Research on the development of optimal operating techniques for edge computing based on learning using edge computing simulators in future industrial environments such as VR/AR
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 세종과학펠로우십(국내트랙)
2026년
2710101929
과학기술정보통신부
한국연구재단
대전대학교
박상돈
2명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2022.03.01 ~ 2027.02.28
1.2억원
1.2억원
개발연구
대학
대전광역시 동구
정보/통신 > 무선 통신·네트워크 > 무선·이동통신 시스템
본 연구의 최종 목표는 VR·AR, 게임스트리밍, 음성인식, 웨어러블 등 미래산업 전반에서 요구되는 초저지연·고성능 서비스를 안정적이고 에너지 효율적으로 제공하는 '학습 기반 엣지 컴퓨팅 최적 운영 기법'을 확립하는 것이다. 이를 위해 비선형 에너지 하베스팅(NEHM) 모델, 강화학습(DRL), Federated Learning 등을 종합 적용한 MEC 시...
2단계에서는 1단계 시뮬레이터와 알고리즘을 기반으로 실제 네트워크 환경 또는 PoC(Proof of Concept) 환경에서 기술을 검증하고 고도화한다. 우선 VR/AR, 게임스트리밍, 자율주행, 웨어러블 기기 등을 복합적으로 운영하는 시험망을 구축하고, 에너지 하베스팅 편차, 이동성, 트래픽 급증 상황을 재현하여 동적 자원 관리를 시험한다. 강화학습(DR...
본 연구는 1-3년차에 걸쳐 VR/AR, 게임스트리밍, 음성인식 등 복합 산업환경을 반영한 MEC 시뮬레이터(2종)를 개발하고, 비선형 에너지 하베스팅(NEHM) 모델 및 학습 기반 자원관리 기법(TRPM, CRPM 등)을 제안해 SCI급 국제 저널(IEEE IoT Journal, IEEE Access 등)에 1-3년차 1단계에서 총 4편의 논문을 게재하였...