KR101625797B1 - 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법 및 시스템 - Google Patents

소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법 및 시스템 Download PDF

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소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법은 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계, 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계, 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계, 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법 및 시스템{Method and System for caching of Contents in Overlaying Social and Physical Network}
본 발명은 소셜 네트워크의 컨텐츠 전송 제어에 기인하는 사이 중앙성을 이용하여 물리적 네트워크의 경로에 컨텐츠를 최적으로 배치함으로써 효율적으로 컨텐츠를 전송하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근에는 인터넷 상의 서버를 통하여 데이터 저장, 네트워크, 콘텐츠 사용 등 IT 관련 서비스를 사용할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 서비스가 제공되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스는 무형의 형태로 존재하는 하드웨어, 소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 사용자가 원하는 만큼 사용할 수 있도록, 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨팅 자원을 가상화 기술로 통합하여 제공한다. 이에 따라 사용자는 언제 어디서나 인터넷을 통하여 원하는 컴퓨팅 자원을 제공받을 수 있다. 컴퓨팅 자원은 CPU 능력, 메모리, 스토리지와 같은 하드웨어 자원이거나 개발 플랫폼, 응용 프로그램 등이 될 수 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에서도 데이터 저장을 위한 컴퓨팅 자원인 스토리지를 제공하는 서비스를 클라우드 스토리지 서비스(cloud storage service, CSS)라고 한다.
클라우드 스토리지 서비스는 일반적으로 개인별로 제공되고 있으며, 각 사용자들은 해당 클라우드 스토리지를 이용하여 다양한 데이터를 저장 및 관리할 수 있다. 클라우드 스토리지 서비스를 이용하는 사용자들이 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 인터넷 상에서 인적 네트워크를 형성하는 경우도 많다.
일반적으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들은 그룹 단위로 활동을 하게 되는데, 이러한 경우 동일한 그룹에 속하는 사용자들간에 서로의 데이터를 공유하고자 하는 경향이 많다.
그러므로 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 그룹 단위의 사용자들이 클라우드 스토리지 서비스를 통하여 저장 및 관리하는 데이터들을 서로 공유하기 위한 방법이 요구된다.
한국공개특허 1020110084164호는 소셜　네트워크　정보를 활용한 컨텐츠 전달 방법에 관한 것으로, 소셜 네트워크 상에 존재하는 사용자의 관계나 컨텐츠 공유 현황 등에 대한 소셜 네트워크 정보를 이용하여 컨텐츠를 최적으로 전달하기 위한 컨텐츠 전달 방법에 관한 기술을 기재하고 있다. 소셜 네트워크 특성을 이용한 컨텐츠 캐싱에 관한 특허이나, 어떠한 소셜 네트워크 특성을 이용하여 어떻게 어느 곳에 캐싱하는 지에 대한 상세한 방법에 대하여는 기재하고 있지 않다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 사이 중앙성 기반의 컨텐츠 배치를 통해 소셜 네트워크 서비스 상의 컨텐츠를 물리적인 네트워크에서 최적으로 전달 하기 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 물리적 네트워크 제공자 입장에서 효율적인 캐싱을 통해 네트워크 지연, 처리 성능을 향상 시킬 수 있고 소셜 네트워크 서비스 제공자 입장에서 안정적인 서비스를 제공하고자 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법은 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계, 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계, 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계, 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계는 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하는 단계, 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하는 단계, 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계는 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계, 평균 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계, 상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계는 상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색할 수 있다.
상기 물리적 최단 경로는 홉-수 기반 최단 경로 또는 특정 라우팅 알고리즘 기반 최단 경로이고, 하나의 소셜 네트워크 링크는 복수의 물리적 최단 경로를 포함할 수 있다.
상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계는 상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하는 단계, 상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하는 단계, 상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 시스템은 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 네트워크 형성부, 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 링크 선정부, 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 경로 설정부, 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 캐싱부를 포함할 수 있다.
상기 네트워크 형성부는 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하고, 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하고, 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성할 수 있다.
상기 링크 선정부는 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 평균 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정할 수 있다.
상기 경로 설정부는 상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색할 수 있다.
상기 캐싱부는 상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하고, 상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하고, 상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면 사이 중앙성 기반의 컨텐츠 배치를 통해 소셜 네트워크 서비스 상의 컨텐츠를 물리적인 네트워크에서 최적으로 전달 할 수 있다. 또한, 물리적 네트워크 제공자 입장에서 효율적인 캐싱을 통해 네트워크 지연, 처리 성능을 향상 시킬 수 있고, 소셜 네트워크 서비스 제공자 입장에서 안정적인 서비스를 제공 할 수 있다. 따라서, 적절한 위치에 컨텐츠를 배치하여 라우팅 경로를 제어 할 수 있고 이를 통해 물리적 네트워크의 부하 분산이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크 형성 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 네트워크 형성을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 유형을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 방법은 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계(110), 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성(Link Betweenness Centrality)이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계(120), 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계(130), 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계(140)를 포함할 수 있다.
단계(110)에서, 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성할 수 있다. 단계(110)는 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하는 단계, 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하는 단계, 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성하는 단계를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크 형성 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크 형성 과정은 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하는 단계(310), 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하는 단계(320), 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성하는 단계(330)를 포함할 수 있다. 도 4를 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 네트워크 형성을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4를 참조하면, 물리적 네트워크의 엣지 라우터(410)에 소셜 네트워크 서비스의 사용자들(420)이 연결되어있고, 소셜 네트워크 서비스의 사용자들(420)은 서로 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)(430, 440) 형태로 논리적으로 연결되어있다.
단계(120)에서, 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성(Link Betweenness Centrality)을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수, 예를 들어 Top-k 개의 링크들을 선정할 수 있다. 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계(510), 평균 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계(520), 상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정하는 단계(530)를 포함할 수 있다.
여기에서, 링크 사이 중앙성의 개념은 링크가 소셜 네트워크 내 정보 흐름에 얼마나 중요한 중개자 역할을 수행하느냐를 측정하는 개념으로 노드쌍 간의 최단 경로상에 해당 링크가 위치하는 정도를 나타내고, 수학식1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112015043013821-pat00001
여기에서, N은 소셜 네트워크에서의 사용자 집합, L은 소셜 네트워크에서의 연결 관계(링크) 집합, Nm은 노드 m의 이웃 노드 집합, CB(lmn)은 링크 mn의 링크 사이 중앙성, gjk는 두 노드 j 와 k 간의 최단 경로의 개수, gjk는 두 노드 j와 k 간의 최단 경로 가운데 링크 lmn를 포함하고 있는 경로의 개수를 나타낸다.
Top-k 개의 링크 사이 중앙성 선정 방법은 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 값을 선정한다. 식은 수학식2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112015043013821-pat00002
여기에서,
Figure 112015043013821-pat00003
은 링크 사이 중앙성 값을 가지는 링크 수를 나타낸다.
다시 도 4를 참조하면, 예를 들어 링크 사이 중앙성 계산은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112015043013821-pat00004
그리고, Top-k개의 링크 사이 중앙성 선정은 평균 링크 사이 중앙성 보다 높은 값을 선정할 수 있다. Top-k 링크는 l2,12=8, l1,2=7, l4,9=6, l9,10=6 와 같다.
단계(130)에서, 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정할 수 있다. 이때, Top-k개의 링크들의 물리적 경로를 설정한다.
그리고, 상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색할 수 있다. 상기 물리적 최단 경로는 홉-수 기반 최단 경로 또는 특정 라우팅 알고리즘 기반 최단 경로이고, 하나의 소셜 네트워크 링크는 복수의 물리적 최단 경로를 포함할 수 있다. 도 6을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
Top-k개의 소셜 네트워크 링크에 대한 물리적 경로를 찾는 방법은 아래와 같다. 예를 들어, 홉 기반 최단 경로를 아래와 같이 설정할 수 있다.
Figure 112015043013821-pat00005

