings that meet the targets.
    ＜Rel-15＞
    端末～コアネットワークの出口まで。
    Rel-15の3GPP要件定義の時点では、
    3GPPシステム全体の最大遅延としていた
    Source: TS22.261 Service requirements for the 5G system; Stage 1
    

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37. © 2020 KDDI
    27
    ②低遅延・高信頼
    Scenario Max.
    allowed
    end-to-
    end
    latency
    (note 2)
    Survival
    time
    Communication
    service
    availability
    (note 3)
    Reliability
    (note 3)
    User
    experienced
    data rate
    Payload
    size
    (note 4)
    Traffic
    density
    (note 5)
    Connection
    density
    (note 6)
    Service area
    dimension
    (note 7)
    Discrete automation 10 ms 0 ms 99,99% 99,99% 10 Mbps Small to big 1 Tbps/km2 100 000/km2 1000 x 1000 x 30 m
    Process automation –
    remote control
    60 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 1 Mbps
    up to 100
    Mbps
    Small to big 100
    Gbps/km2
    1 000/km2 300 x 300 x 50 m
    Process automation ‒
    monitoring
    60 ms 100 ms 99,9% 99,9% 1 Mbps Small 10 Gbps/km2 10 000/km2 300 x 300 x 50
    Electricity distribution –
    medium voltage
    40 ms 25 ms 99,9% 99,9% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 100 km along
    power line
    Electricity distribution –
    high voltage
    (note 1)
    5 ms 10 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small 100
    Gbps/km2
    1 000/km2
    (note 8)
    200 km along
    power line
    Intelligent transport
    systems –
    infrastructure backhaul
    30 ms 100 ms 99,9999% 99,999% 10 Mbps Small to big 10 Gbps/km2 1 000/km2 2 km along a road
    NOTE 1: Currently realised via wired communication lines.
    NOTE 2: This is the maximum end-to-end latency allowed for the 5G system to deliver the service in the case the end-to-end latency is completely allocated to the 5G system
    from the UE to the Interface to Data Network.
    NOTE 3: Communication service availability relates to the service interfaces, and reliability relates to a given system entity. One or more retransmissions of network layer
    packets may take place in order to satisfy the reliability requirement.
    NOTE 4: Small: payload typically ≤ 256 bytes
    NOTE 5: Based on the assumption that all connected applications within the service volume require the user experienced data rate.
    NOTE 6: Under the assumption of 100% 5G penetration.
    NOTE 7: Estimates of maximum dimensions; the last figure is the vertical dimension.
    NOTE 8: In dense urban areas.
    NOTE 9: All the values in this table are example values and not strict requirements. Deployment configurations should be taken into account when considering service
    offerings that meet the targets.
    ＜Rel-15＞
    ディスクリート・オートメーション（自動車業
    界など組み立て加工の自動化）、プロセス・
    オートメーション（化学系などプラントの自動
    化）、電力送配電（スマートグリッド）、ITS
    などに求められる要件
    Source: TS22.261 Service requirements for the 5G system; Stage 1
    

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38. © 2020 KDDI
    28
    ②低遅延・高信頼
    ＜Rel-16＞
     ユースケース・シナリオごとに細分化。遅延要件もシナリオにより異なる
     Rel-15時点よりも具体的な事例ごとに要件を定義
    シナリオ例 遅延要件 信頼性要件
    鉄道無線 10～100ms以下※1 99.99%～99.9999
    ITSバックホール（※端末～コア出口まで） 30ms※2 99.999%
    自動運転 隊列走行 10～25ms※1 90～99.99%
    自動運転 3～25ms※1 90～99.999%
    遠隔運転 5ms※1 99.999%
    ファクトリー
    オートメーショ
    ン
    モーションコントロール 1ms※3 99.9999～99.999999%
    プロセスオートメーション 10ms※3 99.9999～99.999999%
    産業用ロボット 1～50ms※3 99.9999%
    ※1：アプリレベルでのsource to destination遅延
    ※2：端末～コア出口までの遅延
    ※3：端末～基地局までの遅延
    Source: TS22.261 Service requirements for the 5G system
    TS22.104 Service requirements for cyber-physical control applications in vertical domains
    TS22.186 Enhancement of 3GPP support for V2X scenarios
    TS22.289 Mobile Communication System for Railways
    

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39. © 2020 KDDI
    29
    ②低遅延・高信頼
    どうやって実現するのか？
    ① データを送る単位を短く・小さくする（応答が早
    くもらえる）
    ② ほかの通信を待たずにデータを送る
    5G NR LTE / LTE-Advanced
     データの送信単位を短くできる
     割り込みあり
     ACK送信タイミングの柔軟性
     データ送信単位は固定
     割り込みなし
     ACK送信タイミングは固定
    

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40. ③多接続
    

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41. 再び、
    5Gの要件とは？
    

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42. © 2020 KDDI
    32
    5Gが目指すところ（ITUが策定した5G要件）
    高速・大容量
    (Enhanced Mobile Broadband)
    ピーク速度 20Gbps
    ユーザー体感速度100Mbps
    多接続
    (Massive Machine
    Type Comm.)
    同時接続端末数
    100万台/km2
    低遅延URLLC
    (Ultra-reliable and
    Low Latency Comm.)
    無線区間遅延 1ms
    

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43. © 2020 KDDI
    33
    5Gが目指すところ（ITUが策定した5G要件）
    高速・大容量
    (Enhanced Mobile Broadband)
    ピーク速度 20Gbps
    ユーザー体感速度100Mbps
    多接続
    (Massive Machine
    Type Comm.)
    同時接続端末数
    100万台/km2
    低遅延URLLC
    (Ultra-reliable and
    Low Latency Comm.)
    無線区間遅延 1ms
    

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44. © 2020 KDDI
    34
    多接続を実現する技術
    Source: 2017年9月 3GPP RAN#77会合
    Rel.15のLTE-M(eMTC)とNB-IoTも5Gの一部
    

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45. では、LTE版LPWA技術（NB-IoT、
    LTE-M）が、Rel-15でどう変わった
    のか検証してみる。
    

