KR102179029B1 - 백홀 사용량을 감소시키는 협력 노드들 간의 확률 콘텐트 분할 저장 장치 및 방법 - Google Patents

백홀 사용량을 감소시키는 협력 노드들 간의 확률 콘텐트 분할 저장 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법은, 일 콘텐트를 분할하기 위한 개수를 검출하고, 복수의 에지 노드들이 상기 개수에 따라 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하는 것을 제공하도록 구성되고, 개수는 에지 노드들의 콘텐트에 대한 평균 저장량 및 에지 노드들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역의 반경을 기반으로, 검출될 수 있다.

Description

백홀 사용량을 감소시키는 협력 노드들 간의 확률 콘텐트 분할 저장 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR PROBABILISTIC CONTENT CACHING THROUGH COOPERATIVE NODES TO LESSEN BACKHAUL TRAFFIC}
다양한 실시예들은 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것으로, 특히 백홀 사용량을 감소시키는 협력 노드들 간의 확률 콘텐트 분할 저장 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 비디오 스트리밍이나 가상 및 증강 현실 비디오들과 같이 상당한 크기의 콘텐트 및 처리 데이터를 시기 적절하면서 효율적으로 전달하는 것이 요구되고 있다. 2018년 발표된 시스코 기관의 보고에 따르면 글로벌 IP 트래픽은 매월 156 엑사 바이트, 즉 연간 1 제타 바이트 시대에 도달했으며 2017 년에서 2022 년 사이에는 3 배 증가할 것으로 예상되고, 무선 및 모바일 장치의 경우에는 2022년 총 IP 트래픽의 71 %를 차지할 것으로 예상된다. 그에 따라, 최근의 무선 통신 기술 중에서 펨토 또는 피코 기지국과 같은 에지 노드에서 자주 요청되는 콘텐트를 저장하는, 모바일 에지 캐싱 기법이 백홀 트래픽 및 사용자 체감 지연 시간을 감소시키는 효과적인 솔루션으로 주목 받고 있다.
다양한 실시예들은, 백홀 트래픽 및 사용자 체감 지연 시간을 최소화하기 위해, 최적의 콘텐트 분할 개수에 따라 콘텐트로부터 분할된 패킷들이 에지 노드들에 저장되도록 하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공한다.
다양한 실시예들은, 사용자 장치가 에지 노드들로부터 수신할 수 있는 콘텐트에 대한 평균 정보량이 미리 정해진 최대값에 근접하도록, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공한다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 일 콘텐트를 분할하기 위한 개수를 검출하는 동작, 및 복수의 에지 노드들이 상기 개수에 따라 상기 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하도록 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 개수 검출 동작은, 상기 에지 노드들의 상기 콘텐트에 대한 평균 저장량 및 상기 에지 노드들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역의 반경을 기반으로, 상기 개수를 검출할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 통신 모듈, 및 상기 통신 모듈과 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 일 콘텐트를 분할하기 위한 개수를 검출하고, 복수의 에지 노드들이 상기 개수에 따라 상기 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하는 것을 제공하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 개수는, 상기 에지 노드들의 상기 콘텐트에 대한 평균 저장량 및 상기 에지 노드들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역의 반경을 기반으로, 검출될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치가 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출하고, 이를 기반으로 콘텐트로부터 분할된 패킷들이 에지 노드들에 저장되도록 함으로써, 백홀 트래픽이 최소화될 수 있다. 아울러, 백홀 트래픽이 최소화됨에 따라, 사용자 장치의 사용자 체감 지연 시간이 최소화될 수 있다. 이에 따라, 최대 거리 분리 가능(maximum distance separable; MDS) 부호화(coding) 기법에 따라, 에지 노드들이 콘텐트로부터 분할된 패킷들을 저장하고, 사용자 장치가 패킷들로부터 콘텐트를 복구하는 데 있어서, 효율성이 증대될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템을 도시하는 도면이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템의 동작을 도시하는 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템의 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치를 도시하는 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작을 도시하는 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템(100)을 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 시스템(100)은, 하나의 사용자 장치(user equipment; UE)(110)에 대하여, 복수의 에지 노드(edge node)(120)들과 매크로 기지국(macro base station; macro BS)(130)을 포함할 수 있다.
