본 논문은 디지털 네트워크 트윈(DNT), 연합 학습(FL), 강화 학습(RL) 기술의 시너지를 6G 네트워크의 복잡한 운영 관리에 적용하는 방안을 포괄적으로 분석합니다. 네트워크 신뢰성 확보, 데이터-시나리오 예측, 고위험 환경에서의 보안 유지 등의 주요 기술적 과제를 제시하고, DNT와 ML을 통합하는 여러 파이프라인을 제안합니다. 에지 캐싱과 차량 네트워크를 대상으로 한 사례 연구를 통해 제안된 파이프라인의 실용성을 보여줍니다. 에지 캐싱에서는 80% 이상의 캐시 적중률을 달성하고 기지국 부하를 균형 있게 유지하며, 자율 주행 시스템에서는 100% 충돌 없는 안전성을 입증합니다. 이러한 시너지를 통해 지능적이고 적응적인 네트워크 시스템의 미래를 제시합니다.
