Period : 2017.04 ~ 2019.03

연구 정보

• 참여유형: 참여기관 PI
• 지원기관: 정보통신기술진흥센터
• 지원사업명: SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 GCS(Global Creative SW)
• 지원금액: 140,000,000원 (2년 총액)
• 과제충액: 2,600,000,000원 (2년 총액)

연구 개요

본 연구는 동영상 등 대용량 미디어 콘텐츠를 인터넷과 모바일 상에서 효율적으로 서비스하기 위해, CDN (Content Delivary Network)상 콘텐츠를 자동적으로 배치하는 머신러닝 기반의 알고리즘과 라이브러리 개발을 목표로 한다.

연구 필요성

현재 CDN을 활용하여 동영상 서비스를 제공하는 대형 OTT 비디오 사업과 IPTV 사업은 지속적인 성장 중에 있다.따라서 모든 미디어 컨텐츠 사업자는 미디어 데이터의 효율적 배치 문제에 대해 고민하고 있는데, 해당 시장의 선점을 위해 이 문제를 해결할 수 있는 기술 개발이 필요하다.

목적 및 내용

본 과제가 제안하는 머신러닝 기반의 동적인 CDN 선택과 콘텐츠 배치 기술을 구성하기 위해서는 1) 데이터 수집, 2) 머신러닝 알고리즘 개발, 3) 동적 CDN 선택 및 스토리지 배치 기술 개발 의 3단계로 구성되며, 크게 CDN 및 사용자 단말 관련 기술과 머신러닝 알고리즘 개발 기술로 나눌 수 있다.

1. 데이터 수집
   • QoE 수집 항목을 정의한다.
   • 사용자 단말측에서 사용자의 콘텐츠 사용에 대한 QoE(Quality of Experience) Report 수집 기술을 개발한다.
   • QoE 분석을 위한 Data Repository를 구축한다.
2. 머신러닝 알고리즘 개발
   • 수집된 QoE 정보를 바탕으로 다양한 분석 기법을 활용하여, 분석 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘을 개발한다.
   • 개발된 알고리즘을 바탕으로 실제 QoE를 분석하고 의미있는 서비스를 제공해줄 수 있는 QoE 데이터 분석 플랫폼을 구축한다.