KR101002623B1 - 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하향 채널은 DMB, IPTV 등의 방송 채널이고, 순방향 채널은 셀룰러 망, 무선랜, 와이브로 등의 다양한 통신망으로 이루어진 환경에서, 역방향 채널을 통하여 방송 아이템의 전송 요구를 받는 데이터 방송망에서 방송 아이템의 방송 순서를 스케줄링하는 방송 아이템 스케줄링 방법에 관한 것으로서, 각 방송 아이템별로 리퀘스트를 분석하여 각 방송 아이템을 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하는 단계, 핫 아이템의 방송간격을 계산하는 단계 및 핫 아이템의 방송간격에 따라 핫 아이템을 해당 타임슬롯에 주기적으로 방송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

데이터 방송, 방송 아이템 스케줄링, 핫 아이템, 콜드 아이템

Description

데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법{Broadcasting item scheduling method for data broadcasting}

본 발명은 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 하향 채널은 DMB, IPTV 등의 방송 채널이고, 순방향 채널은 셀룰러 망, 무선랜, 와이브로 등의 다양한 통신망으로 이루어진 환경에서, 역방향 채널을 통하여 방송 아이템의 전송 요구를 받는 데이터 방송망에서 방송 아이템의 방송 순서를 스케줄링하는 방송 아이템 스케줄링 방법에 관한 것이다.

방송은 동시에 많은 사용자에게 데이터를 전송할 수 있는 측면에서 대역을 극도로 효율적으로 사용할 수 있는 방법이다. 다양한 미디어를 방송할 수 있는 DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 및 IPTV 등은 오디오, 비디오, 데이터와 같은 다양한 타입의 정보를 수많은 사용자에게 전달한다.

여기서 말하는 데이터는 독립된 정보의 타입이 될 수도 있고, 웹 페이지 또는 비디오나 오디오의 부가정보가 될 수도 있다.

부가정보의 예로는 배우소개, 노래가사 등 여러 가지가 있을 수 있 수 있다. 데이터 방송 아이템(item)은 오디오나 비디오와 다르게 상대적으로 작은 크기이며 자주 반복적으로 방송되어 진다.

DMB 및 IPTV는 방송과 통신 시스템의 융합으로 발전되고 있다. 최근 융합 네트워크에 있어서, 다운링크(downlink)는 방송 네트워크에 리턴 채널(return channel)은 셀룰라 폰이나 PCS, WLAN 또는 최근에 개발된 초고속 무선 인터넷(High speed mobile internet) 기반의 와이브로(Wibro)로 알려진 IEEE 802.16에 이중 전송로(duplex channel)를 가질 것으로 예상되어 진다. 이것은 사용자가 선호하는 방송 아이템에 대한 요청을 보내는 인터렉티브(interactive) 이동 방송환경의 형태로 발전하였고, 채널 대역폭 뿐만 아니라 네트워크 산업 기반의 관점에서 비대칭인 주고 받는 링크의 형태를 야기하였다.

데이터 방송의 성능을 스케줄링 알고리즘에 의하여 크게 영향을 받는다. 인터렉티브 DMB 및 IPTV에서 방송 아이템에 대한 요청을 역방향 채널(reverse channel)을 통하여 보내고 서버(10)는 사용자 요구의 통계치를 고려하여 방송 아이템을 스케줄링하는 메커니즘이 필요하다.

전술한 기술은 본 발명의 배경기술의 이해를 위해서 기재한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 널리 알려진 종래기술을 의미하는 것은 아니다.

종래의 스케줄링 방법은 대역폭을 고정된 방식으로 푸쉬(push)와 풀(pull) 지역을 나누었다. 그러나 대역폭의 고정된 부분이 데이터 아이텝들의 인기도의 변화를 충분히 채택하지 못하였고, 상대적인 요구 마감시간을 고려하여야 했다.

다른 스케줄링 방법은 푸쉬 기반 방식(push-based scheme)형태의 캐러셀에 기반을 두고 있다. 그러나 각각의 캐러셀은 푸쉬 기반 메카니즘(push-based mechanism)의 장점을 이용하기 위해 사용자의 요구에 따라 새롭게 구성되어지는데, 서버가 전체의 예상 엑세스 시간을 최소화하기 위해 더 인기있는 방송 아이템과 덜 인기있는 방송 아이템 사이의 컷-오프 포인트(cut-off point)를 찾아야 하였다.