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46. © 2020 KDDI
    36
    LTE版LPWA Rel-15での進化
    Even further enhanced MTC for LTE Further Enhancements of NB-IoT
    • Reduced UE power consumption
    • Wake-up signals (WUS)
    • Early data transmission (EDT)
    • HARQ feedback for UL data
    • Relaxed monitoring for cell reselection
    • Support for new use cases
    • Support for higher UE velocity
    • Lower UE power class
    • New gaps for dense PRS configurations
    • Reduced latency
    • EARFCN pre-provisioning
    • Resynchronization signal (RSS)
    • Improved MIB demodulation performance
    • Improved SIB demodulation performance
    • SI update indication
    • Increased spectral efficiency
    • Downlink 64QAM support
    • CQI table with large range
    • Uplink sub-PRB allocation
    • Flexible starting PRB
    • Frequency-domain CRS muting
    • Improved access control
    • CE-level-based access barring
    • Reduced UE power consumption
    • Wake-up signalling for IDLE mode (FDD)
    • Early data transmission (FDD)
    • Relaxed monitoring for cell reselection (FDD and TDD)
    • Support for new use cases
    • Small cell support (FDD and TDD)
    • TDD
    • RLC UM (FDD and TDD)
    • Reduced latency
    • Scheduling request (FDD)
    • Quick release of RRC connection (FDD and TDD)
    • Reduced system acquisition time
    • Increased spectral efficiency
    • Narrowband measurement accuracy improvement (FDD
    and TDD)
    • NPRACH range enhancement (FDD)
    • UE differentiation (FDD and TDD)
    • Mixed standalone operation (FDD)
    • Power headroom reporting enhancement (FDD and TDD)
    • Improved access control
    • Access barring enhancement (FDD and TDD)
    

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47. © 2020 KDDI
    37
    3GPP Rel-15 eMTC Overview
    2. Early data transmission 0m
    3. Relaxed cell reselection
    1. Wake-up signals (WUS)
    6. Uplink sub-PRB allocation
    ウェイクアップシグナル導入によ
    り、ページング受信回数を低減し、
    省電力化に寄与
    ½ PRB (6 subcarriers) や
    ¼ PRB (3 subcarriers)の単位で
    リソース割当を可能とする機能。
    周波数利用効率が向上
    ステイショナリー端末向けの
    省電力機能。隣接セルの測定
    周期を最大24時間まで延長可
    能
    ランダムアクセス中に上りデータ
    送信を可能とする機能。上限100バ
    イト。省電力化が目的
    Rel-15 Work Item名称 : Even further enhanced MTC for LTE
    5. Lower UE power class
    ウェアラブル向けの使用が想定さ
    れる14dBmの新パワークラス。
    NB-IoT側はRel.14で規定済のクラ
    ス。
    4. CE-level access barring
    カバレッジ拡張レベルに応じた規制制
    御。輻輳時、リソースを多く使用する
    CEレベルの高い端末を狙い発信規制を
    かけることが可能になる
    

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48. © 2020 KDDI
    38
    3GPP Rel-15 NB-IoT Overview
    2. Early data transmission 0m
    3. Relaxed cell reselection
    1. Wake-up signals (WUS)
    5. UE differentiation 6. RLC UM
    • Reduce power consumption
    • A compact new signal trans-
    mitted before the paging
    occasion (PO)
    • 端末トラフィックプロファイルをMME
    からeNB側へ通知する機能。
    • トラフィックプロファイルをもとに
    eNBはスケジューリングを最適化する。
    • Power consumption
    reduction for stationary UEs
    • Neighbor cell measurements
    to as seldom as every 24h
    • Support for unacknowledged
    mode (UM)
    • To complement AM and TM
    introduced in Rel-13
    • Small data transmission
    during random-access
    procedure
    • Up to 100 bytes
    Rel-15 Work Item : Further Enhancements of NB-IoT
    4. TDD support
    D S U D D D S U D D
    • TDDのサポート。TDDでの
    Rel.13～Rel.15のNB-IoT機能
    をサポート
    • Config0/6以外のTDD LTE
    UL/DL sub frame のサポート
    

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49. © 2020 KDDI
    39
    LTE版LPWA Rel-15での進化
    Even further enhanced MTC for LTE Further Enhancements of NB-IoT
    • Reduced UE power consumption
    • Wake-up signals (WUS)
    • Early data transmission (EDT)
    • HARQ feedback for UL data
    • Relaxed monitoring for cell reselection
    • Support for new use cases
    • Support for higher UE velocity
    • Lower UE power class
    • New gaps for dense PRS configurations
    • Reduced latency
    • EARFCN pre-provisioning
    • Resynchronization signal (RSS)
    • Improved MIB demodulation performance
    • Improved SIB demodulation performance
    • SI update indication
    • Increased spectral efficiency
    • Downlink 64QAM support
    • CQI table with large range
    • Uplink sub-PRB allocation
    • Flexible starting PRB
    • Frequency-domain CRS muting
    • Improved access control
    • CE-level-based access barring
    • Reduced UE power consumption
    • Wake-up signalling for IDLE mode (FDD)
    • Early data transmission (FDD)
    • Relaxed monitoring for cell reselection (FDD and TDD)
    • Support for new use cases
    • Small cell support (FDD and TDD)
    • TDD
    • RLC UM (FDD and TDD)
    • Reduced latency
    • Scheduling request (FDD)
    • Quick release of RRC connection (FDD and TDD)
    • Reduced system acquisition time
    • Increased spectral efficiency
    • Narrowband measurement accuracy improvement (FDD
    and TDD)
    • NPRACH range enhancement (FDD)
    • UE differentiation (FDD and TDD)
    • Mixed standalone operation (FDD)
    • Power headroom reporting enhancement (FDD and TDD)
    • Improved access control
    • Access barring enhancement (FDD and TDD)
    実はRel-15では多接続に関する
    Enhancementは行われていない
    

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50. © 2020 KDDI
    40
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    Scheme and
    antenna
    configuration
    Sub-
    carrier
    spacing
    ITU
    Requirement
    (device/km2)
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    1x2 SIMO
    OFDMA
    15 kHz 1,000,000 4 36,323,844 180 4 36,007,832 180
    Scheme and
    antenna
    configuration
    Sub-
    carrier
    spacing
    ITU
    Requirement
    (device/km2)
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    1x2 SIMO
    OFDMA
    15 kHz 1,000,000 4 1,267,406 180 4 1,503,394 180
    Table 7.1.1-1 Evaluation results of connection density for NR FDD
    (Full buffer system level simulation followed by link level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    (a) Evaluation configuration A (ISD=500 m)
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732 m)
    NR（5G Stand Alone）
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    

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51. © 2020 KDDI
    41
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Technic
    al
    feature
    Scheme and
    antenna
    configuration
    Sub-
    carrier
    spacing
    ITU
    Requirement
    (device/km2)
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT 1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 2 43,691,789 180 2 43,626,653 180
    eMTC 1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 3 35,235,516 180 3 34,884,438 180
    Table 7.1.2-1 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Full buffer system level simulation followed by link level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    (a) Evaluation configuration A (ISD=500 m)
    Technic
    al
    feature
    Scheme and
    antenna
    configuration
    Sub-
    carrier
    spacing
    ITU
    Requirement
    (device/km2)
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT 1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 3 2,335,319 180 3 2,332,680 180
    eMTC 1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 3 1,212,909 180 3 1,511,989 180
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732 m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    

