Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

비용 효율적인 OTT 서비스를 위한 심층강화학습 기반 클라우드 자원 할당 연구

Full metadata record
DC Field Value Language
dc.contributor.author이예슬-
dc.contributor.author장혜림-
dc.contributor.author오수빈-
dc.contributor.author이연수-
dc.contributor.author윤용익-
dc.contributor.author엄태원-
dc.date.accessioned2023-11-08T09:50:52Z-
dc.date.available2023-11-08T09:50:52Z-
dc.date.issued2022-03-
dc.identifier.issn1598-2009-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/152862-
dc.description.abstractOTT(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.-
dc.format.extent10-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국디지털콘텐츠학회-
dc.title비용 효율적인 OTT 서비스를 위한 심층강화학습 기반 클라우드 자원 할당 연구-
dc.title.alternativeDeep Reinforcement Learning-Based Cloud Resource Allocation for Cost-Effective Over-the-Top Services-
dc.typeArticle-
dc.publisher.locationSouth Korea-
dc.identifier.doi10.9728/dcs.2022.23.3.531-
dc.identifier.bibliographicCitation디지털콘텐츠학회논문지, v.23, no.3, pp 531 - 540-
dc.citation.title디지털콘텐츠학회논문지-
dc.citation.volume23-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage531-
dc.citation.endPage540-
dc.identifier.kciidART002824907-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorOTT-
dc.subject.keywordAuthor미디어서비스-
dc.subject.keywordAuthor클라우드-
dc.subject.keywordAuthor자원할당-
dc.subject.keywordAuthor강화학습-
dc.subject.keywordAuthorOTT-
dc.subject.keywordAuthorMedia Service-
dc.subject.keywordAuthorCloud-
dc.subject.keywordAuthorResource Allocation-
dc.subject.keywordAuthorReinforcement Learning-
dc.identifier.urlhttps://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11051366-
Files in This Item
Go to Link
Appears in
Collections
ETC > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Yoon, Yong Ik photo

Yoon, Yong Ik
공과대학 (인공지능공학부)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE