01
엣지 인제스트
모듈 1 및 3
가입자 밀도, 단말 데이터 사용량, 모바일 유동인구를 H3 헥사 그리드에 매핑합니다.
활용 사례 15 · 통신·인프라
통신 초지역 기지국 증설 및 유동인구 라우터
지역 인구통계와 유동인구 밀도에 기반한 공간 네트워크 용량 배분
고객 니즈 및 문제점
이 워크플로가 해소하는 문제.
- 고가치 가입자 밀도가 낮은 지역에 5G 인프라를 구축하느라 수백만 달러가 투입됩니다.
단계별 실행
엔진이 실행하는 방식.
02
균사체 인제스트
모듈 2
지자체 건축 허가 등기와 경쟁사 광케이블 지도를 수집합니다.
03
모델 처리
모듈 1 및 2
목표 마이크로 입지별 생애 ARPU 수익을 예측합니다.
04
모델 처리
모듈 2
최적 기지국 좌표를 네트워크 엔지니어링팀에 바로 전달합니다.
정량적 ROI 및 성과
상업적으로 달라지는 부분.
- 인프라 자본지출 수익률 27% 향상
- 계획 단계 40% 단축
결정적 순간
“더 이상 감으로 기지국을 세우지 않습니다. Traffelo AI가 5G 자본지출을 고ARPU 가입자 클러스터에 직접 매핑해 줍니다.”