본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 방송 아이템에 대한 선호정보를 수집하고 그 요구율을 분석하여 핫 아이템(hot item)과 콜드 아이템(cold item)으로 구분하여 핫 아이템과 콜드 아이템을 푸쉬 기반 방식과 풀 기반 방식으로 조합하여 스케줄링하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 평균응답시간과 응답성공률을 개선하는데 그 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위해 창안된 본 발명의 구성은 다음과 같다.

본 발명의 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법은 각 방송 아이템별로 리퀘스트를 분석하여 상기 각 방송 아이템을 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하는 단계; 상기 핫 아이템의 방송간격을 계산하는 단계; 및 상기 핫 아이템의 방송간격에 따라 현재 시간이 상기 핫 아이템의 방송할 시간이 경과되는 지를 판단하여 상기 방송할 시간이 경과되면, 푸쉬 기반 형식으로 현재 타임슬롯에 상기 핫 아이템을 방송하고, 상기 핫 아이템이 없으면, 온-디맨드 방식에 따라 상기 콜드 아이템을 상기 현재 타임슬롯에 방송하는 단계를 포함하고, 상기 핫 아이템의 방송간격은 수학식

을 통해 계산하고, s_i는 상기 핫 아이템 i의 방송간격이고, r_i는 상기 핫 아이템 i의 리퀘스트 율인 것을 특징으로 한다.

삭제

본 발명에서, 상기 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하는 단계는 상기 각 방송 아이템별로 상기 리퀘스트의 개수를 수집하여 상기 각 방송 아이템별로 리퀘스트 율을 계산하는 단계, 및 상기 리퀘스트 율이 기준값 이상인지의 여부에 따라 상기 각 방송 아이템을 상기 핫 아이템과 상기 콜드 아이템으로 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 기준값은 변경 가능한데, 특히 상기 각 방송 아이템의 인기도 분포에 따라 변경 가능한 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간에 따라 선택되고, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간이 길수록 먼저 선택되는 것을 특징으로 한다.

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본 발명에서, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간이 가장 길고 동일한 콜드 아이템이 최소 2개 이상이면 무작위로 선택되는 것을 특징으로 한다.

이와 같이 구성되는 본 발명에 따르면, 방송 아이템에 대한 선호정보를 수집하고 그 요구율에 따라 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하여 핫 아이템과 콜드 아이템을 푸쉬 기반 방식과 풀 기반 방식으로 조합하여 스케줄링함으로써, 평균응답시간과 응답성공률을 개선할 수 있다.

이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 방송 아이템을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 장치의 블록 구성도이고, 도 2 는 본 발명의 실시예에 따른 방송 아이템 스케줄링 방법의 순서도이며, 도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 핫 아이템의 방송 예를 도시한 도면이며, 도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 콜드 아이템의 방송 예를 도시한 도면이다.

본 발명의 실시예에 따른 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링을 위한 서버는 도시된 바와 같이, 리퀘스트 큐(request queue)(20)를 구비한다.

서버(10)는 도 2 에 도시된 바와 같이 리퀘스트 수를 분석하고(S10), 리퀘스트 수를 분석하여 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분한 후(S20), 핫 아이템의 방송간격을 계산한다(S30).

이 후, 핫 아이템을 방송함에 있어서는 푸쉬 기반 방식으로 스케줄링하고(S40), 핫 아이템이 없을 경우 콜드 아이템을 방송한다. 이 때 콜드 아이템은 풀 기반 방식으로 스케줄링한다(S50).

이하 상기한 각 과정을 상세하게 설명한다.

먼저, 방송 아이템을 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하기 위해 리퀘스트 수를 분석하는 과정을 설명한다.

일반적으로, 사용자의 리퀘스트(request)는 사용자 단말(30)로부터 이동통신 채널을 통하여 서버(10)에 보내지게 된다.

서버(10)는 리퀘스트 큐(20)에 리퀘스트를 저장하여 실시간으로 분석한다. 여기서, 리퀘스트 큐(20)에 저장된 리퀘스트를 아웃스탠딩 리퀘스트(outstanding request)라 한다. 그리고, 서버(10)는 리퀘스트 큐(20)에 저장된 리퀘스트를 해당 방송 아이템이 방송이 되거나 마감시간이 지나게 되면 리퀘스트 큐(20)에서 삭제하는데, 리퀘스트의 마감시간이라 함은 사용자가 리퀘스트를 서버(10)에 보내고 나서 최대로 기다리는 시간을 일컫는다.

