[ Ongoing Projects ]

Ongoing Projects

  • 프로젝트 명

    초저지연 위치 정보 서비스를 위한 AI 기반 적응형 하이브리드 스트리밍 시스템

  • 분야

    위치 정보 서비스의 고도화에 따른 초저지연 처리 요구 확대
    • - 최근 위치 정보 서비스의 고도화로 인해 초저지연 처리 성능이 사용자의 안전을 위한 필수 요건이 됨에 따라, 이를 보장할 수 있는 고성능 스트리밍 기술 확보가 주요 과제로 대두됨
    • - 실시간 관제와 같이 즉각적인 반응성이 요구되는 서비스에서는 데이터 처리 지연이 곧 위치 오차로 이어져 인명 사고 등 치명적인 위험을 초래할 수 있음
    급격한 부하 변동에 대한 기존 스트리밍 기법의 한계
    • - 기존의 디스크 기반 스트리밍과 정적 파라미터 기반 시스템은 급격한 부하 집중 상황에서 초저지연 처리 성능을 유지하기 어렵고, 데이터 유실에 취약함
    • - 하드웨어 증설에 의존하는 기존의 확장 방식은 자원 낭비를 수반하므로, 부하 변화를 예측하여 스스로 대응하는 적응형 스트리밍 기술이 요구됨

  • 연구내용

    AI 기반 트래픽 예측을 활용한 적응형 하이브리드 제어 모듈 설계
    • - Transformer 아키텍처 기반의 PatchTST 모델을 채택하고 시계열 데이터를 일정 구간의 패치 단위로 분할 학습하여 데이터 간 장기 종속성 파악 능력과 트래픽 예측 정확도를 극대화함
    • - 실시간 데이터 유입량과 시스템 자원 점유율을 포함하는 다변량 데이터셋을 생성 및 학습하여 시스템 병목 현상을 사전에 인지하고, 데이터 보관 한도와 스트림 처리 단위당 수집 크기 등 주요 제어 파라미터를 동적으로 산출함
    인메모리와 디스크를 결합한 하이브리드 스트리밍 구조 구축
    • - 인메모리 스트리밍 모듈을 기본 경로로 운용하여 처리 성능을 확보하고, 급격한 부하 집중이 예측되는 구간에서는 데이터 영속성을 디스크 스트리밍 모듈로 경로를 전환한 후 회귀하는 구조를 설계 및 구현함
    • - 발행과 구독 방식으로 메시지를 즉시 전달하는 Redis Pub/Sub 기반의 전파 체계와 동적 Producer/Consumer를 구현하여, 전환된 스트리밍 경로와 갱신된 파라미터를 운영 중인 실행 환경에 즉각 적용하는 구조를 구축함

    < AI 기반 적응형 하이브리드 스트리밍 시스템 구성도 >