Abstract
In vehicular communications environment, content pre-caching can reduce the delay time from the user to the content server. However, the problem of where and how much pre-caching is still not solved. In this paper, based on the movement probability of the vehicle, we propose a method for pre-caching by distributing the optimized amount of content to each base station candidate that the vehicle will move as follows. First, the movement probability of each vehicle was learned using Markov Model. And the amount of content to be distributed and pre-cached was optimized based on the wireless environment. In experiments based on NS-3, the proposed strategy maintained the least delay compared to the existing protocol, leading to the most traffic-saving results.
차량 환경의 통신에서 콘텐츠의 사전 캐싱은 사용자로부터 콘텐츠 서버까지의 지연시간을 감소시킬 수 있다. 하지만 어디에, 어느 량 만큼의 사전 캐싱을 해야하는 지에 대한 문제점은 아직도 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 차량의 이동 확률을 토대로 차량이 다음으로 이동하게 될 기지국 후보들에게 각각 최적화된 량만큼의 콘텐츠를 분산시켜 사전 캐싱하는 방안을 제시한다. 우선, 각 차량의 이동 확률은 Markov Chain을 이용하여 학습되었다. 그리고 분산하여 사전 캐싱할 콘텐츠의 량은 무선 환경을 기반으로 최적화되었다. NS-3를 기반으로 진행된 실험에서 제안방안은 기존 방안에 비하여 최소의 지연시간을 유지하며 트래픽을 가장 많이 절약한 결과가 도출되었다.
