프로젝트 소개
본 과제는 스마트 기기에서 발생하는 앱 사용과 네트워크 트래픽을 분석하고, 기기와 가까운 엣지 클라우드에서 데이터를 효율적으로 관리하는 기술을 개발하는 연구임. 이를 통해 불필요한 통신을 줄이고 배터리 사용시간과 사용자 만족도를 높이는 것을 지향함.
연구 목표는 사용자별 앱·트래픽 사용패턴과 운영체제 로그를 수집·분석하여 미래 네트워크 상황을 예측하고, 강화학습 기반 네트워크 트래픽 스케줄링 알고리즘을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 스마트 기기의 클론을 엣지 클라우드에 배치하여 서버 통신과 알림을 대신 처리하는 아키텍처 설계, 입력 인자 선별을 통한 학습 기반 예측, 상태 변환 머신과 마르코프 결정 과정 기반 시뮬레이터 구현, 불규칙 변화 환경에 적응하는 강화학습 기반 스케줄러 개발임. 또한 Android 시스템과 엣지 클라우드 서버에 기술을 구현하고 장기간 테스트 및 사용자 실험으로 검증함. 기대 효과는 스마트 기기의 배터리 효율과 네트워크 성능 향상, 엣지 클라우드 시장 선점, 관련 제품의 성장동력 확보 및 학습 기반 예측·강화학습 연구 확산임.