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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

송윤석 (동국대학교, 동국대학교 대학원)

지도교수
임민중
발행연도
2020
저작권
동국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수8

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

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오늘날 우리의 삶을 살아가는데 있어 무선 이동통신은 중요한 통신기술로 자리를 잡았다. 시스코(Cisco)의 자료에 따르면 2016~2021년 모바일 데이터 트래픽 증가 추이를 보면 2016년 매월 7 EB(Exabyte)에서 2021년 매월 49EB를 사용할 것으로 예상되고 모바일 사용자 수 또한 2016년 4.9billion에서 2021년 5.5billion으로 증가할 것이라 예측하였다. 또한 모바일 트래픽의 75% 이상이 비디오 콘텐츠일 것이라 예측하였다. 스마트폰 보급률은 점점 증가하고 있을 뿐만 아니라 다른 스마트기기의 수도 빠르게 증가하고 있다. 그에 따라 유튜브, 넷플릭스 등 문화 콘텐츠수가 기하급수적으로 증가하고 발전하고 있으며 영상의 품질 또한 FHD를 넘어서 4K로 서비스를 제공하고 있어 콘텐츠 용량 또한 증가하고 있다. 사용자의 요청과 콘텐츠 용량의 증가로 인해 데이터 트래픽은 폭발적으로 증가하고 있어 전통적인 무선 셀룰러 네트워크로는 해당 요구를 충족시킬 수 없게 되었다. 트래픽이 급증하는 피크 시간에는 트래픽 과부하로 인한 병목현상이 발생할 수 있으며 병목현상은 3곳에서 발생할 수 있다. 인터넷과 코어 네트워크 사이, 코어 네트워크와 기지국 사이 그리고 기지국과 유저 사이에서 병목이 발생할 수 있다. 이러한 병목현상을 줄이고자 사용자들의 요구를 분석해보면 대부분이 선호도가 높은 콘텐츠에 집중되어 있는 것을 알 수 있다. 이러한 콘텐츠의 중복 요청을 줄이면 데이터 트래픽을 효과적으로 줄일 수 있다. 콘텐츠의 중복 요청을 줄이고 데이터 전송 속도를 증가시키기 위해 캐싱(caching) 기술이 발전하고 있다. 캐싱은 콘텐츠가 저장되어 있는 캐시를 설치하는 기술이며 캐시에 어떤 콘텐츠를 저장하는지에 따라 성능이 달라질 수 있다. 콘텐츠를 교체하는 방법에는 기본적인 LRU(least recently used) 캐시에서 사용되지 않은 채로 가장 오래 있던 콘텐츠 제거, FIFO(first in first out) 캐시에서 가장 오래 있던 콘텐츠 제거, LFU(least frequently used) 캐시에서 가장 적게 사용된 콘텐츠 제거 그리고 Random이 있으며 이보다 더 좋은 방법을 찾기 위해 최근 급속도로 발전한 딥러닝을 적용하는 연구가 진행되고 있다.

목차

제1장 서 론 1
제1절 연구의 목적 1
제2절 연구의 범위 및 방법 3
1. 연구의 범위 3
2. 연구의 방법 3
제2장 연구에 관한 이론적 배경 5
제1절 관련 연구 5
1. D2D 캐싱 시스템 5
2. 강화학습 7
3. 강화학습을 이용한 콘텐츠 캐싱 17
제3장 연구 내용 19
제1절 시스템 모델 19
제2절 고정형 헬퍼에 DQN을 이용한 콘텐츠 저장 22
1. DQN(Deep Q-Network) 22
2. DQN을 이용한 캐싱 24
제3절 고정형 헬퍼에 Wolpertinger을 이용한 콘텐츠 저장 27
1. DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 27
2. Wolpertinger 30
3. Wolpertinger를 이용한 캐싱 32
제4장 실험 34
제1절 실험 가정 및 파라미터 34
제2절 DQN을 이용한 콘텐츠 캐싱 실험 37
제3절 Wolpertinger을 이용한 콘텐츠 캐싱 실험 39
제5장 결론 41
참 고 문 헌 42
ABSTRACT 44

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