한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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차량 환경에서 엣지 커버리지 오버랩을 고려한 강화학습 기반의 엣지 캐싱

Edge Caching Based on Reinforcement Learning Considering Edge Coverage Overlap in Vehicle Environment

  • 최윤정 (숙명여자대학교 IT공학과) ;
  • 임유진 (숙명여자대학교 IT공학과)
  • Choi, Yoonjeong (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Lim, Yujin (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University)
  • 발행 : 2022.05.17
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초록

인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.

키워드

과제정보

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2021R1F1A1047113).