본 논문은 무선랜(Wi-Fi) 로밍 시 발생하는 연결 끊김 문제를 해결하기 위해, 장치 내 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존의 임계값 기반 또는 휴리스틱 기반 방식의 단점을 극복하고자, 애플리케이션 계층에서 고차원 추론을 수행하는 LLM을 도입하여 물리/매체 접근 제어(PHY/MAC) 계층에서 실시간 동작을 제어합니다. LLM은 위치, 시간 등의 환경 정보를 활용하여 최적의 BSSID를 선택하고, 로밍 시점을 동적으로 조정하는 두 가지 작업을 수행합니다. 엣지 하드웨어의 엄격한 지연 시간 및 자원 제약을 충족하기 위해, 사고 과정 프롬프팅, 매개변수 효율적인 미세 조정, 양자화 등의 최적화 기법을 적용하였습니다. 실내외 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안된 방식은 기존 휴리스틱 및 강화 학습 기반 방식을 능가하며, 로밍 안정성과 신호 품질 간의 균형을 잘 맞추는 것을 보여줍니다. 이를 통해 애플리케이션 계층 LLM 추론을 활용한 저계층 무선 제어의 가능성을 제시합니다.
