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NTIS 바로가기주관연구기관 | 대구경북과학기술원 Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 곽정호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013960 |
과제고유번호 | 1711143021 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-25 |
키워드 | 컨텐츠 캐싱.강화학습.Lyapunov 최적화.서비스 캐싱.클라우드.Contents Caching.Reinforcement Learning.Lyapunov Optimization.Service Caching.Cloud. |
□ 연구개요
본 연구는 비디오 컨텐츠와 서비스의 인기도 및 요청 패턴을 수집하고, 강화학습(Reinforcement Learning)과 Lyapunov 최적화 기반의 동적 캐시와 컴퓨팅 자원 할당(대여) 및 동적 컨텐츠와 서비스의 엣지 캐싱 알고리즘을 개발한다. 컨텐츠 사업자 입장에서 동적 엣지 캐시 자원 대여, 컨텐츠 캐싱, 컨텐츠-사용자 라우팅 알고리즘을 균일 확률분포의 컨텐츠 인기도와 요청량 환경에서 Lyapunov 최적화 기법과 강화학습에 기반하여 개발한다.
□ 연구 목표대비
연구결과
최종연구목표
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