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52. © 2020 KDDI
    42
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    (a) Evaluation configuration A (ISD=500 m)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configurati
    on
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km
    2)
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Require
    d
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Require
    d
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-
    tone
    15 kHz 1,000,000 1 8,047,087 180 1 8,077,017 180
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 16,000,000 180
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,233,000 180 1 1,225,000 180
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 5,680,000 1080 1 5,680,000 1080
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    

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53. © 2020 KDDI
    43
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configuratio
    n
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km2
    )
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,198,000 360 1 1,203,880 360
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 1,250,000 360
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,018,000 2700 1 1,034,000 1980
    eMTC
    (EDT)
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,107,000 540 1 1,140,000 540
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,026,000 3240 1 1,335,000 3240
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    

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54. © 2020 KDDI
    44
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configuratio
    n
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km2
    )
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,198,000 360 1 1,203,880 360
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 1,250,000 360
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,018,000 2700 1 1,034,000 1980
    eMTC
    (EDT)
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,107,000 540 1 1,140,000 540
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,026,000 3240 1 1,335,000 3240
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    何を言っているかと言うと、
    

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55. © 2020 KDDI
    45
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configuratio
    n
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km2
    )
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,198,000 360 1 1,203,880 360
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 1,250,000 360
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,018,000 2700 1 1,034,000 1980
    eMTC
    (EDT)
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,107,000 540 1 1,140,000 540
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,026,000 3240 1 1,335,000 3240
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    5G Stand Alone構成も、LTE版LPWA
    （LTE-M、NB-IoT）も、特定の条件下
    でともに100万端末/㎢という5G要件
    を満足する、ということ。
    

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56. © 2020 KDDI
    46
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configuratio
    n
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km2
    )
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,198,000 360 1 1,203,880 360
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 1,250,000 360
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,018,000 2700 1 1,034,000 1980
    eMTC
    (EDT)
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,107,000 540 1 1,140,000 540
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,026,000 3240 1 1,335,000 3240
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    さらに言うと、
    

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57. © 2020 KDDI
    47
    3GPPがITU-Rに提出した5Gの評価結果
    LTE
    Table 7.1.2-2 Evaluation results of connection density for NB-IoT and eMTC
    (Non-full buffer system level simulation
    packet arrival rate: 1 packet / 2 hour / device)
    Technic
    al
    feature
    Scheme
    and
    antenna
    configuratio
    n
    Sub-
    carrier
    spacin
    g
    ITU
    Requireme
    nt
    (device/km2
    )
    Channel model A Channel model B
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    Number of
    samples
    Connection
    density
    (device/km2)
    Required
    bandwidt
    h (kHz)
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO,
    Single-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,198,000 360 1 1,203,880 360
    NB-IoT
    (EDT)
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 - - - 1 1,250,000 360
    NB-IoT
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO
    Multi-tone
    15 kHz 1,000,000 1 1,018,000 2700 1 1,034,000 1980
    eMTC
    (EDT)
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,107,000 540 1 1,140,000 540
    eMTC
    (RRC
    Resume
    )
    1x2 SIMO 15 kHz 1,000,000 1 1,026,000 3240 1 1,335,000 3240
    (b) Evaluation configuration B (ISD=1 732m)
    Source: 3GPP TR37.910 v2.0.0 “Study on Self Evaluation towards IMT-2020 Submission”
    Rel-15のLTE-M、NB-IoTは、多接続に関
    するEnhancementは行われなかった。
    つまり、
    現在のLTEベースのLTE-M、NB-IoTで5Gの
    多接続要件を満たしている。
    

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58. じゃあ、5G SAを待たなくても
    いいんじゃない？
    

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59. ある意味、YES。
    でも、
    ある意味、NO。
    

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60. View Slide

61. 多様化するユースケースは、これ
    までと同じ画一的なネットワーク
    では対応しきれない。
    

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62. © 2020 KDDI
    52
    Agenda
    1. KDDI 5Gネットワークのいま
    2. “いま”の5Gとは？
    3. Rel-16機能解説
    ① ネットワーク・スライシング
    ② ネットワーク情報の外部提供
    ③ ネットワークデータ分析
    ④ Non-Public Network
    4. まとめ
    

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63. 3.Rel-16機能解説
    ①ネットワーク・スライシング
    

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64. © 2020 KDDI
    54
    ネットワークスライスとは
    ネットワークスライスとはお客様の要求に合わせた、論理的に独立したネット
    ワーク。
    無線区間のネットワークスライスは発展途上で、実用化に向け開発中
    1. 通信事業者が持つインフラ上に、論理的な専用ネットワークを構築
    2. ネットワークの機能や性能をお客様の要望に合わせてカスタマイズ
    3. それぞれがお互いに影響を与えないようにネットワークを分離
    4. スライスごとにSLAを設定し、監視および自動対処
    

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65. © 2020 KDDI
    55
    論理的な専用ネットワーク
    物理的には１つの筐体や周波数でも、スライス技術を用いて論理的に独立した
    ネットワークを構築
    伝送装置
    A社様専用
    A社要件適用
    基地局 A社様専用コア
    au用コア
    au要件適用
    au基地局
    従来
    伝送装置
    共用
    基地局
    共通コア用
    仮想基盤
    これから
    A社用リソース
    auサービスリソース
    MVNO向けリソース
    同一基地局筐体
    同一周波数内など
    １つの物理リソースを
    スライスで分割
    A社用リソース
    auサービスリソース
    MVNO向けリソース
    コア側も
    物理サーバーを
    スライスで分割
    ソフト
    ウェア
    A
    ソフト
    ウェア
    B
    ソフト
    ウェア
    C
    

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66. © 2020 KDDI
    56
    ネットワークのカスタマイズ
    GC局や
    県TOP NC 支社NC 外部ネットワーク
    基地局
    特徴づけの例：
    A社専用スライス
    WVSやKCPS
    に直収
    特定地域のみ
    無線リソース
    占有
    支社NCに専用
    ゲートウェイ
    を構築
    特徴づけの例：
    低遅延スライス
    再送処理や
    送信間隔の
    最適化
    基地局付近に
    ゲートウェイと
    アプリサーバを構築
    単一の物理ネットワーク上で、個別の設計や設定を行い、お客様が求める機能
    に特化したネットワークスライスを作成
    

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67. © 2020 KDDI
    57
    ネットワークの分離
    分離していない場合、互いに影響が出る 分離した場合、輻輳しても影響が出ない
    鉄道の自動運転を想定し、前面展望の映像データを優先制御する場合。
    ユーザーデータのゲートウェイ
    一般スライス
    乗客等 自動運転の鉄道
    前面展望の映像
    画像・映像
    SNSサイト等 鉄道の指令所
    専用スライス
    無線リソースを確保
    専用のゲート
    ウェイを構築
    同一NW
    乗客等 自動運転の鉄道
    前面展望の映像
    画像・映像
    SNSサイト等 鉄道の指令所
    基地局
    SNSへの画像アップロード等
    輻輳
    ネットワークを分離することで、一般スライスで輻輳しても専用スライスの通信は影響
    を受けない
    

