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аналитика - 차량 네트워크
차량 네트워크의 MEC 기반 계산 사전 오프로딩을 위한 궤적 예측
차량의 이동 궤적을 예측하여 사전에 계산 오프로딩 전략을 수립함으로써 지연 시간을 줄이고 자원 활용도를 높일 수 있다.
차량 엣지 컴퓨팅에서 비동기 연합 학습을 위한 차량 선택을 가능하게 하는 비잔틴 공격 방지
차량의 이동성, 계산 능력, 데이터 양, 채널 상태 및 비잔틴 공격을 고려하여 차량 선택 방식을 제안함으로써 연합 학습의 정확성과 안전성을 향상시킬 수 있다.
차량 애플리케이션을 위한 디지털 트윈 기반 지능형 네트워크 관리
디지털 트윈과 메타 러닝을 활용하여 비정상적인 차량 네트워크 환경에서 지능형 네트워크 관리 기능의 자동화된 수명 주기 관리를 제공한다.
도심 및 고속도로 환경에서 ETSI ITS 경쟁 기반 포워딩(CBF) 성능 분석 및 개선
본 연구는 ETSI ITS 경쟁 기반 포워딩(CBF) 프로토콜의 성능을 도심 및 고속도로 환경에서 분석하고, 이를 개선하기 위한 새로운 메커니즘을 제안한다.
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