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콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023004191
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 본 발명은 콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 코어 네트워크로 콘텐츠의 요청을 감지하고, 상기 코어 네트워크로부터 요청한 콘텐츠를 수신하면, 상기 코어 네트워크로 콘텐츠를 요청한 사용자 단말기로 상기 요청한 콘텐츠를 송신하고, 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따른 강화학습을 통해서 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 캐싱 노드를 선택하고, 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분한지 확인하고, 상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분하면, 상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장한다.
Int. CL H04L 67/568 (2022.01.01) H04L 67/63 (2022.01.01) H04L 67/101 (2022.01.01) H04L 67/1023 (2022.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01)
CPC H04L 67/568(2013.01) H04L 67/63(2013.01) H04L 67/101(2013.01) H04L 67/1023(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020210175964 (2021.12.09)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0087218 (2023.06.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.09)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유영환 부산광역시 수영구
2 임준영 부산광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-1430602-36
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.05.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0086849-06
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2023.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0575588-87
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
코어 네트워크로 콘텐츠의 요청을 감지하는 단계;상기 코어 네트워크로부터 요청한 콘텐츠를 수신하면, 상기 코어 네트워크로 콘텐츠를 요청한 사용자 단말기로 상기 요청한 콘텐츠를 송신하는 단계;콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따른 강화학습을 통해서 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 캐싱 노드를 선택하는 단계;선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분한지 확인하는 단계; 및상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분하면, 상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장하는 단계를 포함하는 콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따른 강화학습을 통해서 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 캐싱 노드를 선택하는 단계는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 초고신뢰 저지연 통신(uRLLC; ultra-reliable low latency communication) 서비스인 경우 상기 강화학습의 보상값을 아래의 003c#수학식 1003e#을 통해서 계산하는콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따른 강화학습을 통해서 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 캐싱 노드를 선택하는 단계는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 향상된 모바일 브로드밴드(eMBB; enhanced Mobile BroadBand) 서비스 또는 대규모 사물 통신(mMTC; massive Machine Type Communications) 서비스인 경우 상기 강화학습의 보상값을 아래의 003c#수학식 2003e#을 통해서 계산하는콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분하지 않으면, 상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따라 상기 선택한 노드에 저장된 콘텐츠와 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산하는 단계; 및상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산한 결과, 상기 요청한 콘텐츠의 캐시 이득이 가장 낮지 않으면, 상기 저장된 콘텐츠 중에서 캐시 이득이 가장 낮은 콘텐츠를 제거하고 상기 요청한 콘텐츠를 상기 선택한 노드에 저장하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산한 결과, 상기 요청한 콘텐츠의 캐시 이득이 가장 낮으면, 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 상기 선택한 노드를 상기 콘텐츠 중심 네트워크에서 한 단계 상위 노드로 선택하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따라 상기 선택한 노드에 저장된 콘텐츠와 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산하는 단계는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 초고신뢰 저지연 통신(uRLLC; ultra-reliable low latency communication) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 3003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
7 7
제4항에 있어서,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따라 상기 선택한 노드에 저장된 콘텐츠와 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산하는 단계는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 향상된 모바일 브로드밴드(eMBB; enhanced Mobile BroadBand) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 4003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
8 8
제4항에 있어서,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따라 상기 선택한 노드에 저장된 콘텐츠와 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산하는 단계는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 대규모 사물 통신(mMTC; massive Machine Type Communications) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 5003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는콘텐츠 중심 네트워크에서 강화학습을 기반으로 캐싱하는 방법
9 9
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
10 10
코어 네트워크로 콘텐츠의 요청을 감지하고, 상기 코어 네트워크로부터 요청한 콘텐츠를 수신하면, 상기 코어 네트워크로 콘텐츠를 요청한 사용자 단말기로 상기 요청한 콘텐츠를 송신하는 컨텐츠 처리부;콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따른 강화학습을 통해서 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 캐싱 노드를 선택하는 강화 학습부; 및선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분한지 확인하고, 상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분하면, 상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장하는 캐싱부를 포함하는 캐싱 제어 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 강화 학습부는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 초고신뢰 저지연 통신(uRLLC; ultra-reliable low latency communication) 서비스인 경우 상기 강화학습의 보상값을 아래의 003c#수학식 1003e#을 통해서 계산하는캐싱 제어 장치
12 12
제10항에 있어서,상기 강화 학습부는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 향상된 모바일 브로드밴드(eMBB; enhanced Mobile BroadBand) 서비스 또는 대규모 사물 통신(mMTC; massive Machine Type Communications) 서비스인 경우 상기 강화학습의 보상값을 아래의 003c#수학식 2003e#을 통해서 계산하는캐싱 제어 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 캐싱부는,상기 선택한 노드에 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 저장공간이 충분하지 않으면, 상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류에 따라 상기 선택한 노드에 저장된 콘텐츠와 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산하고, 상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산한 결과, 상기 요청한 콘텐츠의 캐시 이득이 가장 낮지 않으면, 상기 저장된 콘텐츠 중에서 캐시 이득이 가장 낮은 콘텐츠를 제거하고 상기 요청한 콘텐츠를 상기 선택한 노드에 저장하는캐싱 제어 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 캐싱부는,상기 요청한 콘텐츠 각각의 캐시 이득을 계산한 결과, 상기 요청한 콘텐츠의 캐시 이득이 가장 낮으면, 상기 요청한 콘텐츠를 저장할 상기 선택한 노드를 상기 콘텐츠 중심 네트워크에서 한 단계 상위 노드로 선택하는캐싱 제어 장치
15 15
제13항에 있어서,상기 캐싱부는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 초고신뢰 저지연 통신(uRLLC; ultra-reliable low latency communication) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 3003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는캐싱 제어 장치
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제13항에 있어서,상기 캐싱부는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 향상된 모바일 브로드밴드(eMBB; enhanced Mobile BroadBand) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 4003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는캐싱 제어 장치
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제13항에 있어서,상기 캐싱부는,상기 콘텐츠 중심 네트워크의 서비스 종류가 대규모 사물 통신(mMTC; massive Machine Type Communications) 서비스인 경우 아래 003c#수학식 5003e#을 통해서 캐시 이득을 계산하는캐싱 제어 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 부산대학교산학협력단 Grand ICT연구센터지원사업 IoT 및 지능정보 기반 동남권 제조 IT 기술 혁신 및 인재양성