MEC 기반 C V2X 통신의 종단 지연 대폭 감소

본 논문은 5G 시대에 급증하고 있는 자동차 산업의 다양한 수직 시장 요구를 충족시키기 위해, 특히 취약 도로 이용자(VRU)가 차량에 자신의 위치·활동 정보를 실시간으로 전달하는 시나리오에서 종단‑끝(E2E) 지연을 최소화하는 방안을 제시한다. 연구는 크게 네 부분으로 구성된다. 첫 번째 섹션에서는 C‑V2X 통신의 기본 개념과 V2I, V2N, V2P, V2V 등 다양한 통신 경로를 소개하고, 기존 LTE/5G 기반 원격 클라우드 아키텍처가 백홀·코어·전송망 지연으로 인해 엄격한 지연 요구사항을 만족시키기 어려움을 지적한다. 이를 보완하기 위한 기술로 MEC(Multi‑Access Edge Computing)를 도입해 엣지에서 데이터 처리와 응답을 수행함으로써 지연을 크게 단축할 수 있음을 제안한다. 두 번째 섹션에서는 실험에 사용된 시스템 모델을 상세히 설명한다. 고속도로 양방향 2차선 시나리오를 가정하고, 차량은 하드코어 포인트 프로세스를 이용해 일정 간격으로 배치한다. VRU는 차선 사이 보행자 구역에 군집을 이루어 존재하며, 각 VRU는 CAM 메시지를 주기적으로(주기 T, 오프셋 τ) 전송한다. 전송은 LTE‑Advanced의 Uu 인터페이스를 사용해 eNB에 연결하고, eNB와 동일한 위치에 MEC 서버를 배치한다. 네트워크는 단일 셀 구성을 가정해 핸드오버를 무시한다. 세 번째 섹션에서는 E2E 지연을 구성하는 각 요소를 수식화한다. 전통적인 구조에서는 UL 전송 지연(T_UL), 백홀 지연(T_BH), 전송망 지연(T_TN), 코어 네트워크 지연(T_CN), 처리 지연(T_Exc), DL 전송 지연(T_DL)으로 구성되며, 전체 지연은 T_E2E = T_UL + 2·(T_BH+T_TN+T_CN) + T_Exc + T_DL 로 표현된다. MEC 기반 구조에서는 백홀·TN·CN 지연이 사라지고, 처리 지연이 엣지 서버에서 수행되므로 T_E2E = T_UL + T_Exc + T_DL 로 단순화된다. UL 전송률은 할당된 PRB 수 η와 SNR에 따라 Shannon 용량으로 계산하고, PRB는 동시에 전송하는 VRU 수에 균등 분배한다. DL 전송은 위치 기반 클러스터 멀티캐스트 방식을 채택해, 각 VRU 주변 M대 차량을 클러스터로 정의하고 가장 멀리 있는 차량의 수신 지연을 DL 지연으로 사용한다. 백홀 지연은 백홀 용량 C_BH 를 공유 VRU 수에 나누어 계산하고, 실행 지연은 패킷당 사이클 수 β와 서버 처리 속도 F 로 모델링한다. 네 번째 섹션에서는 시뮬레이션 결과를 제시한다. 파라미터는 차량 속도 70–140 km/h, PRB 대역폭 9 MHz, 백홀 대역폭 10 Mbps, TN+CN 지연 15–35 ms 등 실제 5G 환경을 반영한다. 실험은 두 가지 변수에 초점을 맞춘다. 첫째, VRU 밀도(N) 증가에 따른 평균 E2E 지연 변화를 측정한다. 결과는 VRU 수가 증가할수록 UL·백홀·실행 지연이 선형적으로 상승하지만, MEC를 적용하면 백홀·TN·CN 지연이 제거돼 전체 지연이 6 %에서 80 %까지 감소한다는 것을 확인한다. 둘째, 차량 밀도(λ) 증가에 따른 DL 지연 변화를 분석한다. 차량 밀도가 높아질수록 클러스터 내 평균 거리 감소와 멀티캐스트 효율 향상으로 DL 지연이 감소하고, 이는 전체 E2E 지연을 추가로 낮춘다. 마지막으로 논문은 MEC 기반 C‑V2X가 고밀도 교통 상황에서 실시간 안전 메시지 전송을 지원하는 핵심 인프라임을 강조한다. 향후 연구에서는 다셀 환경, 핸드오버, 동적 PRB 스케줄링, 그리고 실제 차량·보행자 트래픽을 반영한 실험을 통해 모델을 확장할 계획이다.