통상, 어떠한 리퀘스트의 마감시간이 지나면 해당 방송 아이템은 방송을 해도 사용자가 더 이상 받지 않으므로 이러한 리퀘스트는 리퀘스트 큐(20)에서 삭제를 하고, 그 방송 아이템은 방송하지 않는다.

참고로, 본 실시예에서는 사용자들의 최대대기시간이 유한하다고 가정하고 사용자들의 최대대기시간을 p[sec]로 한다. 그러나, 본 발명의 기술적 범위는 p 값을 매우 크게 두어 사용자들의 최대대기시간이 유한하지 않은 경우에도 적용 가능하다. 따라서 사용자는 리퀘스트를 보내고 난 후 p초가 지날 때 까지, 즉 마감시간까지 해당 방송 아이템이 방송되지 않으면 요청한 방송 아이템에 대한 요청 대기를 중지하는 것으로 한다.

이 경우, 서버(10)는 마감시간까지 응답을 받지 못한 리퀘스트들을 제거하기 위해 최대대기시간(p)를 계산한다.

일반적으로, 어떠한 방송 아이템이 최대대기시간(p) 전에 방송이 되었다면 그 리퀘스트를 '성공'이라 부르고 그렇지 않다면 '실패'라 한다. 그리고, 본 명세서에서는 성능분석을 위한 지표로서 평균 '응답시간'과 '응답성공률'을 사용하였는 바, 응답시간이란 사용자가 요청한 방송 아이템을 받아보기까지의 평균시간으로 정의하였고. 응답성공률이란 리퀘스트에 대하여 최대대기시간(p) 전에 방송 아이템이 방송될 확률이다.

한편, 서버(10)는 방송될 모든 방송 아이템들을 서버(10)에 있는 메모리에 저장하는데, 서버(10)는 전체 N 개의 방송 아이템을 저장하는 메모리를 구비한다.

또한, 서버(10)는 방송 아이템을 스케줄링하기 위하여 주기적으로 사용자 리퀘스트의 통계를 모은다.

즉, 초당 평균 리퀘스트 도착율을 λ로 정의하고, 방송채널의 대역폭을 100Kbps로 가정하며, 각 방송 아이템의 고정된 크기를 100Kbits로 가정하면, 각각의 방송 아이템은 1초에 해당하는 타임슬롯을 차지하게 된다.

참고로, 본 실시예에서는 방송 채널 대역폭이 100Kbps 이거나 방송 아이템의 크기가 100Kbit 인 것을 예시로 하여 설명되었으나, 본 발명의 기술적 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 방송 채널 대역폭과 방송 아이템의 크기에 적용될 수 있을 것이다.

그리고, 아이템 i(i = 1, 2, . . . , N)에 대하여, 현재까지의 리퀘스트 개수를 q_i라 정의한다. 이 때 그 인덱스(index) i는 인기도가 점점 낮아지는 순서로 q₁≥q₂≥q₃≥...q_N 와 같이 설정한다.

그리고, 아웃스탠딩 리퀘스트 중에서 가장 오래 기다리고 있는 방송 아이템의 현재까지의 대기시간을 w_i로 정의하며, 지금까지 측정된 요구율을 r_i로 정의하 면, 요구율(r_i)는 q₁를 정규화 하여 다음과 같은 수학식1에 의해 계산되어진다.

여기서, r_i는 0≤r_i≤1로 정규화된다.

이와 같이, 방송 아이템의 요구율(r_i)을 계산하면, 다음으로 이 요구율(r_i)을 바탕으로 하여 핫 아이템과 콜드 아이템을 구분한다.

다음은 핫 아이템과 콜드 아이템을 구분하기 위해서는, 방송 아이템의 인기도를 구분하기 위한 기준값을 설정하는 데, 기준값은 상기한 바와 같이, 핫 아이템과 콜드 아이템 두 부류로 나누는 기준으로서 0≤r_i≤1로 정의된다.

따라서, 주어진 아이템 i에 대하여 조건 r_i≥θ를 만족하면 핫 아이템(hot item)이고 r_i<θ를 만족하면 콜드 아이템(cold item)이 된다.

