네트워크 알고리즘 및 구조 연구실의 석사졸업생 조아라(1저자), 이진솔(2저자) 학생과 임혜숙 교수(교신저자)가 함께 쓴 논문 “Efficient Vehicle Data Synchronization Using IBF in VEC Networks: Method and FPGA Hardware Accelerator”이 최우수 SCI 저널인 IEEE Transactions on Vehicular Technology 저널 (IF 7.1, top 11.1%)에 게재승인을 받았다.

본 논문에서는 VEC 환경에서의 데이터 동기화를 보다 효율적이고 확장 가능하게 만드는 실질적인 접근법을 제시한다. 자율주행과 AI 기반 차량 서비스의 발전은 V2X 환경과 함께 차량 데이터의 폭발적인 증가를 초래하고 있다. 이러한 흐름 속에서 vehicle-edge-cloud(VEC) 구조는 차량, 엣지, 클라우드 간 실시간 상호작용을 가능하게 하여 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 그러나 엣지에서 클라우드로 전송되는 데이터의 양이 급증함에 따라 대역폭과 메모리 사용량이 크게 증가하고, 이는 시스템 확장성에 중요한 제약 요인이 된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 인버터블 블룸 필터(IBF)를 활용한 차량 데이터 동기화 기법을 제안한다. 특히, 변화가 적은 차량 데이터의 특성을 활용하여 데이터 자체가 아닌 요약 구조를 전송함으로써 통신 효율을 높인다. 클라우드에서는 d-IBF 디코딩을 통해 데이터 갱신 및 저장을 수행하여 메모리 사용을 최소화한다. 또한, 실제 차량 데이터를 분석하여 비변화 특성을 도출하고, 이에 적합한 비균일 양자화 기법을 설계하였다. 제안된 방법의 정확성은 다양한 실험을 통해 검증되었으며, FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 통해 구현 가능성 또한 입증하였다. 

본 논문은 https://ieeexplore.ieee.org/document/11408934 에서 확인할 수 있다.