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68. © 2020 KDDI
    58
    品質の維持・管理
    従来
    これから
    GC局や
    県TOP NC 支社NC 外部ネットワーク
    基地局
    E2Eオーケストレーター・
    サービス監視装置
    監視②
    低遅延
    スライス
    A社専用スライス
    サービス監視装置
    監
    視
    ①
    A社向けSLA
    低遅延サービスSLA
    品質管理KPI
    監
    視
    今まではネットワーク全体で品質管理KPIを規定して監視・管理していたが、スライス
    導入によりスライス毎にSLAを規定し、監視・自動対処
    

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69. © 2020 KDDI
    59
    商用化に向けた実証実験の取り組み
    サムスン電子と協力して、お客さまの用途やニーズに合わせて品質保証された通信を
    エンド・ツー・エンドで実現するネットワークスライシングの実証実験に成功
    （2020/9/23 プレスリリース）
    Source: https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2020/09/23/4683.html
    

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70. © 2020 KDDI
    60
    スライスの将来像
    E2Eオーケストレーター・
    サービス監視装置
    生成②
    低遅延
    スライス
    A社専用スライス
    生成①
    A社向けSLA
    低遅延サービスSLA
    サードパーティーのポータルからスライスの生成を可能にする議論も。実現に
    向けて、ポータル向けインターフェイスやスライスの運用管理自動化が検討中
    ポータル（通信事業者 or サードパーティー）
    お客様
    入力 個別の要件（設計・設定）
    

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71. © 2020 KDDI
    61
    スライスの将来像
    E2Eオーケストレーター・
    サービス監視装置
    生成②
    低遅延
    スライス
    A社専用スライス
    生成①
    A社向けSLA
    低遅延サービスSLA
    サードパーティーのポータルからスライスの生成を可能にする議論も。実現に
    向けて、ポータル向けインターフェイスやスライスの運用管理自動化が検討中
    ポータル（通信事業者 or サードパーティー）
    お客様
    入力 個別の要件（設計・設定）
    ネットワークスライスにより、こ
    れまでコスト的に見合わなかった
    ユースケース特化型の個別ネット
    ワークをリーズナブルに提供でき
    る可能性が広がる。
    

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72. 3.Rel-16機能解説
    ②ネットワーク情報の外部提供
    ～NEF: Network Exposure Function～
    

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73. © 2020 KDDI
    63
    5GシステムのIoTサービス機能の一部を、サービス事業者等
    の3rdパーティへ開示するための機能
    NEF (Network Exposure Function)とは？
    UE (R)AN UPF
    AF
    AMF SMF
    PCF UDM
    DN
    N6
    NRF
    NEF
    N3
    N2 N4
    AUSF
    Nausf Namf Nsmf
    Npcf
    Nnrf
    Nnef Nudm Naf
    NSSF
    Nnssf
    N9
    SCP
    NSSAAF
    Nnssaaf
    Source: 3GPP TS23.501 5G System architecture
    

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74. © 2020 KDDI
    64
     外部エンティティであるAF(Application Function)と5Gシステムとのイ
    ンターフェイス
     AFは通信事業者あるいはASPが運用。AFは3GPP標準化のスコープ外
    NEFのアーキテクチャ
    UE
    C-Plane NEF
    PCF
    NRF
    AMF SMF
    U-Plane UPF
    RAN
    AF
    DN
    N33
    N6
    サービス事業者のプラットフォーム～端末間のデータ送受信
    は、DN(Data Network)～UPF間のN6参照点を介して行われる。
    The Internet
    VoLTE交換機
    （IMS）
    

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75. © 2020 KDDI
    65
     3GPPでは、NEF～AF間で端末を識別するIDとして、2種類のIDを規定
     ASPが端末のID情報を用いてNEFのAPIを叩く場合、AFで端末情報を事前取得し
    ておく必要がある
    ※取得手順はAF側にて実施されるため、3GPP標準化のスコープ外
    AFで端末を識別するID
    ID 概要
    gpsi Generic Public Subscription Identifierで、端末情報を
    識別するためのID
    externalGroupId External Group Identifierで、GPSIと紐づく端末群を
    グループ単位で管理するために使用
    

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76. © 2020 KDDI
    66
    NEFの主な利用シーン
    4Gエリア
    PCF
    NRF
    AMF
    グループ1 グループ2
    AF
    統計情報分析、リソース分散
    スライス、アプリ等の
    サービス・パラメータを設定
    5G LANグループのプロビジョニング
    すき間通信のエンハンスメント
    10:00
    エリアA
    12:00
    エリアB
    4G 5Gエリア移動時、
    利用可能なNEF APIを通知
    サービス事業者
    プラットフォーム
    Analytics Exposure API
    Service Parameter API
    5G LAN Parameter Provision API Background Data Transfer API
    Applying BDT Policy API
    Monitoring Event API：
    API support capability
    NEF
    PCF
    NRF
    AMF
    RAN
    UPF SMF
    API
    MECオフロードするトラフィックを選択
    Traffic Influence API
    スライス1
    スライス2
    

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77. © 2020 KDDI
    67
     。
    NEF API一覧(Rel-16)
    API名 概要
    NIDD IPを使用しないC-Planeを用いたデータ伝送技術
    Monitoring Event 端末のステータスをAFへ通知。用途ごとに10種類のモニタリングタイプを用意（次ページ）
    Device Triggering 端末とのコネクション確立、登録等で使用
    CP Parameter Provisioning AFから、ASP側の用途に応じて、端末との通信パターンを変更
    Resource Management of BDT すき間通信。トラフィックの輻輳状態に応じてデータを効率よく配信
    Changing Chargeable Party 課金用途で使用
    Session QoS QoS情報を使用してネットワーク・セッションを確立するために使用
    PFD Management ASPが、アプリのPFD（Packet Flow Description）を設定
    ECR Control ASPが、端末のECR (Enhanced Coverage Restriction) を設定
    NP Configuration Provisioning AFで、端末のスリープモード最大許容時間、レスポンス最大許容時間等のパラメータを設定
    MSISDN-less MO SMS 端末からのSMSデータを、N33参照点を介して送信
    Traffic Influence AFから、オフロードするトラヒックを5Gコアネットワークに指定するために使用
    Nidd Configuration Trigger NIDD API使用時、NEFからAFを介してNIDD設定のトリガリングをする場合に使用
    Applying BDT Policy BDT API使用時、PCFから取得したBDT配信のポリシー情報を端末に適用する
    RACS Parameter Provisioning 端末のCapabilityパラメータを設定するために使用
    5G LAN Parameter Provision 5G Vertical LANサービスにおける、5G LANグループのプロビジョニング
    LPI Parameter Provisioning 端末ロケーションのプライバシー識別パラメータのプロビジョニング
    ACS Parameter Provisioning BBF TR-069/TR-369を用いて5G RGの監視制御を行うACSのプロビジョニング
    Service Parameter AFから、アプリケーション・スライス等のサービス・パラメータをプロビジョニング
    Analytics Exposure AFで、端末やネットワーク状態の分析レポートを、NWDAFから取得する場合に使用
    IPTV Configuration AFから、端末の加入しているIPTVの放送チャンネルのアクセス制御をする場合に使用
    Mo LCS Notify API eLCS(Enhanced Location Exposure Service)を用いたロケーション情報のトリガリング
    