이를 수학식으로 정의하면, 수학식 2와 수학식 3과 같다.

핫 아이템은 수학식2에 나타낸 바와 같이,

로 정의되고, 콜드 아이템은 수학식3에 나타낸 바와 같이,

으로 정의된다.

이 경우, 기준값(θ)에 따라 핫 아이템과 콜드 아이템으로 서로 다르게 구분될 수 있는데, 기준값(θ)이 크면 많은 방송 아이템들이 콜드 아이템으로 분류되며, 기준값(θ)가 작으면, 핫 아이템으로 분류되는 방송 아이템들이 많아지게 된다.

따라서, 기준값(θ)이 크면 많은 방송 아이템들이 콜드 아이템으로 분류되므로, 방송 아이템들의 인기도가 비교적 고른 값으로 분포되어 있을 때 효과적이고, 이 때 방송 아이템들은 주로 온 디맨드(on-demand)방식으로 전송되게 될 것이다. 그리고, 기준값(θ)이 작으면 핫 아이템으로 분류되는 방송 아이템들이 많아지므로 인기도 분포가 고르지 않을 때 효과적일 것이다. 이때는 주로 푸시 기반 방식으로 스케줄링된다.

풀 기반 방식과 푸쉬 기반 방식으로 스케줄링되는 것은 후술한다.

한편, 핫 아이템의 수를 K로 정의한다. 이 때, 기준값(θ)을 매우 크게 잡아서 r_i≥θ를 만족하는 방송 아이템이 없다면 핫 아이템 수(K)는 0 이 되고, 모든 아이템은 콜드 아이템이 되어 풀 기반 매커니즘이 된다.

따라서, 기준값(θ)을 적절하게 조정하여 1≤K≤N-1 이고 i=1,2,,...,K의 핫 아이템과 i=K+1,K+2,...,N의 콜드 아이템을 가지면 이 경우에는 풀 기반 메카니즘 과 푸쉬 기반 메카니즘이 혼합된 형태로 방송된다. 마지막으로 핫 아이템 개수(K)가 K=N 이면 푸쉬 기반 스케줄링에 해당된다.

방송 아이템을 스케줄링할 때 서버(10)는 콜드 아이템보다 핫 아이템에 우선권을 부여한다. 서버(10)는 핫 아이템에 대하여 푸쉬 기반 매커니즘을 이용한다. 따라서, 핫 아이템들은 주기적으로 방송되어 진다.

이와 같이, 기준값(θ)에 따라 방송 아이템을 콜드 아이템과 핫 아이템으로 구분한 후에는, 서버(10)는 핫 아이템에 대한 방송간격을 계산한다.

핫 아이템 i에 대한 방송간격은 수학식4에 의하여 계산된다. 여기에서 [x]는 반올림을 의미한다.

핫 아이템들이 더 많이 요청됨에 따라 서버(10)는 짧은 방송간격을 갖는 방송 아이템들을 방송한다.

여기서, 수학식4는 핫 아이템에 대해서만 적용되고, 방송 아이템이 상대적으로 고른 인기도를 가질 때 더 좋은 성능을 얻기 위한 풀 기반 방식으로 방송되어지는 콜드 아이템은 남겨둔다.

이와 같이, 콜드 아이템에 대한 방송간격을 계산한 후에는, 핫 아이템과 콜드 아이템에 대한 스케줄링을 수행한다.

핫 아이템과 콜드 아이템을 스케줄링하는 과정을 설명하기에 앞서, 각 표기 들을 요약하면 다음과 같다.

각 표기는

N : 전체 방송 아이템의 수

λ : 평균 리퀘스트 도착률

P : 사용자의 최대대기시간

q_i : 방송 아이템 i에 대한 전체 리퀘스트 수

q_i ^* : 아웃스탠딩 아이템 i에 대한 리퀘스트 수

r_i : 방송 아이템 i에 대한 리퀘스트율

w_i : 현재 리퀘스트 큐 안의 리퀘스트 중에서 방송 아이템 i에 대한 가장 긴 대기시간

θ : 핫 아이템과 콜드 아이템을 구분하기 위한 기준값

A_h and A_c : 각각 핫 아이템과 콜드 아이템 세트(set)

K : 핫 아이템의 수

s_i : 핫 아이템 i의 방송간격

k :　현재 타임슬롯

b_i : 방송 아이템 i가 마지막으로 방송되었던 타임슬롯

이다.

