모바일 기기의 급속한 보급과 모바일 애플리케이션 및 서비스의 인기가 높아짐에 따라 모바일 및 무선 네트워킹 인프라에 전례 없는 요구가 제기되고 있습니다. 차세대 5G 시스템은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽 양, 사용자 경험을 최대화하기 위한 네트워크 자원의 유연한 관리, 그리고 미세한 실시간 분석 정보 추출을 지원하기 위해 진화하고 있습니다. 이러한 과제를 수행하는 것은 도전적입니다. 왜냐하면 모바일 환경은 점점 더 복잡해지고, 다양해지며, 변화하고 있기 때문입니다. 데이터 양의 증가와 알고리즘 기반 애플리케이션 관리를 돕기 위한 한 가지 잠재적인 해결책은 고급 머신 러닝 기술을 활용하는 것입니다. 딥러닝의 최근 성공은 이 영역에서 문제를 해결하기 위한 새로운이고 강력한 도구를 제공합니다.본 논문에서는 딥러닝과 모바일 및 무선 네트워킹 연구 사이의 간극을 메우기 위해 두 영역 간의 교차점을 포괄적으로 조사합니다. 먼저, 네트워킹에 잠재적인 응용 가능성이 있는 딥러닝 기술에 대한 필수적인 배경 지식과 최신 동향을 간략히 소개합니다. 그 다음으로는 딥러닝을 모바일 시스템에 효율적으로 배포할 수 있도록 돕는 여러 기술과 플랫폼을 논의합니다. 이후, 딥러닝 기반의 모바일 및 무선 네트워킹 연구를 다양한 영역별로 분류하여 백과사전式的로 검토합니다(encyclopedic review). 우리의 경험을 바탕으로 모바일 환경에 딥러닝을 맞춤화하는 방법에 대해 논의합니다. 마지막으로, 현재의 과제와 향후 연구 방향을 명확히 제시하여 이 조사를 마무리합니다.