Abstract
4차산업 혁명과 함께 5G 특화망의 수요가 증가하였지만 일반적 네트워크를 위한 기존의 운용 기법으론 5G 특화망의 효율적인 관리가 불가능하므로 개별 특화망의 특성에 맞는 운영 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 eMBB 서비스를 타겟으로 하는 5G 특화망에서 백홀의 과부하를 줄이고 사용자 QoS를 높이기 위해 심층강화학습기반 캐싱 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 캐시 배치 단계에서 교체 정책을 고려하는 통합 캐싱 시스템으로서 배치 알고리즘과 교체 정책을 각각 선택하는 기존의 캐싱 전략들과 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 캐싱 시스템이 캐시 적중률과 네트워크 지연시간 모두 기존의 전략들보다 20% 이상 우수함을 확인할 수 있었다.
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Schedule a callMore From: The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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