본 실시예에서, 방송채널 안에서 하나의 방송 아이템이 하나의 타임슬롯을 차지한다고 가정하였고, 핫 아이템 i에 대하여 그것의 마지막 방송 타임슬롯이 b_i이므로 그 다음 방송 아이템 i의 다음 방송시간은 타임슬롯 b_i+s_i로 스케줄 되어 진다.

현재의 타임슬롯이 k라고 가정할 때, 현재의 타임슬롯이

k<b_i+s_i

이 되면, 이는 핫 아이템 i에 대한 방송 시간이 되지 않은 것을 의미한다.

그리고, 현재의 타임슬롯

k≥b_i+s_i

이 되면, 방송 아이템 i는 이미 방송 되었어야 할 시간이 지난 상태이다. 따라서, 서버(10)는 되도록 속히 방송 아이템 i를 방송하여야 한다. 각각의 타임슬롯에서 서버(10)는 먼저 다음과 같은 수학식5를 만족하는 핫 아이템 i^*을 찾는다.

만약 서버(10)가 수학식 5와 같은 조건 즉, k≥b_i+s_i를 만족하는 방송 아이템 i를 찾는다면 서버(10)는 현재의 타임슬롯에 방송 아이템 i^*을 보낸다.

만약 수학식5를 만족하는 핫 아이템이 없다면 그때 서버(10)는 다음과 같은 절차에 따라 온 디맨드 방식의 타임슬롯에 방송하기 위한 적절한 콜드 아이템을 찾는다.

서버(10)는 다음과 같은 수학식6에 의하여 가장 큰 값을 가지는 콜드 아이템 i^*를 찾기 위해 현재의 리퀘스트 큐(20)를 검색한다.

서버(10)는 수학식6을 만족하는 콜드 아이템이 두 개 이상이면 그 중에서 무작위(random)로 선택한다. 서버(10)는 그 다음에 현재의 타임슬롯에 콜드 아이템 i^*를 보낸다.

도 3 은 핫 아이템의 방송 예로서, 핫 아이템이 1,2,3번일 경우, 이 들 중에서 1번 방송 아이템은 다음 방송 스케줄이 아직 현재 시각 k 보다 뒤에 있고, 2번 방송 아이템은 현재 시각과 일치하고, 3번 방송 아이템은 이미 방송 할 시각이 지난 상태로서 가장 급히 방송할 방송 아이템이므로, 이 경우에는 3번 방송 아이템이 현재 타임슬롯 k에 방송된다.

또한 도 4 는 핫 아이템들을 조사 한 결과 모두 다음 방송할 시각이 현재 시간보다 뒤이므로 현재 타임슬롯에서는 콜드 아이템을 방송하기로 결정한 예를 보여준다. 이 때 방송될 콜드 아이템은 수학식 6에 의하여 결정되며 도 3 의 예에서는 4번 방송 아이템이 그러한 조건을 만족한 예이다.

도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다.

이러한 본 실시예에 따라 시뮬레이션한 결과를 살펴보면 다음과 같다.

서버(10)에 사용자들의 요청이 Poisson process로 들어온다고 가정한다. 시뮬레이션 파라미터들은 테이블 1에 있다. 방송 아이템들의 인기도는 Zipf 분포를 따른다고 가정하고, 이 때 Zipf 파라미터는 통상적인 범위의 0.6에서 1.4사이의 값을 가진다고 가정한다.

시뮬레이션 파라미터

Zipf skew coefficient	0.6 ~ 0.4
Poisson request arrival rate( )	2 and 5
simulation run time	1,000,000 time slots(sec)
total number of items( )	100 and 500
item size	100Kbits
client max waiting time( )	20 ~ 60[sec] and
channel bandwidth	100Kbps (DMB channel)

일반적으로, 스케줄링 방법의 성능지표로서 응답시간과 응답성공률을 사용한다. 응답시간은 사용자가 리퀘스트를 보내고 그에 따른 방송 아이템을 받기까지 걸린 평균 시간을 의미한다. 그리고, 응답성공률은 사용자의 리퀘스트가 그 마감시간 이내에 방송 될 확률을 의미한다.

