엣지/클라우드 컴퓨팅 엔터티에 무거운 VR 렌더링을 오프로딩하고, 네트워크를 통해 렌더링된 VR 영상을 사용자 헤드셋으로 스트리밍하는 것은 VR 서비스의 광범위한 보급을 달성하기 위한 유망한 해결책이다. 그러나 이러한 해결책은 상당한 지연(latency)의 문제에 직면해 있다. 이러한 지연으로 인해 발생하는 검은 테두리(black borders)를 계산적으로 효율적인 방식으로 해결하기 위해, VR 스트리밍은 오버필 렌더링(OR)과 포베이티드 렌더링(FR) 둘 다를 필요로 하며, 이들은 구성 파라미터에 따라 시각적 품질과 계산 부하 사이의 트레이드오프에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지연 하에서 OR과 FR을 동시에 적용하는 VR 이미지의 시각적 품질 지표를 개발하며, 이는 오버필 계수와 포베알 레이어가 사용자가 인지하는 시각적 품질에 미치는 영향을 모델링한다. 이어서, 오버필 계수와 포베알 레이어의 크기를 공동 최적화함으로써 시각적 품질과 계산 오버헤드를 결합한 단일 목적함수를 최대화하는 심층 강화학습(DRL) 기반의 해결책을 설계한다. 대화형 VR 게임을 대상으로 한 실제 환경의 무선 VR 스트리밍 테스트베드를 사용하여 얻은 실험 결과는 제안한 해결책의 유효성을 보여준다. 벤치마크와 비교할 때, 본 솔루션은 다양한 환경 조건에 맞추어 OR 및 FR 동작을 적응적으로 조절함으로써 전체 보상(overall reward) 측면에서 더 우수한 성능을 달성한다.

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