위성-Open RAN 시스템을 포함한 차세대 무선 네트워크는 확률적인 서비스 품질 (Quality of Service, QoS) 제약 조건 하에서 동적인 다중 사용자 간섭을 처리할 수 있는 민첩하고 지능적인 자원 관리를 요구합니다. 본 논문은 무선 네트워크에서 딥러닝 (Deep Learning)과 최적화 (Optimization)를 통합하기 위해 미분 가능한 프로그래밍 (Differentiable Programming)을 활용하는 신경망 기반 효용 극대화 프레임워크인 DIFFRACT를 소개합니다. 우리 접근 방식의 핵심은 무선 전력 제어 (Wireless Power Control)의 기초가 되는 표준 간섭 함수 (Interference Functions)의 수학적 구조를 활용하는 것입니다. 이러한 함수들에 대한 쌍대성 이론 (Duality Theory)을 개발함으로써, 우리는 알고리즘 언롤링 (Algorithm Unrolling)을 통해 반복적인 간섭 관리 알고리즘을 미분 가능한 신경망 구조로 매핑합니다. 이를 통해 네트워크 에지 (Network Edge)에서 분산된 엔드 투 엔드 (End-to-End) 경사 하강법 기반 학습이 가능해지며, 지상 및 비지상 환경 모두에서 간섭에 대한 실시간 적응을 지원합니다. DIFFRACT는 복잡한 채널 역학 (Channel Dynamics)을 모델링하고 미분 가능한 모델의 표현력을 활용함으로써 확장 가능하고 견고한 효용 극대화를 가능하게 합니다. 실험 결과는 차세대 무선 시스템에 대한 본 프레임워크의 이론적 타당성과 실질적인 효과를 확인시켜 줍니다.