단계(140)에서, 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱할 수 있다. 도 7을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계는 상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하는 단계(710), 상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하는 단계(720), 상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정하는 단계(730)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112015043013821-pat00006

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 유형을 나타내는 도면이다.
도 8a는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 제1 오버레이 유형을 나타내는 도면이다. 다시 말해, 소셜 네트워크(810a) 서비스 사용자들이 다양한 물리 네트워크(820a, 830a)에 연결 된 형태를 나타내는 도면이다.
도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 제2 오버레이 유형을 나타내는 도면이다. 다시 말해, 소셜 네트워크(810b) 서비스 사용자들이 하나의 물리 네트워크(820b)에 연결 된 형태를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 실시예에 따른 컨텐츠 배치 시스템(200)은 프로세서(210), 버스(220), 네트워크 인터페이스(230), 메모리(240) 및 데이터베이스(250)를 포함할 수 있다. 메모리(240)는 운영체제(241) 및 컨텐츠 배치 루틴(242)을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 네트워크 형성부(211), 링크 설정부(212), 경로 설정부(213), 캐싱부(214)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 컨텐츠 배치 시스템(200)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컨텐츠 배치 시스템(200)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(240)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(240)에는 운영체제(241)와 컨텐츠 배치 루틴(242)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(240)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 네트워크 인터페이스(230)를 통해 메모리(240)에 로딩될 수도 있다.
버스(220)는 컨텐츠 배치 시스템(200)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(220)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
네트워크 인터페이스(230)는 컨텐츠 배치 시스템(200)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 네트워크 인터페이스(230)는 컨텐츠 배치 시스템(200)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(250)는 소셜 네트워크와 물리적 네트워크가 오버레이된 환경에서의 컨텐츠 배치를 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 2에서는 컨텐츠 배치 시스템(200)의 내부에 데이터베이스(250)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
프로세서(210)는 기본적인 산술, 로직 및 컨텐츠 배치 시스템(200)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(240) 또는 네트워크 인터페이스(230)에 의해, 그리고 버스(220)를 통해 프로세서(210)로 제공될 수 있다. 프로세서(210)는 네트워크 형성부(211), 링크 설정부(212), 경로 설정부(213), 캐싱부(214)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(240)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
네트워크 형성부(211), 링크 설정부(212), 경로 설정부(213), 캐싱부(214)는 도 1의 단계들(110~140)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
컨텐츠 배치 시스템(200)은 네트워크 형성부(211), 링크 설정부(212), 경로 설정부(213), 캐싱부(214)를 포함할 수 있다.
네트워크 형성부(211)는 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성할 수 있다.
네트워크 형성부(211)는 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하고, 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화할 수 있다. 그리고, 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성할 수 있다.
링크 설정부(212)는 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정할 수 있다.
링크 설정부(212)는 상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 평균 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정할 수 있다.
경로 설정부(213)는 상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정할 수 있다.
경로 설정부(213)는 상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색할 수 있다.
캐싱부(214)는 상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱할 수 있다.
캐싱부(214)는 상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하고, 상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하고, 상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (11)

