| 연구목표 |
o 최종 목표 - 현재 엣지 컴퓨팅에서 워크로드 분산 최적화를 목표로 산˙학˙연에 걸쳐 기계학습을 적용하고자 하는 많은 연구가 진행되고 있으나 기존 시뮬레이션 환경이 너무 복잡하여 이러한 연구결과를 손쉽게 테스트할 수 있는 환경이 없으므로, 기계학습 적용이 용이하면서도 확장성 높은 엣지 컴퓨팅 시뮬레이션 환경을 구축하여 산˙학˙연 연구자들, 특히 국내 연구... |
| 연구내용 |
[당해년도 개발 내용 및 범위] o 기존 엣지 컴퓨팅 최적 운영 연구에 고려되는 다양한 환경 및 시나리오 분석 o 한 가지 물리 전파 환경 모델과 무선 프로토콜 모델에서 온오프 오프로딩 시뮬레이션이 가능한 기술적 요구사항 도출 o 기술적 요구사항을 만족하는 기초 시뮬레이션 모듈 개발[연구의 차별성](1) 고도의 추상화를 통한 손쉬운 시뮬레이션 가능 o 기... |
| 기대효과 |
[공개 SW의 기대 효과] o 본 SW는 기계학습 적용이 쉽고 융합 연구자가 복잡한 전산기 구조나 무선 통신에 대한 고난도의 코딩 없이도 시뮬레이션이 쉽도록 추상화될 시뮬레이션 환경을 제공할 예정이며, 오픈소스로서 다양한 사람들이 시뮬레이터에 기여 가능하며, 이를 통해 우리 나라가 세계적 기술 우위 선점을 이룰 수 있음 o 엣지 컴퓨팅이 필요한 각종 서비스... |
| 키워드 |
기계학습,시뮬레이션,엣지 컴퓨팅,자원 관리,클라우드 엣지 |