프로젝트 소개
본 과제는 스마트 기기의 앱 사용패턴과 네트워크 트래픽을 분석해, 엣지 클라우드로 트래픽과 알림을 효율적으로 나누어 처리하는 지능형 스케줄링 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 사용자 로그와 앱별 트래픽 패턴에서 feature importance를 선별하고, 미래 상황 예측과 강화학습 기반 최적 스케줄링 알고리즘을 구축하여 안드로이드 스마트 기기와 엣지 클라우드에 구현·검증하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 스마트 기기 클론을 활용한 아키텍처 설계, 상태 변환 머신과 마르코프 결정 과정 기반 시뮬레이터 구현, 불규칙 변화 환경에 적응적인 스케줄러 개발, 장기 사용자 실험을 통한 성능 평가임. 기대 효과는 배터리 사용시간과 사용자 만족도 향상, 엣지 클라우드 성능 극대화, 관련 시장 선점, 비식별 데이터와 실행 가능한 시스템 공개를 통한 학계 기여임.