  1. 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계;
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계;
    상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계
    를 포함하고,
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하기 위한 수학식은 하기식을 이용하고,
    Figure 112016024069664-pat00015

    여기에서, N은 소셜 네트워크에서의 사용자 집합, L은 소셜 네트워크에서의 연결 관계(링크) 집합, Nm은 노드 m의 이웃 노드 집합, CB(lmn)은 링크 mn의 링크 사이 중앙성, gjk는 두 노드 j 와 k 간의 최단 경로의 개수, gjk(lmn)는 두 노드 j와 k 간의 최단 경로 중 링크 lmn를 포함하고 있는 경로의 개수를 나타내는
    컨텐츠 배치 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 단계는,
    상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하는 단계;
    상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하는 단계; 및
    상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성하는 단계
    를 포함하는 컨텐츠 배치 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 단계는,
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계;
    평균 링크 사이 중앙성을 계산하는 단계; 및
    상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정하는 단계
    를 포함하는 컨텐츠 배치 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 단계는,
    상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 물리적 최단 경로는 홉-수 기반 최단 경로 또는 특정 라우팅 알고리즘 기반 최단 경로이고, 하나의 소셜 네트워크 링크는 복수의 물리적 최단 경로를 포함 가능한 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 단계는,
    상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하는 단계;
    상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정하는 단계
    를 포함하는 컨텐츠 배치 방법.
  7. 소셜 네트워크와 물리적 네트워크의 오버레이 네트워크를 형성하는 네트워크 형성부;
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 링크 사이 중앙성이 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 링크들을 선정하는 링크 선정부;
    상기 선정된 링크들의 물리적 경로를 설정하는 경로 설정부; 및
    상기 설정된 물리적 경로를 기반으로 컨텐츠를 최적의 노드에 캐싱하는 캐싱부
    를 포함하고,
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하기 위한 수학식은 하기식을 이용하고,
    Figure 112016024069664-pat00016

    여기에서, N은 소셜 네트워크에서의 사용자 집합, L은 소셜 네트워크에서의 연결 관계(링크) 집합, Nm은 노드 m의 이웃 노드 집합, CB(lmn)은 링크 mn의 링크 사이 중앙성, gjk는 두 노드 j 와 k 간의 최단 경로의 개수, gjk(lmn)는 두 노드 j와 k 간의 최단 경로 중 링크 lmn를 포함하고 있는 경로의 개수를 나타내는
    컨텐츠 배치 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 네트워크 형성부는,
    상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 연결관계를 형성하고, 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들의 물리 네트워크를 도시화하고, 상기 도시화된 물리적 네트워크와 상기 소셜 네트워크의 상기 오버레이 네트워크를 형성하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 링크 선정부는,
    상기 소셜 네트워크의 링크 사이 중앙성을 계산하고, 평균 링크 사이 중앙성을 계산하고, 상기 평균 링크 사이 중앙성보다 높은 링크 사이 중앙성을 갖는 링크들을 선정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 시스템.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 경로 설정부는,
    상기 오버레이 네트워크를 기반으로 미리 정해진 개수의 링크들의 물리적 최단 경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 시스템.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 캐싱부는, 상기 선정된 링크들의 물리적 경로 각각에서의 엣지 노드를 제거하여 캐싱 후보 노드를 선정하고, 상기 링크 사이 중앙성을 기반으로 상기 캐싱 후보 노드 별로 노드 가중치를 부여하고, 상기 캐싱 후보 노드 별 노드 가중치를 합산하여 높은 값을 갖는 노드를 캐싱 노드로 선정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 배치 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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