6G 시대에서는 위성, UAV(무인항공기), 지상 네트워크를 결합한 복합 네트워크 구조가 필수적입니다. 이러한 복합 네트워크에서 실시간으로 데이터를 최적화하여 클러스터링하고 캐싱하는 기술은 네트워크 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구는 다양한 통신 환경에서 실시간 데이터 처리와 최적화를 통해 사용자에게 빠르고 안정적인 서비스 제공을 목표로 합니다. 이를 위해 머신 러닝 및 최적화 알고리즘을 활용하여 지능형 네트워크 관리 방안을 제시합니다.

모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)은 사용자의 다양한 요구를 실시간으로 처리하기 위한 중요한 기술입니다. 본 연구는 MEC의 에너지 효율을 극대화하기 위해 양자 기계 학습 방법을 도입합니다. 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하여 데이터 처리 속도와 에너지 효율성을 동시에 향상시키는 방법을 탐구합니다. 이를 통해 모바일 환경에서 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리가 가능해지며, 이는 궁극적으로 사용자 경험을 향상시키는 결과를 가져올 것입니다.