본 논문은 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 네트워크에서 실시간 3D 인체 자세 추정을 위한 새로운 협력적 추론 방법을 제안한다. 자원 제약 및 동적인 환경에서 높은 계산 복잡도로 인해 정확하고 실시간 3D 자세 추정이 어려운 점을 해결하기 위해, 경량 추론 모델을 탑재한 여러 단말기가 모호한 이미지를 필터링하는 이중 신뢰 임계값을 사용한다. 필터링된 이미지만 더 강력한 추론 모델을 갖춘 에지 서버로 오프로딩되어 재평가됨으로써, 계산 및 통신 제약 하에서 추정 정확도를 향상시킨다. 추론 정확도와 종단 간 지연 시간 측면에서 제안된 추론 방법의 성능을 수치적으로 분석하고, 각 장치에 대한 최적의 신뢰 임계값과 전송 시간을 도출하기 위한 공동 최적화 문제를 공식화하여, 종단 간 지연 제약을 만족시키면서 평균 관절 위치 오차(MPJPE)를 최소화하는 것을 목표로 한다. MPJPE 최소화가 모든 장치의 추론 정확도 합계를 최대화하는 것과 동일함을 보이고, 문제를 관리 가능한 하위 문제로 분해하여 근최적 해를 얻기 위한 저복잡도 최적화 알고리즘을 제시한다. 실험 결과는 신뢰 임계값에 따라 MPJPE와 종단 간 지연 시간 사이에 상충 관계가 있음을 보여준다. 또한, 제안된 협력적 추론 방법은 신뢰 임계값과 전송 시간을 최적으로 선택함으로써 MPJPE를 크게 줄이고, 다양한 MEC 환경에서 종단 간 지연 시간 요구 사항을 지속적으로 만족시킨다는 것을 확인한다.
