본 논문은 AI-RAN에서 제어 파라미터와 KPI 간의 연관성을 학습하기 위한 이벤트 탐지 방법을 제시합니다. 연구진은 실제 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해, 잠재적 의존성을 심어놓은 합성 트래픽 생성기를 개발했습니다. 실험 결과, 제안하는 파이프라인은 노이즈가 많은 데이터에서 잠재적 의존성 구조를 안정적으로 복구하며, 임계값 조정이 이벤트 탐지 품질을 결정하는 핵심 요소임을 확인했습니다.