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78. © 2020 KDDI
    68
     。
    Monitoring Event APIのモニタリングタイプ
    API名 概要
    UE Reachability Monitoring 端末がPSMやeDRX等の省電力機能を使用する時、端末のReachabilityを通知す
    るために使用
    UE Availability after DDN
    Failure
    DDN(Downlink Data Notification)失敗から復帰し端末のAvailabilityを通知する
    ときに使用
    UE Communication Failure 端末との通信失敗時、発生原因をレポートとしてAFへ通知するときに使用
    UE Loss of Connectivity 端末の登録削除/データ消去の検知、発生原因の通知や、端末の最大通信不可
    許容期間を超過した場合、AFへ通知するために使用
    Detecting Change of SUPI-
    PEI Association
    端末のPEI(端末識別番号)変更を通知するときに使用
    Roaming Status 端末のローミングステータスの変更を通知するときに使用
    Location Reporting 端末のロケーション情報を通知するために使用。AFから特定端末のロケー
    ション情報を取得、端末のロケーション変更時にAFへ通知等の設定が可能
    Number of UEs in an Area 特定エリア内の端末数、端末情報を取得するために使用
    Downlink Data Delivery
    Status
    SMF内でバッファリングしたダウンリンクデータの状態変更を、AFへ通知す
    る場合に使用
    API support capability 在圏する端末が、別のネットワークに移動した場合、利用可能なSCEF/NEF
    APIを通知するために使用。※SCEFはLTE対応のExposure機能
    

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79. © 2020 KDDI
    69
     NEFでは、AFからリクエストを受信後、リクエストに格納されている情報の検証を行い、もし問題があ
    ればHTTPエラーコードとエラー内容をAFへ送信する。
     その後、AFでは、本エラーを確認し、エラー内容に応じた対応を行う（3GPPスコープ外）。
     3GPPではエラー内容に応じて11のレスポンスコードを規定。
    エラーハンドリング
    UE 5GS
    NEF
    (maximumNumber
    OfReports = 10)
    N33
    1. モニタリングイベントのSubscriptionリクエストを送信
    (モニタリングタイプ：UE Reachability,
    maximumNumberOfReports = 20)
    2. パラメータの検証
    3. Step 1のレスポンス
    (エラーコード：403 Forbidden
    エラー内容：PARAMETER_OUT_OF_RANGE)
    4. イベントハンドリング
    （maximumNumberOfReports
    = 8に設定して
    リトライ等）
    AF
    UDM
    AMF
    maximumNumberOfReports
    のパラメータが10以上でMNOの
    規定範囲を超過。
    下記ユースケースではAFから送信した最大レポート数のパラメー
    タが、MNOで規定している範囲を超えている場合を想定。
    Response Codes Remarks
    400 Bad Request Incorrect parameters were passed in the request.
    401 Unauthorized The client is not authorized as described in IETF RFC 7235
    403 Forbidden This represents the case when the server is able to understand the
    request but unable to fulfil the request due to errors (e.g. the requested
    parameters are out of range).
    More information may be provided in the "invalidParams" attribute of
    the "ProblemDetails" structure.
    404 Not Found The resource URI was incorrect, for instance because of a wrong
    "scsAsId" field.
    406 Not Acceptable The content format provided in the "Accept" header is not acceptable by
    the server.
    411 Length
    Required
    The code indicates that the server refuses to accept the request without
    a Content-Length header field.
    413 Payload Too
    Large
    If the received HTTP request contains payload body larger than the
    server is able to process, the NF shall reject the HTTP request with the
    HTTP status code "413 Payload Too Large".
    415 Unsupported
    Media Type
    The code indicates that the resource is in a format which is not
    supported by the server for the method.
    429 Too Many
    Requests
    The code indicates that due to excessive traffic which, if continued over
    time, may lead to (or may increase) an overload situation.The HTTP
    header field "Retry-After" may be added in the response to indicate how
    long the client has to wait before making a new request.
    500 Internal Server
    Error
    The server encountered an unexpected condition that prevented it from
    fulfilling the request.
    503 Service
    Unavailable The server is unable to handle the request.
    

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80. © 2020 KDDI
    70
     端末/ネットワーク状態の分析レポートを取得する場合に使用
     AFから分析対象を設定してNEFへリクエストを送信。分析レポートを基に、統計情報分析
    やエリア/スライス単位でのリソース分散等で活用
     サポートするオペレーションはSubscription型とFetch型の2種類
    Analytics Exposure API
    分析種別 概要
    端末のモビリティ 端末が特定エリアに在圏する時間
    端末のトラフィック 端末のUP Link/Down Linkのトラフィック量
    エリア混雑情報 輻輳の閾値を設定し、エリア混雑時に通知
    端末異常操作 ユーザによる端末の不正利用、DDoS攻撃で使用等、異常操作を分析
    QoS C-V2XでサポートするQoS Sustainability機能。AFからQoS要件を設定し、
    閾値を超えた場合に通知
    NWパフォーマンス NWパフォーマンスを分析。アクティブなgNBの割合、gNBのCompute
    リソースの使用量/メモリ使用量/ディスク使用率、端末数、PDUセッ
    ション確立の成功率、ハンドオーバ成功率を測定
    

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81. © 2020 KDDI
    71
    混雑度
    Middle
    混雑度
    High
    Analytics Exposure API（エリア混雑情報取得）
    1. 分析レポートのSubscription
    リクエストをを送信
    エリアAが混雑してき
    たら、通知が欲しい
    AF
    NEF
    5GS
    エリアA
    分析種別：RAN混雑度
    分析対象エリア：エリアA
    混雑レベル閾値：High
    3. Step 1のレスポンスを送信
    N33
    4. エリアAの混雑度のモニタリング開始
    NWDAF
    2. リクエストを検証
    分析対象エリア：エリアA
    混雑レベル閾値：High
    5. エリアAの混雑度がHighになったことを検知
    NWDAF
    6. 分析レポートを送信
    分析対象エリア：エリアA
    混雑レベル閾値：High
    6. 分析レポートのNotificationを送信
    7. Step 1のレスポンスを送信
    8. イベントハンドリング（トラフィックの迂回等）
    

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82. © 2020 KDDI
    72
    Analytics Exposure API (NWパフォーマンス情報取得)
    1. 分析レポートのSubscription
    リクエストをを送信
    エリアAの今夜10-11時のgNBの
    パフォーマンス情報を取得したい。
    AF
    NEF
    5GS
    エリアA
    分析種別：NWパフォーマンス
    分析時間：22:00-23:00
    エリア：エリアA
    分析内容：アクティブなgNBの割合
    3. Step 1のレスポンスを送信
    N33
    4. エリアAのNWパフォーマンスのモニタリング開始
    NWDAF
    2. リクエストを検証
    分析対象エリア：エリアA
    分析時間：22:00-23:00
    エリア：エリアA
    アクティブなgNBの割合：90%
    信頼度：80%
    6. 分析レポートを送信
    6. 分析レポートのNotificationを送信
    7. Step 1のレスポンスを送信
    8. イベントハンドリング（トラフィックの迂回等）
    分析対象エリア：エリアA
    分析時間：22:00-23:00
    エリア：エリアA
    アクティブなgNBの割合：90%
    信頼度：80%
    分析を未来の時間に設定した場合は、想定ベースのレポートが出力
    される。このためNWDAFではレポート信頼度をレポートに含める。
    

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83. © 2020 KDDI
    73
    Analytics Exposure API (リソース構造)
    analyEventsSubs
    Analytics Exposure
    analyEvent
    analyEventFilterSubsc
    locationArea
    appIds
    exptAnaType
    分析対象のイベントタイプ（UEモビリティ分析、UEトラフィック分析、
    UE異常動作分析、NW混雑分析、QoS分析、NWパフォーマンス分析）
    HTTP POST method
    分析対象イベントのフィルタ条件
    excepIds
    exptUeBehav
    reptThlds
    ロケーション
    アプリケーションID
    UEの分析種別
    exptAnaType に紐づくIDリスト
    UEの動作
    混雑レベルの閾値
    snnsai
    qosReq
    qosFlowRetThds
    ranUeThrouThdsl
    nwPerfReqs
    extraReportReq
    TargetUE
    ネットワーク・スライス選択支援情報
    QoS要件
    QoS flowの閾値
    RAN UEのスループットの閾値
    NWパフォーマンス要件
    追加の分析要件
    分析対象のUE
    analyRepInfo NEFから送信されるレポート要件
    notifUri
    notifId
    suppFeat
    Notification Correlation ID
    NEF付加機能
    Notification送信先のURI
    分析イベントのサブスクリプション情報
    analyEventsNotif
    Analytics Exposure
    分析対象のイベントタイプ
    HTTP POST method
    ueMobilityInfo UE_MOBILITYの分析イベントを表示
    notifId
    analyEvent
    timeStamp イベントを取得した時刻情報
    Notification Correlation ID
    ueCommInfos UE_COMMの分析イベントを表示
    abnormalInfo ABNORMAL BEHAVIORの分析イベントを表示
    congestInfo CONGESTIONの分析イベントを表示
    qosSustainInfos
    nwPerftInfos
    QOS_SUSTAINABILITYの分析イベントを表示
    NETWORK_PERFORMANCEの分析イベントを表示
    取得した分析イベント情報
    expiry 分析情報の有効期限
    AFからNEFへのSubscriptionリクエスト
    NEFからAFへのNotificationリクエスト
    フィルタ条件を設定して、取得対象のレ
    ポート要件を細かく設定する事が可能。
    

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84. 3.Rel-16機能解説
    ③ネットワークデータ分析
    ～NWDAF: Network Data Analytics
    Function～
    

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85. © 2020 KDDI
    75
    NWDAF（Network Data Analytics Function）とは
    • TS23.501に規定された内容：
     NFおよびAFからのデータ収集
     運用管理システムからのデータ収集
     NFおよびAFへのNWDAFサービス登
    録とメタデータ提供
     NFおよびAFへの分析情報のプロビ
    ジョニング
    • 詳細はTS23.288に規定
    Nnf
    NWDAF Any NF
    Nnwdaf
    Any NF NWDAF
    Nnf I/Fを介したNFからのデータ収集
    Nnwdaf I/Fを介したNFへの分析情報提供
    Source: TS 23.288 v16.5.0 4.2章
    

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86. © 2020 KDDI
    76
    9つの機能
    #項目 扱われる情報 情報提供先 情報入手元
    1分析情報の提供 分析対象の端末、分析情報ID、閾値、分析時間（スタート・ストッ
    プ）、分析の精度 などを提供する情報に付与して出力
    NF、OAM、
    AF(NEF経由）
    ー
    2データ収集 NFがもっている端末関連の情報（端末個別あるいは端末グループ
    の動きのデータ、など）
    OAM関連：
    －5GRAN、5G Coreのパフォーマンス測定情報（TS28.552）
    －5G E2E KPI（TS28.554）
    －Genericなパフォーマンス保証と障害監視（TS28.532）
    －パフォーマンス管理（TS28.550）
    －障害監視（TS28.545）
    ー AMF、SMF、
    PCF、UDM、
    AF（NEF経
    由）、NRM、
    OAM、
    3NWデータ分析に
    関するスライス負
    荷レベル
    NFに対しスライスインスタンスレベルでの負荷情報を提供。スライス特
    有のNWステータス分析情報を提供
    • 負荷レベル情報
    • S-NSSAI、NSI ID（※スライス関連の識別子）
    • 負荷レベルの閾値
    NF（PCF、
    NSSF等）
    Rel-16対象
    外
    

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87. © 2020 KDDI
    77
    9つの機能
    #項目 扱われる情報 情報提供先 情報入手元
    4NWデータ分析に
    関するサービスエク
    スペリエンス
    特定アプリに対するNW品質に関する評価値：MOS（mean
    opinion score）設定の上、それに対するサービスエクスペリエンス
    統計および予測（スライスに登録された全端末、端末グループ単
    位）を出力する。下記情報を元に生成：
    AFからの収集データ：アプリID、IPフィルタ情報、アプリロケーション、
    QoE、タイムスタンプ
    NFからの収集データ：タイムスタンプ、ロケーション、SUPIリスト、
    DNN、S-NSSAI、アプリID、IPフィルタ情報、QFI、QoSフローの
    ビットレート・パケット遅延、パケット送信数・再送数
    OAMからの収集データ：タイムスタンプ、RSRP、RSRQ、SINR
    NF、OAM NF：ネットワー
    ク関連情報
    AF：サービス
    データ
    5NF負荷分析 各NF instanceの負荷情報を統計、予測の形式で提供
    各NFの負荷・ステータス・リソース使用状況・リソース設定状況・トラ
    フィック使用レポートを収集して分析結果を提供
    NF、OAM NRF、UPF、
    OAM
    6NWパフォーマンス
    分析
    RANのステータス情報、リソース使用率、通信パフォーマンス、モビリ
    ティパフォーマンスの統計・予測
    NF、OAM NRF、AMF、
    OAM
    

