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저자정보
이예슬 (숙명여자대학교) 장혜림 (숙명여자대학교) 오수빈 (숙명여자대학교) 이연수 (숙명여자대학교) 윤용익 (숙명여자대학교) 엄태원 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
531 - 540 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.3.531

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OTT(Over-The-Top) 서비스 요청이 급증하는 상황에서도 OTT 서비스 플랫폼은 시청자에게 안정적으로 고품질의 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 클라우드 컴퓨팅 기반의 OTT 서비스 플랫폼은 서비스에 필요한 자원을 동적으로 할당할 수 있다는 장점이 있지만, OTT 서비스 수요 변동이 심한 상황에서 클라우드 자원을 적시에 할당하면서 OTT 서비스 품질을 만족시키는 데에는 한계가 있다. 본 논문은 과거의 OTT 시청 데이터로 훈련된 LSTM 기반 심층강화학습 모델을 이용하여 할당 및 해제하는 클라우드 자원의 양을 적응적으로 조정하는 클라우드 기반의 새로운 OTT 자원 관리 방법을 제안한다. 심층강화학습 기반 OTT 자원 할당 시뮬레이션을 통해 제안 방법이 클라우드 자원 낭비를 최소화하면서도 서비스 품질을 유지할 수 있음을 검증하였다.
#미디어서비스 #클라우드 #자원할당 #강화학습 #OTT #Media Service #Cloud #Resource Allocation #Reinforcement Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 심층강화학습 기반 비용 효율적인 OTT 서비스 플랫폼
Ⅳ. 시뮬레이션 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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