Research on AI-based In-Network Computing in High Mobility Networks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112688
과학기술정보통신부
한국연구재단
홍익대학교세종캠퍼스산학협력단
김병서
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,158만원
6,158만원
응용연구
대학
세종특별자치시 세종특별자치시
정보/통신 > 정보이론 > Cloud computing/Grid computing
본 연구의 최종 목표는 고이동성 네트워킹 환경에서 자연어처리 인공지능기술과 양자영감 기술을 기반으로 McINC 성능 향상을 위하여 \"마이크로서비스의 기능적 의미를 인지하는 시맨틱 네이밍 기술과 양자 영감 기술 기반 강화학습을 통한 자원 스케줄링 기술의 연구 개발\"이다. 이를 통해 네트워크 내부 연산의 효율성을 극대화하고, 마이크로서비스 간 통신 지연 시간을...
1. 사전 연구 조사 및 기반 분석 (연구내용 1)본 연구의 성공적인 수행을 위해 고이동성 환경에서의 네트워크 기술과 AI 모델의 적용 가능성을 체계적으로 분석한다.ICN/NDN 포워딩 기술 분석:고이동성 환경(UAV, 차량 등)에서 위치·푸시·우선순위 기반 포워딩 전략을 분류하고, 브로드캐스트 스톰(Broadcast Storm) 억제 및 QoS 보장 측면...
... 긴급도를 실시간으로 파악하여 자율주행, UAM 등 Mission Critical한 서비스의 통신 품질을 보장하는 시스템에 적용하고자 한다.● 고효율 자원 관리: 양자 영감 강화학습을 이용해 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 네트워크 자원 활용을 극대화하는 솔루션으로 활용되도록 관련 기업과 협업을 진행한다. 2) 연구과제의 기대효과● 획기적인 네트워크 성능 향상: 통신 지연 시간을 ...