Cooperative Inference and Resource Optimization Based on Confidence in Multi-Device Mobile Edge Computing Systems

모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)은 클라우드 의존으로 인한 지연 한계를 극복하기 위해 주목받고 있으나, 원본 데이터 전송에 따른 트래픽 증가와 연산 부담 등의 문제로 인해 디바이스와 서버 간의 협력 추론의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문은 다중 디바이스 MEC 환경에서 실시간 지능형 감시를 위한 신뢰도 기반 협력 추론 및 자원 최적화 기법을 제안한다. 제안 방법은 디바이스에 이중 신뢰도 임계값을 도입하여 불필요한 오프로딩을 최소화하고, 무선 대역폭 자원을 공동으로 최적화함으로써 전체 시스템 성능을 향상시킨다. 이를 위해 추론 정확도와 종단 간 지연을 동시에 고려하는 수학적 모델을 정립하고, block coordinate descent와 수치 탐색을 결합한 최적화 해법을 제시한다. 모의실험을 통해 제안 기법의 신뢰도 임계값 조정이 정확도와 지연 사이에 트레이드오프 성능을 야기함을 확인하고, 제안 협력 추론방식이 다양한 환경에서 단독 추론 및 기존 방식 대비 높은 정확도-지연 균형을 달성함을 입증한다.