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비디오 서버에서의 서포트 벡터 리그레션을 활용한 2단계 SSD 캐시 관리 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020012563
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 비디오 서버에서의 서포트 벡터 리그레션을 활용한 2단계 SSD 캐시 관리 방법 및 장치가 제시된다. 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 비디오 서버에서의 서포트 벡터 리그레션을 활용한 2단계 SSD 캐시 관리 방법은 기계 학습 모델을 통해 복수의 영상의 인기도를 예측하는 단계, 복수의 영상의 인기도에 대한 예측 결과를 이용하여 각 영상의 SSD 캐싱 이득값을 계산하는 단계 및 SSD 캐싱 이득값에 따라 SSD에 캐싱될 영상을 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04N 21/231 (2011.01.01) H04N 21/25 (2011.01.01) H04N 21/258 (2011.01.01) H04N 21/2183 (2011.01.01) G06N 20/10 (2019.01.01)
CPC H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/23106(2013.01)
출원번호/일자 1020190045863 (2019.04.19)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2155185-0000 (2020.09.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200911) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.19)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송민석 서울특별시 서초구
2 이영주 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0402957-45
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.05.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0320885-15
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.06.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0674793-24
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-0674792-89
5 등록결정서
Decision to grant
2020.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0597493-49
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번호 청구항
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기계 학습 모델을 통해 복수의 영상의 인기도를 예측하는 단계; 복수의 영상의 인기도에 대한 예측 결과를 이용하여 각 영상의 SSD 캐싱 이득값을 계산하는 단계; 및SSD 캐싱 이득값에 따라 SSD에 캐싱될 영상을 결정하는 단계 를 포함하고, 기계 학습 모델을 통해 복수의 영상의 인기도를 예측하는 단계는,실제 스트리밍 영상 데이터를 통해 서포트 벡터 리그레션(Support Vector Regression; SVR) 기법 기반의 영상 인기도 예측 모델을 구축하여 스트리밍 영상의 인기도를 예측하고, 학습 데이터의 크기와 연산 시간 간의 조율을 위해 두 단계 기계학습을 이용하며, 두 단계 기계학습은, 미리 정해진 종류 이하의 학습 데이터를 통해 인기도가 미리 정해진 기준보다 높거나 낮은 영상의 SSD 캐싱 여부를 결정하고, 예측일 기준 직전일의 조회수 기록, 영상 제목, 설명, 대표 이미지를 포함하는 학습 데이터를 사용하는 제1 단계 예측; 및제1 단계 예측 이후 나머지 영상에 대하여 제1 단계보다 더 많은 종류의 학습 데이터를 사용하여 인기도를 예측하고 SSD 캐싱 여부를 결정하고, 예측일을 기준으로 미리 정해진 기간 동안의 조회수 기록, "Like"와 "Dislike" 개수, 댓글 개수, 해당 채널의 구독자 수, 영상 재생 시간을 포함하는 학습 데이터를 사용하는 제2 단계 예측을 포함하고, 학습된 기계 학습 모델의 입력값으로 영상의 제목, 설명, 대표 이미지를 사용하여 실수 형태로 예측되는 영상의 인기도를 도출하는 SSD 캐시 관리 방법
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삭제
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삭제
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제1항에 있어서, 복수의 영상의 인기도에 대한 예측 결과를 이용하여 각 영상의 SSD 캐싱 이득값을 계산하는 단계는, 사용자의 멀티미디어 스트리밍 서비스 요청 빈도와 해당 영상의 조회수가 서버에 저장된 영상 전체의 조회수에서 차지하는 비중, 영상의 재생 시간 및 서비스되기 위해 요구하는 HDD 대역폭 이용량의 곱으로 계산하는 SSD 캐시 관리 방법
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제1항에 있어서, SSD 캐싱 이득값에 따라 SSD에 캐싱될 영상을 결정하는 단계는, 영상의 SSD 캐싱 이득값을 해당 영상의 크기로 나눈 값을 알고리즘의 인자로 사용하여 유사해를 계산하고, 계산된 유사해를 내림차순으로 정렬하여 해당 인자의 값이 큰 순서대로 영상을 SSD에 저장하는 SSD 캐시 관리 방법
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기계 학습 모델을 통해 복수의 영상의 인기도를 예측하는 학습부; 복수의 영상의 인기도에 대한 예측 결과를 이용하여 각 영상의 SSD 캐싱 이득값을 계산하는 계산부; 및SSD 캐싱 이득값에 따라 SSD에 캐싱될 영상을 결정하는 판단부 를 포함하고, 학습부는,실제 스트리밍 영상 데이터를 통해 서포트 벡터 리그레션(Support Vector Regression; SVR) 기법 기반의 영상 인기도 예측 모델을 구축하여 스트리밍 영상의 인기도를 예측하고, 학습 데이터의 크기와 연산 시간 간의 조율을 위해 두 단계 기계학습을 이용하며, 두 단계 기계학습은, 미리 정해진 종류 이하의 학습 데이터를 통해 인기도가 미리 정해진 기준보다 높거나 낮은 영상의 SSD 캐싱 여부를 결정하고, 예측일 기준 직전일의 조회수 기록, 영상 제목, 설명, 대표 이미지를 포함하는 학습 데이터를 사용하는 제1 단계 예측; 및제1 단계 예측 이후 나머지 영상에 대하여 제1 단계보다 더 많은 종류의 학습 데이터를 사용하여 인기도를 예측하고 SSD 캐싱 여부를 결정하고, 예측일을 기준으로 미리 정해진 기간 동안의 조회수 기록, "Like"와 "Dislike" 개수, 댓글 개수, 해당 채널의 구독자 수, 영상 재생 시간을 포함하는 학습 데이터를 사용하는 제2 단계 예측을 포함하고, 학습된 기계 학습 모델의 입력값으로 영상의 제목, 설명, 대표 이미지를 사용하여 실수 형태로 예측되는 영상의 인기도를 도출하는SSD 캐시 관리 장치
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삭제
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제6항에 있어서, 계산부는, 사용자의 멀티미디어 스트리밍 서비스 요청 빈도와 해당 영상의 조회수가 서버에 저장된 영상 전체의 조회수에서 차지하는 비중, 영상의 재생 시간 및 서비스되기 위해 요구하는 HDD 대역폭 이용량의 곱으로 계산하는 SSD 캐시 관리 장치
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제6항에 있어서, 판단부는, 영상의 SSD 캐싱 이득값을 해당 영상의 크기로 나눈 값을 알고리즘의 인자로 사용하여 유사해를 계산하고, 계산된 유사해를 내림차순으로 정렬하여 해당 인자의 값이 큰 순서대로 영상을 SSD에 저장하는 SSD 캐시 관리 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 인하대학교 원천기술개발사업(차세대정보컴퓨팅기술개발사업) 클라우드 환경에서 콘텐츠 및 사용자 속성을 고려한 저전력 멀티미디어 시스템 SW 개발
2 교육부 인하대학교 이공분야기초연구사업(기본연구지원사업) 엣지 클러스터 기반 비디오 스트리밍 환경에서 협업 캐싱을 통한 전력 최적화 기법에 관한 연구