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초록
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.
키워드
OTT; 미디어서비스; 클라우드; 자원할당; 강화학습; OTT; Media Service; Cloud; Resource Allocation; Reinforcement Learning
- 제목
- 비용 효율적인 OTT 서비스를 위한 심층강화학습 기반 클라우드 자원 할당 연구
- 제목 (타언어)
- Deep Reinforcement Learning-Based Cloud Resource Allocation for Cost-Effective Over-the-Top Services
- 저자
- 이예슬; 장혜림; 오수빈; 이연수; 윤용익; 엄태원
- 발행일
- 2022-03
- 저널명
- 디지털콘텐츠학회논문지
- 권
- 23
- 호
- 3
- 페이지
- 531 ~ 540
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국디지털콘텐츠학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 10 페이지
- ISSN
- P 1598-2009