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88. © 2020 KDDI
    78
    9つの機能
    #項目 扱われる情報 情報提供先 情報入手元
    7端末関連分析 端末モビリティ分析、端末通信分析、端末の挙動パラメータ、不審
    動作 などの端末関連分析を提供。
    アプリ単位/スライス単位/DNN単位/特定エリア単位など粒度を指
    定可能
    NF、OAM AMF、SMF、
    OAM、AF
    8ユーザーデータ混
    雑分析
    特定エリアあるいは特定ユーザ単位で、ワンタイムでも継続的でも報
    告可能（インプリマター）。分析依頼側（Consumer）が閾値
    や対象スライスを指定可能（インプリマター）
    NF、OAM AMF、OAM
    9QoS持続可能性
    分析
    QoSの変更の分析情報をQoS要件（5QI、QoS特性アトリビュー
    ト（リソースタイプ、PDB、PERなど）や特定エリア単位、スライス単
    位で指定して提供
    端末スループット（RLCレベルのペイロードデータ量）、QoSフロー
    のリテイナビリティなどの情報を収集
    NF、OAM OAM
    

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89. © 2020 KDDI
    79
    フロー例（機能４:サービスエクスペリエンス）
    NF
    (consumer)
    NWDAF NEF AF
    2a. Naf_EventExposure_Subscribe
    (Event ID=Service Experience information)
    2b. Nnf_EventExposure_Subscribe (Event ID)
    1. Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request
    (Analytics ID = Service Experience)
    2a. Naf_EventExposure_Notify
    2b. Nnf_EventExposure_Notify
    3. Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Response
    (estimated Service Experience)
    NF
    (network data
    provider)
    2c. NWDAF derives
    requested analytics
    for an Application
    1. サービス要求元のNFが
    NWDAFに対しサービスエクス
    ペリエンス情報の分析・提供を
    リクエスト
    2. NWDAFからAFやNFにサービ
    スエクスペリエンス分析のため
    の情報提供をリクエスト。2aは
    相手がAFの場合（NEF経
    由）、2bは相手が5GC NFの
    場合。2cでNWDAFが分析を
    実行
    3. 分析結果を返答
    

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90. © 2020 KDDI
    80
    フロー例（機能４:サービスエクスペリエンス）
    NF
    (consumer)
    NWDAF NEF AF
    2a. Naf_EventExposure_Subscribe
    (Event ID=Service Experience information)
    2b. Nnf_EventExposure_Subscribe (Event ID)
    1. Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request
    (Analytics ID = Service Experience)
    2a. Naf_EventExposure_Notify
    2b. Nnf_EventExposure_Notify
    3. Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request Response
    (estimated Service Experience)
    NF
    (network data
    provider)
    2c. NWDAF derives
    requested analytics
    for an Application
    1. サービス要求元のNFが
    NWDAFに対しサービスエクス
    ペリエンス情報の分析・提供を
    リクエスト
    2. NWDAFからAFやNFにサービ
    スエクスペリエンス分析のため
    の情報提供をリクエスト。2aは
    相手がAFの場合（NEF経
    由）、2bは相手が5GC NFの
    場合。2cでNWDAFが分析を
    実行
    3. 分析結果を返答
    NEFとNWDAFを組み合わせること
    で、モバイルネットワークの様々
    な情報を、通信事業者以外のプレ
    イヤーも利活用できる。
    

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91. 3.Rel-16機能解説
    ④Non-Public Network
    

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92. © 2020 KDDI
    82
    NPN
    (1)Stand-alone NPN (SNPN)
    • ローカル事業者が、独自に設備を構築して
    サービスを提供する方式
    (2)Public network integrated NPN (PNI NPN)
    • ローカル事業者が、既存事業者の設備を用い
    サービスを提供する方式
    NPN(Non-Public Network)では5GシステムをプライベートNWとして利用する仕組み。
    (1)Stand-alone NPNと(2)Public network integrated NPNの2種類が3GPPで規定されている
    • WLANアクセスを5Gコアに接続する技術相当
    • 4Gコアとのインターワークはサポート外
    • ネットワークスライスを利用可能
    • 端末は通信事業者への加入が必要
    • Closed Access Group(CAG)機能によりアクセス制御(NPN
    サービス提供エリアの限定)が可能
    

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93. © 2020 KDDI
    83
    【参考】Rel-16で規定された仕様
    SNPN PNI-NPN
    識別子 PLMN IDとNetwork ID（NID）の組合せ スライスID、CAG ID（オプション）
    ブロード
    キャスト情報
    5G-RANから、1つ以上のPLMN ID、PLMN毎のNIDリスト、NID毎の可
    読なネットワーク名（オプション）、対象外端末のアクセスを防ぐ情報
    （オプション）をブロードキャスト
    CAG基地局から、PLMN毎の1つ以上のCAG ID、可読なネットワーク名（オ
    プション）をブロードキャスト
    端末コンフィグ、
    サブスク
    リプション
    Subscriber ID(SUPI)でコンフィグ。対象端末はSNPNアクセスモード
    （SNPNのみにアクセス可）を持つ。アクセスモードがオフの場合、
    PLMNを探索。
    NPNのCNにより管理（つまり、NPNが独自にDBを持つ。）
    PLMNに対するサブスクリプションを持つ。CAG IDによるコンフィグ
    端末は最後に利用したCAG情報を保持する
    ネットワーク
    選択
    SNPNアクセスモードの場合、利用可能なPLMN IDとNIDリストを読込
    む。自動選択では利用可能なSNPNへ接続を試み（複数の場合はインプ
    リ時の優先度に応じて）、手動の場合は可読なネットワーク名を表示す
    るなどして選択してもらう
    自動/手動ネットワーク選択については、TS 23.122を参照
    アクセス制御
    端末の接続が許可されない場合、AMFが適切なCause codeでReject。
    Rejectされた端末は対象のNIDを一時的または恒久的な回避対象リスト
    に入れる
    Allowed CAGリストによるモビリティ制限が可能
    CAGの許可がない端末からのリクエストの場合は、AMFは適切なCause
    codeでReject。CAGへの接続のみ許可される端末からの対象外の基地局への
    リクエストの場合も、AMFは適切なCause codeでReject。端末移動先のNG-
    RANのCAGが許可されない場合、元のNG-RANはHandoverを行わない
    基地局選択 SNPNアクセスモードの場合、対象の基地局のみ選択可能 自動/手動ネットワーク選択については、TS 38.304を参照
    NPN経由PLMN
    へのアクセス
    SNPNをUntrusted non-3GPPアクセス網として扱う。N3IWFを介して
    5GCに接続する構成が可能 -
    PLMN経由NPN
    へのアクセス
    上記の逆パターン(オペレータ網経由でSNPN接続)も定義 -
    緊急サービスサ
    ポート
    非サポート CAG基地局内でサポート
    

