본 논문은 불확실한 진화 과정을 갖는 재구성 가능 지능형 표면(RIS) 지원 디지털 트윈(DT) 상호작용을 위한 QoE(Quality of Experience) 인식 자원 할당 문제를 연구합니다. 모바일 사용자는 기지국에 배치된 DT 서버에 유지되는 DT 모델과 RIS 지원 효과적인 업링크 및 다운링크 채널을 통해 상호 작용합니다. 본 논문의 목표는 다양한 DT 시나리오에서 위상 이동 행렬, 송수신 빔포밍 행렬, 렌더링 해상도 구성 및 컴퓨팅 자원 할당을 공동으로 최적화하여 모든 모바일 사용자의 주관적 및 객관적 QoE 합을 극대화하는 것입니다. DT 모델의 불확실한 진화로 인해 여러 시나리오별 문제가 발생하고 DT 모델이 진화할 때마다 각 문제를 지속적으로 해결해야 하는 어려움이 있습니다. 이를 위해 의사결정 변환기의 동적 최적화 기능과 생성형 인공지능(GAI)의 일반화 강점을 활용하여 제로 포싱 최적화(ZFO)가 통합된 프롬프트 유도 의사결정 변환기(PG-ZFO)라는 새로운 GAI 지원 접근 방식을 제안합니다. 시뮬레이션을 통해 제안된 PG-ZFO의 효과와 우수성을 입증합니다.
