---
id: intent-based-networking
title: "Intent-based Networking"
category: "10_Wiki/Topics"
status: "draft"
verification_status: "conceptual"
canonical_id: ""
aliases: ["IBN", "Intent-driven Networking"]
duplicate_of: ""
source_trust_level: "B"
confidence_score: 0.85
created_at: 2026-06-12
updated_at: 2026-06-12
review_reason: ""
merge_history: []
tags: ["research", "self envolving", "6G", "network-automation"]
raw_sources: ["NotebookLM Synthesis"]
applied_in: ["Huawei's Intent-driven Network", "6G Self-Evolving Networks (SEN)"]
github_commit: ""
---

# [[Intent-based Networking]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
Intent-based Networking(IBN)은 사용자가 복잡한 기술적 지시 대신 고수준의 목표(의도)를 제시하면, AI가 이를 이해하고 네트워크 구성을 자율적으로 조정 및 유지하는 차세대 통신 패러다임이다 [1-3].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
1.  **고수준 목표 추상화 (High-level Goal Abstraction):** 네트워크 관리자가 저수준의 명령어 집합 대신 자연어나 시각적 신호 등을 통해 추상적인 요구사항(의도)을 정의한다 [2, 4].
2.  **의도 기반 재구성 (Intent-based Reconfiguration):** 대규모 언어 모델(LLM) 등을 활용하여 사용자의 의도를 분석하고, 이를 기계가 읽을 수 있는 네트워크 정책 및 실행 코드로 변환한다 [4, 5].
3.  **폐루프 지능 (Closed-loop Intelligence):** 네트워크 텔레메트리 데이터와 사용자의 의도를 결합하여, 실시간 상태 변화에 따라 최적의 정책을 지속적으로 갱신하고 진화시킨다 [5, 6].
4.  **인간 중심 자율성 (Human-centric Autonomy):** 멀티모달 LLM을 추론 엔진으로 사용하여 네트워크 동작이 인간의 가치 및 의도와 일치하도록 보장하는 거버넌스 층을 포함한다 [4, 7].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
*   **의도-명령어 매핑 (Goal-to-Instruction Mapping):** 고수준의 의미론적 목표를 네트워크 노드에서 실행 가능한 구체적인 구성 매개변수로 변환하는 패턴이다 [2, 4].
*   **사용자 의도 예측 기반 조정:** 현재의 요구뿐만 아니라 미래의 사용자 의도를 예측하여 네트워크 자원 할당 및 토폴로지를 선제적으로 최적화한다 [3, 8].
*   **자가 진화형 정책 개선:** 초기 설정에 머물지 않고, 실제 운영 결과(피드백)를 반영하여 의도를 해석하고 실행하는 제어 로직 자체를 고도화한다 [5, 9].

## 📖 세부 내용 (Details)
*   **6G와의 연계:** IBN은 6G 자가 진화 네트워크(Self-Evolving Networks)의 핵심 구성 요소로 간주된다 [1]. 이는 단순한 연결성을 넘어 자율성과 회복 탄력성을 제공하는 시스템의 기반이 된다 [1, 10].
*   **LLM의 역할:** LLM은 복잡한 네트워크 프로토콜과 인간의 언어 사이를 연결하는 다리 역할을 한다 [5]. 특히 멀티모달 LLM은 음성, 제스처, 시각적 문맥 등 다양한 입력에서 의도를 추출하여 실시간 네트워크 재구성을 지원한다 [2, 4].
*   **자율성 단계:** 기존의 지능형 네트워크(5G 등)가 특정 기능을 강화하는 데 AI를 활용했다면, 자가 진화 네트워크 내의 IBN은 인간의 개입 없이도 최적화 목표를 자율적으로 결정하고 운영 워크플로우를 수정하는 단계까지 진보한다 [5, 11, 12].
*   **의사결정 메커니즘:** IBN은 분산형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 모델 등을 통해 대규모 IoT 환경 등 복잡한 시나리오에서 동적인 의사결정을 수행하며 시스템의 확장성을 확보한다 [2, 8, 13].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
*   **수동 개입의 한계:** 과거 화웨이 등에서 제안한 초기 Intent-driven Network는 사용자 의도에 따라 구성을 조정하는 개념이었으나, 여전히 상당 부분 인간의 개입이 필요했다는 비판이 있다 [14]. 반면 최신 6G 자가 진화 네트워크 프레임워크는 인간의 개입을 최소화하는 완전 자율화를 지향한다 [14].
*   **개념적 진화:** IBN은 단순한 반응형 시스템에서 학습-적응-진화(Learning-Adaptation-Evolution)의 폐루프를 가진 자가 진화 통신 시스템으로 진화하고 있다 [5, 6, 15].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
*   **화웨이 의도 기반 네트워크 (Huawei IDN):** 사용자 의도 예측을 통해 네트워크 구성을 조정하고자 했던 선행 사례이다 [3, 14]. (Source 39, Ref [16])
*   **6G 자가 진화 네트워크 (SEN) 프레임워크:** 의도 인지형(Intent-aware) 및 적응형 통신 시스템을 구현하기 위해 제안된 기술 스택 및 구조이다 [1, 17].
*   **Near Real-Time RIC 확장:** NRT-RIC에 텔레메트리 모니터링 xApp과 AI 오케스트레이터를 통합하여 의도 기반으로 자원을 동적 할당하는 실험적 구현이 존재한다 [18].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (6G 표준화 및 최신 연구 문서에 기반한 개념 단계)
- **출처 신뢰도:** B (Official Peer-reviewed Surveys / 6G Vision Documents via NotebookLM)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-06-12: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.