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94. © 2020 KDDI
    84
    NPNの利用シナリオ
    5G-ACIAでは設備の共用度に応じ、4つのNPN利用シナリオに分類
    シナリオ1
    (基地局/コア専用）
    シナリオ2
    (基地局共用、コア専用）
    シナリオ3
    (Uplane専用、それ以外共用）
    シナリオ4
    (基地局/コア共用）
    Source：5G-ACIA White Paper “5G Non-Public Networks for Industrial Scenarios”
     各利用シナリオで、導入の容易さや通信品質設定の柔軟性等の観点でPros/Consあり
     各々のユースケース（工場内での生産ラインの制御やセンサによる監視 等）に応じて利用
    シナリオの選択が可能
    実線はデータ信号
    破線は制御信号
    加入者DB U-plain
    C-plain
    導入の容易さ
    易 難
    設定の柔軟性
    高 低
    

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95. © 2020 KDDI
    85
    【参考】スマートファクトリにおけるシナリオの例
    Source：5G-ACIA White Paper “5G for Connected Industries and Automation”
    シナリオ3：
    U-plain専用、それ以外共用
    従業員作業の
    リモート支援
    監視
    生産ラインの制御
    シナリオ1：
    基地局/コア専用
    制御には低遅延性が求められるため、
    通信品質の設定が柔軟なシナリオ1
    シナリオ4：
    基地局/コア共用
    センサによる監視は高い通信品質を
    必要とせず、導入が容易なシナリオ4
    

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96. © 2020 KDDI
    86
    利用シナリオに応じたデプロイ
    デプロイには３つのオプションがあり、事業者のスライス利用も想定されている
    シナリオ1
    (基地局/コア専用）
    シナリオ2
    (基地局共用、コア専用）
    シナリオ3
    (Uplane専用、それ以外共用）
    シナリオ4
    (基地局/コア共用）
     NPNのデプロイオプションは3つ
    ① 完全にスタンドアローンで構築される場合（SNPN）：シナリオ１
    ② 通信事業者によりホストされる場合（PNI-NPN）：シナリオ２~４
    ③ 通信事業者が用意するスライスとして提供される場合（PNI-NPN）：シナリオ３、４
    Source：5G-ACIA White Paper “5G Non-Public Networks for Industrial Scenarios”
    実線はデータ信号
    破線は制御信号
    加入者DB U-plain
    C-plain
    専用周波数 MNO周波数 MNO周波数 MNO周波数
    NID
    PLMN ID
    CAG ID CAG ID CAG ID
    SUPI
    ※基地局共用では、5G Multi-Operator Core Network (5G MOCN) のみサポート
    

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97. © 2020 KDDI
    87
    • 端末は通信事業者網とローカル事業者網への同
    時接続可能
    • 端末ポリシーにより通信事業者網 orローカル事
    業者網経由でコンテンツ配信制御が可能
    • 配信前に、ASP-ローカル事業者網-通信事業者
    網間で転送ポリシーをネゴシエート
    （利用シナリオ）
    • イベント会場に設置されたローカル事業者網で
    映像コンテンツを配信
    • 事前にイベントの開催時間を端末ポリシーに設
    定可能
    Rel-17で議論中のソリューション
    プロ向け映像コンテンツをNPNで取り扱うソリューション
    図：通信事業者網経由で配信されるトラフィック
    図：ローカル事業者網経由で配信されるトラフィック
    イベント会場
    を想定
    

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98. 3.Rel-16機能解説
    ⑤5GCが実現するセッション管理
    

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99. © 2020 KDDI
    89
     UL-CLはUplink Classifierの略。フィルタルールに従いパケットを振り分ける
    UPFの機能
     5Gシステムでは同一セッションで複数のデータネットワークに同時接続可能。
    効率的なサービス提供が可能に
    UL-CL
    RAN
    AMF SMF
    UPF
    (UL-CL)
    データNW2
    UPF
    (PSA1)
    UPF
    (PSA2)
    データNW1
    5Gコア 例：サービス提供者
    のWebポータル
    例：サービス提供者
    の映像コンテンツ
    など
    アップリンクパケット
    を振り分け
    

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100. © 2020 KDDI
     90
      SSC(Session and Service Continuity)はエリアごとに接続するデータネット
     ワークが異なる場合、端末の移動に伴い接続先を変更可能にする技術
      SSCには3つのモードが存在
     SSC
     モード IPアドレス継続性 遅延 接続先変更時の瞬断
     モード1
     (4G同様)
     ○ △(場所による) ○
     モード2 × ○ ×(瞬断あり)
     モード3 × ○ ○
     

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101. © 2020 KDDI
     91
      SSCモード1はエリアによらず1か所のネットワークに接続する方式
      通常にインターネット接続に用いられる
     SSCモード1
     RAN
     AMF SMF
     UPF
     UPF
     データNW
     5Gコア
     RAN
     移動
     PDUセッション設定時から
     アンカーポイント・IPを
     継続
     IP1
     

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102. © 2020 KDDI
     92
     SSCモード2
      SSCモード2は端末がエリア1に紐づくデータネットワーク1からエリア2に移動した
     場合、それに紐づくデータネットワーク2に再接続する方式
      セッションの再接続のため瞬断が発生する
     RAN
     AMF SMF
     データNW2
     UPF
     UPF
     データNW1
     5Gコア
     RAN
     移動
     IP2
     IP1
     (1)SMFの指示により PDU
     セッションを解放
     (2)新たにPDUセッションを
     確立
     

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103. © 2020 KDDI
     93
     SSCモード3
      SSCモード3は端末がエリア1に紐づくデータネットワーク1からエリア2に移動
     した場合、データネットワーク1への接続を維持したまま、それに紐づくデータ
     ネットワーク2に再接続するMake Before Breakを採用した方式
     RAN
     AMF SMF
     データNW2
     UPF
     UPF
     データNW1
     5Gコア
     RAN
     移動
     IP2
     IP1
     (1)端末が移動しても
     PDUセッションを維持
     (2)新たにPDUセッションを
     確立
     (3)古いPDUセッションを
     解放
     

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104. © 2020 KDDI
     94
     Agenda
     1. KDDI 5Gネットワークのいま
     2. “いま”の5Gとは？
     3. Rel-16機能解説
     ① ネットワーク・スライシング
     ② ネットワーク情報の外部提供
     ③ ネットワークデータ分析
     ④ Non-Public Network
     4. まとめ
     

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105. © 2020 KDDI
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     KDDI、頑張って5Gのネットワーク広げてま
     す！
     “5G”のいま≒現実
     “完成した”5G規格とは？～3GPP最新リリー
     ス Rel-16新機能～
     まとめ
     

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106. ご清聴、ありがとうございました。
     

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