보통 인터넷 등을 사용할 때 사용자의 최대 응답시간을 20초 - 30초 정도라고 볼 때, 사용자가 리퀘스트를 보낸 후 30초 이상 기다리지 않는다고 가정하고 p=30[sec]로 두고 시뮬레이션을 수행하였다.

서버(10)는 이러한 사용자의 최대응답시간을 시스템의 설계 파라미터로 반영한다. 이 경우에 결국 방송 아이템의 방송되지 않은 리퀘스트의 경우에 그 응답시간은 무한대에 해당하고, 실제 유한한 응답시간은 그 최대값이 30sec 이상을 넘지 않는다.

본 실시예에서는 θ=0.1로 놓은 상태에서 관찰하였다. 응답시간은 이미 최대 30초로 한계가 지어있는 상태이므로, 성능 비교를 위하여서 성공률을 비교하였다.

도 5 를 참조하면, 본 실시예에 따른 스케줄링 방법이 높은 성공률을 보임을 알 수 있다. 최대응답시간을 제한하였으므로, 사용자 리퀘스트 도착률 λ가 작을수록 성공률도 작아짐을 알 수 있다.

본 실시예에서는 핫 아이템은 미리 결정된 간격에 따라 방송되며, 그 방송 간격은 핫 아이템의 리퀘스트값에 의하여 결정되고, 핫 아이템이 없는 타임 슬롯에서 콜드 아이템이 방송된다.

종래의 스케줄링 방법은 케러셀 기반의 방법으로서, 먼저 온 디맨드 아이템을 우선시 하여 사용자의 리퀘스트 가 있을 때마다 서버가 first-come-first-served (FCFS) 방식에 따라 방송을 하며, 사용자로부터 아무런 리퀘스트가 없을 때에 서버는 핫 아이템을 주기적으로 방송한다. 이는 콜드 아이템을 먼저 고려하는 셈이다.

그러나 본 실시예에서는 핫 아이템이 미리 정해진 간격대로 방송되며, 그 간격은 콜드 아이템에 의하여 방해받지 않는다.

결과적으로 본 실시예를 통해 성공률을 높게 유지하면서 작은 응답시간을 얻을 수 있게 된다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.

도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 장치의 블록 구성도.

도 2 는 본 발명의 실시예에 따른 핫 아이템의 방송 예를 도시한 도면.

도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 콜드 아이템의 방송 예를 도시한 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

10: 서버 20: 리퀘스트 큐

30: 사용자 단말

Claims (11)

1. 각 방송 아이템별로 리퀘스트를 분석하여 상기 각 방송 아이템을 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하는 단계;

   상기 핫 아이템의 방송간격을 계산하는 단계; 및

   상기 핫 아이템의 방송간격에 따라 현재 시간이 상기 핫 아이템의 방송할 시간이 경과되는 지를 판단하여 상기 방송할 시간이 경과되면, 푸쉬 기반 형식으로 현재 타임슬롯에 상기 핫 아이템을 방송하고, 상기 핫 아이템이 없으면, 온-디맨드 방식에 따라 상기 콜드 아이템을 상기 현재 타임슬롯에 방송하는 단계를 포함하고,

   상기 핫 아이템의 방송간격은 수학식

   

   을 통해 계산하고, s_i는 상기 핫 아이템 i의 방송간격이고, r_i는 상기 핫 아이템 i의 리퀘스트 율인 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서, 상기 핫 아이템과 콜드 아이템으로 구분하는 단계는

   상기 각 방송 아이템별로 상기 리퀘스트의 개수를 수집하여 상기 각 방송 아이템별로 리퀘스트 율을 계산하는 단계; 및

   상기 리퀘스트 율이 기준값 이상인지의 여부에 따라 상기 각 방송 아이템을 상기 핫 아이템과 상기 콜드 아이템으로 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 기준값은 변경 가능한 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 기준값은 상기 각 방송 아이템의 인기도 분포에 따라 변경 가능한 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 제 1 항에 있어서, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간에 따라 선택되는 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
10. 제 1 항에 있어서, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간이 길수록 먼저 선택되는 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.
11. 제 1 항에 있어서, 상기 현재 타임슬롯에 방송되는 상기 콜드 아이템은 대기시간이 가장 길고 동일한 콜드 아이템이 최소 2개 이상이면 무작위로 선택되는 것을 특징으로 하는 데이터 방송을 위한 방송 아이템 스케줄링 방법.

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