모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)의 존재는 로컬 통신을 가능하게 함으로써 사용자 서비스 품질(Quality of Service, QoS)을 향상시킬 수 있는 새로운 대단한 기회를 제공한다. 제5세대(5G) 통신은 무선 액세스 네트워크(Radio Access Network, RAN)에서 대규모 연결성을 제공하는 형태로 구성되며, 막대한 사용자 트래픽이 발생하여 각각 프런트홀(fronthaul) 및 백홀(backhaul) 게이트웨이로 전송된다. 프런트홀 및 백홀 게이트웨이는 일반적으로 광 네트워크를 사용하여 설치되므로, 유입 트래픽이 게이트웨이의 수용량을 초과할 때 병목 네트워크가 발생한다. 초저지연(Ultralaow Latency, ULL) 관점에서의 실시간 통신 요구사항을 충족하기 위해서는 상기 문제들을 해결해야 한다. 본 논문에서는 양 게이트웨이에서 사용자 트래픽을 처리하기 위한 MEC 기반 지능형 실시간 트래픽 제어 방안을 제안한다. 이 방법은 사용자 트래픽을 대화(conversation), 스트리밍(streaming), 인터랙티브(interactive), 백그라운드(background) 통신 등 네 가지 통신 클래스로 분할하였다. 그리고 MEC 서버를 게이트웨이에 통합하여 분할된 트래픽을 캐싱하도록 하였다. 이후 MEC 서버는 각 사용자 트래픽 슬라이스를 그에 해당하는 QoS 요구사항에 따라 처리할 수 있다. 평가 결과, 제안된 방안은 지연, 지터, 처리율(throughput) 측면에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보이며 QoS를 향상시키는 것으로 나타났다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로, 본 방안은 IoT 센서 데이터와 같은 시간 민감형 통신의 개선에 적합함을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과는 컴퓨터 소프트웨어 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

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