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심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법 및 그의 시스템

  • 기술번호 : KST2020017132
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 실시예의 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템은 차량의 정보 및 기지국의 정보를 제공받아 저장하는 정보 저장부와, 상기 제공된 정보를 이용하여 심층강화학습을 수행하는 심층강화학습부와, 상기 학습된 정보를 기초로 상기 차량에 연결될 상기 기지국에 상기 비디오 데이터의 품질 정보 및 상기 비디오 데이터의 용량을 할당하는 제어부를 포함할 수 있다. 실시예는 DDPG 학습 알고리즘을 이용하여 학습시킴으로써, 대규모 차량 네트워크에서 빅 데이터를 끊김없이 전송할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL H04N 21/231 (2011.01.01) H04N 21/414 (2011.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC H04N 21/23106(2013.01) H04N 21/41422(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190050978 (2019.04.30)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0126822 (2020.11.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.30)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김중헌 서울특별시 동작구
2 권도현 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2019.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0448010-01
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.05.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0336678-90
5 [출원서 등 보완]보정서
2020.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-0738195-10
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.07.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0738129-17
7 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2020.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-0738250-34
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-0738068-20
9 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0768671-90
10 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0768764-37
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0697906-27
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1357459-11
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-1357446-28
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차량의 정보 및 기지국의 정보를 제공받아 저장하는 정보 저장부;상기 제공된 정보를 이용하여 심층강화학습을 수행하는 심층강화학습부; 및상기 학습된 정보를 기초로 상기 차량에 연결될 상기 기지국에 비디오 데이터의 품질 정보 및 상기 비디오 데이터의 용량을 할당하는 제어부;를 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 정보 저장부는 차량의 연결 상태 정보, 차량에 대해 상기 기지국이 얼만큼의 용량을 확보해 놓았는지의 정보, 상기 비디오 데이터가 저장된 차량의 버퍼부 가용 상태 및 차량으로부터 제공되는 비디오 데이터의 품질 정보를 포함하는 입력정보를 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 심층강화학습부는 상기 입력정보를 이용하여 경험 데이터를 생성하고, 상기 경험 데이터를 샘플링하여 학습시키는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 경험 데이터는 상기 입력정보를 포함하는 현재 상태, 상기 현재 상태에서 전환된 후속 상태, 상기 후속 상태로 전환되기 위해 실행되는 액션 및 상기 액션에 대한 보상을 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 심층강화학습부는 상기 보상을 최대화하기 위한 상기 액션을 최적화하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 차량과 상기 기지국은 mmWave 파장대의 무선 통신을 사용하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
7 7
제1항에 있어서,상기 심층강화학습부는 DDPG 알고리즘을 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
8 8
제1항에 있어서,상기 제어부는 상기 차량의 버퍼부의 용량이 가득찬 신호가 수신되면 상기 비디오 데이터를 전송하지 않는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
9 9
제1항에 있어서,상기 제어부는 상기 차량의 이동이 지연되는 신호가 수신되면 상기 차량 및 상기 기지국으로부터 제공된 정보를 삭제하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
10 10
차량의 정보를 수집하는 단계;기지국의 정보를 수집하는 단계; 및상기 차량 및 상기 기지국의 정보를 입력 받아 심층강화학습을 이용하여 상기 차량에 연결될 상기 기지국에 상기 비디오 데이터의 품질 정보 및 상기 비디오 데이터의 용량을 할당하는 단계;를 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법
11 11
제10항에 있어서,상기 차량의 정보는 상기 차량의 연결 상태 정보, 상기 차량에 정보 저장 가용 상태 및 상기 차량으로부터 제공되는 비디오 데이터의 품질 정보를 포함하고, 상기 기지국의 정보는 상기 차량에 대해 얼마만큼의 저장 용량을 확보해 놓았는지의 정보를 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법
12 12
제11항에 있어서,상기 심층강화학습은 상기 차량의 정보 및 상기 기지국의 정보를 이용하여 경험 데이터를 생성하고, 상기 경험 데이터를 샘플링하여 학습시키는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법
13 13
제12항에 있어서, 상기 경험 데이터는 상기 차량의 정보 및 상기 기지국의 정보를 포함하는 현재 상태, 상기 현재 상태에서 전환된 후속 상태, 상기 후속 상태로 전환되기 위해 실행되는 액션 및 상기 액션에 대한 보상을 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법
14 14
제13항에 있어서,상기 심층강화학습는 보상을 최대화하기 위한 상기 액션을 최적화시키는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 기법
15 15
비디오 데이터가 저장되는 버퍼부를 포함하는 차량;상기 차량에 이동 경로에 설치되어 상기 차량의 버퍼부에 비디오 데이터를 순차적으로 전송하는 복수의 기지국; 및상기 차량 및 상기 기지국의 정보를 입력 받아 심층 강화 학습을 이용하여 상기 차량에 연결될 상기 기지국에 상기 비디오 데이터의 품질 정보 및 상기 비디오 데이터의 용량을 할당하는 서버;를 포함하는 심층 강화학습 기반 mmWave 차량 네트워크의 비디오 품질을 고려한 선제적 캐싱정책 학습 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 이동체간 가상현실을 위한 5G 이동통신 기술 연구
2 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 차세대 융합 서비스를 위한 mmWave 초고속 네트워킹 플랫폼 설계