네트워크 인프라 가상화를 위한 딥러닝 기반 MVNO 트래픽 예측 모델의 최적화 기법에 대한 연구

홈 > 연구문헌 > 학술대회 프로시딩 > 한국정보과학회 학술대회 > KSC 2019

한글제목(Korean Title)	네트워크 인프라 가상화를 위한 딥러닝 기반 MVNO 트래픽 예측 모델의 최적화 기법에 대한 연구
영문제목(English Title)	A Research on the Optimization of Deep Learning based MVNO Traffic Prediction Model for Network Infrastructure Virtualization
저자(Author)	임한여름 Kyi Thar 홍충선 Han Yeo Reum Im Kyi Thar Choong Seon Hong
원문수록처(Citation)	VOL 46 NO. 02 PP. 0882 ~ 0884 (2019. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문은 네트워크 인프라를 제공하는 InP가 캐시 스토리지 자원을 가상화하여 다수의 MVNO에게 할당하는 환경을 고려한다. 여기서 MVNO는 사용자에게 빠르게 콘텐츠를 전송하기 위해 InP로부터 캐시 자원을 임대하게 되며, 부족하지도 넘치지도 않는 적당한 캐시 자원을 임대해야한다. 따라서 본 논문은 MVNO의 사용자 트래픽을 예측하는 딥러닝 기반의 모델을 제시하여 MVNO가 임대할 최적의 캐시 스토리지 용량을 찾을 수 있도록 해 궁극적으로 MVNO의 CapEx를 최소화한다. 해당 예측 모델은 이전 데이터와 미래 데이터를 모두 고려해 현재 데이터의 값을 예측하는 Bi-directional LSTM 모델을 기반으로 작성되었으며 우수한 예측 성능을 보이는 것을 확인했다.
영문내용 (English Abstract)
키워드(Keyword)
파일첨부	PDF 다운로드