Multi-Objective Optimization Scheduling of LLM Tools for Distributed Edge-Cloud Agent Systems
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066390
교육부
한국연구재단
한양대학교
송무현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
응용연구
대학
서울특별시 성동구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 LLM 에이전트 시스템이 분산 엣지-클라우드 환경에서 MCP(Model Context Protocol) 기반 도구를 호출할 때, 데이터 지역성, 거버넌스, 에너지 소비, 성능을 종합적으로 고려하여 도구의 실행 위치를 최적화하는 다중 목적 스케줄링 프레임워크를 개발하는 것이다. 최근 LLM 기반 에이전트 시스템이 MCP를 통한 도구 호출 ...
... 차등 적용한다. 예를 들어, 의료 개인정보나 금융 거래 기록 등 최고 민감 데이터는 디바이스 로컬에서만 처리하고, GDPR 대상 데이터는 엣지까지 허용하며, 오픈소스 코드나 공개 데이터셋은 클라우드를 포함한 모든 티어에서 처리 가능하도록 설계한다. 데이터 주권, 규제 준수, 접근 제어 등 추가 거버넌스 속성도 제약 조건으로 형식적으로 모델링하여 실제 산업 환경의 규제 요구사항에 부합하는 ...
본 연구의 성과는 학술적, 산업적, 사회적 측면에서 폭넓게 활용될 수 있으며, 분산 AI 에이전트 시스템 분야의 발전에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다. 학술적 활용계획으로는, 본 연구에서 개발하는 다중 목적 최적화 스케줄링 프레임워크의 설계 원리, 알고리즘 비교 분석 결과, 실환경 평가 데이터를 컴퓨터시스템 분야 최상위 국제학술대회인 ASPLOS, Eu...