FrameCorr의 성능을 실제 IoT 환경에서 평가하고 개선하기 위해서는 다음과 같은 접근 방식을 고려할 수 있다. 첫째, 실제 IoT 장치에서 FrameCorr를 구현하여 다양한 네트워크 조건에서의 성능을 측정해야 한다. 예를 들어, Raspberry Pi와 같은 저전력 임베디드 시스템에서 FrameCorr를 실행하고, 다양한 대역폭과 지연 시간 조건을 시뮬레이션하여 성능을 평가할 수 있다. 둘째, FrameCorr의 모델 아키텍처를 개선할 필요가 있다. 현재의 단순한 두 층 신경망 구조 대신 LSTM과 같은 순환 신경망을 도입하여 프레임 간의 상관관계를 더 잘 포착할 수 있도록 할 수 있다. 셋째, FrameCorr의 학습 데이터셋을 다양화하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 반영하도록 해야 한다. 마지막으로, FrameCorr와 ABR(Adaptive Bitrate Streaming) 기술을 통합하여 네트워크 상태에 따라 동적으로 비트레이트를 조정하고, 이를 통해 비디오 품질을 향상시킬 수 있는 가능성을 탐색해야 한다.