Core Concepts
실시간 메타버스 애플리케이션의 네트워크 내 배치 및 작업 오프로딩 솔루션을 제안하는 그래프 신경망 기술의 중요성
Abstract
실시간 메타버스 애플리케이션의 도전 과제는 지연 제약 컴퓨팅 작업을 위한 네트워크 내 배치 및 작업 오프로딩 솔루션을 제안함
소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 기반 아키텍처 도입 및 그래프 신경망(GNN) 기술 활용
제안된 GNN 모델의 우수한 성능 증명, MLP 및 DT에 비해 97% 정확도 달성
실시간 메타버스 애플리케이션의 네트워크 내 배치에 대한 연구 간극을 채우고 효율적인 렌더링 작업 처리에 대한 통찰력 제공
Stats
제안된 GNN 모델은 97%의 정확도를 달성했습니다.
MLP와 DT에 비해 72% 및 70%의 정확도를 보였습니다.
Quotes
"실시간 메타버스 애플리케이션의 네트워크 내 배치 및 작업 오프로딩 솔루션을 제안하는 그래프 신경망 기술의 중요성"
"제안된 GNN 모델의 우수한 성능 증명, MLP 및 DT에 비해 97% 정확도 달성"