IoV 시공간 그래프 기반 QoS 예측

5G 기술의 확산은 서비스 중심의 차량 인터넷(IoV) 발전을 가속화하며 미래 지능형 교통 시스템(ITS)의 다양한 요구를 충족하는 핵심 수단으로 자리 잡고 있습니다. 차량 내 장치 증가에 따라 최적의 서비스를 정확하게 선택하는 것이 ITS의 중요한 과제로 부상했습니다. 이동통신 기반 차량 통신에서 서비스 품질(QoS) 예측은 IoV 환경의 시공간적 변화에 맞춰 서비스 품질을 동적으로 조정하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 효과적인 해결책입니다. 그러나 기존 QoS 예측 방식은 이기종 장치 간의 동적 특성과 시너지 효과를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 시공간 그래프 합성곱 네트워크와 양방향 강화 단순 순환 유닛(Bi-ESRU) 네트워크를 통합한 동적 시너지 효과 기반 QoS 예측 모델(DQPSE)을 제안합니다. 시공간 그래프 합성곱 네트워크는 가중 시너지 인접 행렬을 활용하여 그래프 구조의 표현력을 높이고 효과적인 특징 정보를 추출합니다. Bi-ESRU는 시공간 특징 정보를 효과적으로 통합하여 복잡한 시공간 동적 변화와 그 의존성을 정확하게 포착합니다. 또한 DQPSE는 강화된 보르게스 미분(Borges derivative)을 적용한 최적화 알고리즘을 사용하여 모델의 일반화 능력을 강화합니다. 실제 QoS 데이터셋을 활용한 광범위한 실험을 통해 제안하는 DQPSE 모델의 우수성을 검증했습니다. 본 연구는 IoV 환경에서 동적이고 시너지 효과를 고려한 QoS 예측의 정확도를 크게 향상시켜, 미래 ITS의 서비스 품질 최적화에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.