사용자 장치(110)는 사용자의 콘텐트(content) 이용을 위해 제공될 수 있다. 사용자 장치(110)는 콘텐트를 재생 또는 출력할 수 있다. 사용자 장치(110)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(110)는 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 로봇 또는 가전 장치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
에지 노드(120)들은 사용자 장치(110)의 무선 통신을 지원할 수 있다. 예를 들면, 에지 노드(120)들 중 어느 하나가 사용자 장치(110)와 외부 기기 간 통신을 지원할 수 있다. 에지 노드(120)들은 사용자 장치(110)의 요청에 응답하여, 사용자 장치(110)에 콘텐트를 전송할 수 있다. 여기서, 에지 노드(120)들은 사용자 장치(110)를 중심으로 정의되는 에지 셀 영역(115)에 분산되어 배치될 수 있다. 에지 셀 영역(115)은 미리 정해지는 반경(r)으로 형성될 수 있으며, 에지 노드(120)들의 커버리지(coverage) 영역들이 중첩되는 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들면, 에지 노드(120)들은 소형 기지국, 예컨대 펨토(femto) 기지국 또는 피코(pico) 기지국 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
에지 노드(120)들은 사용자 장치(110)에 의해 자주 요청되는 콘텐트의 적어도 일부를 저장하고 있을 수 있다. 이 때 에지 노드(120)들은 최대 거리 분리 가능(maximum distance separable; MDS) 부호화(coding) 기법에 따라, 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하고 있을 수 있다. 이를 통해, 에지 노드(120)들은, 사용자 장치(110)의 요청에 응답하여, 상호 협력함으로써, 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 최대 거리 분리 가능 부호화 기법에 따르면, 매크로 기지국(130) 또는 이외의 중앙 기관의 별도 조정 없이, 에지 노드(120)들이 상호 협력함으로써, 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자 장치(110)는 에지 노드(120)들로부터 수신되는 패킷들로부터 콘텐트를 복구할 수 있다. 이 때 사용자 장치(110)는 최대 거리 분리 가능(MDS) 부호화 기법에 따라, 콘텐트를 복구할 수 있다.
매크로 기지국(130)은 사용자 장치(110)의 무선 통신을 지원할 수 있다. 이 때 매크로 기지국(130)은 에지 노드(120)들과 연계하여, 사용자 장치(110)의 무선 통신을 지원할 수 있다. 매크로 기지국(130)은 사용자 장치(110)의 요청에 응답하여, 사용자 장치(110)에 콘텐트를 전송할 수 있다. 이 때 에지 노드(120)들 중 어느 하나로부터 사용자 장치(110)의 요청이 수신되면, 매크로 기지국(130)이 백홀(backhaul)을 기반으로, 사용자 장치(110)에 콘텐트를 전송할 수 있다. 여기서, 매크로 기지국(130)은 코어 네트워크(140)를 통하여, 데이터베이스(150)로부터 콘텐트를 획득할 수 있다. 예를 들면, 데이터베이스(150)는 복수, 예컨대 F 개의 콘텐트들을 저장하고 있다.
에지 노드(120)들이 콘텐트의 패킷들 중 일부를 저장하고 있으면, 매크로 기지국(130)은 백홀을 기반으로, 사용자 장치(110)에 패킷들 중 나머지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 매크로 기지국(130)은 에지 노드(120)들 중 적어도 어느 하나를 통하여, 사용자 장치(110)에 패킷들 중 나머지를 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자 장치(110)는 에지 노드(120)들과 매크로 기지국(130)으로부터 수신되는 패킷들로부터 콘텐트를 복구할 수 있다. 이 때 사용자 장치(110)는 최대 거리 분리 가능(MDS) 부호화 기법에 따라, 콘텐트를 복구할 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템(100)의 동작을 도시하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 에지 노드(120)들이 210 동작에서 i 번째 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하고 있을 수 있다. 이 때 최대 거리 분리 가능(maximum distance separable; MDS) 부호화(coding) 기법에 따라, i 번째 콘텐트로부터 패킷들이 분할될 수 있다. 이 후 사용자 장치(110)가 220 동작에서 에지 노드(120)들에 i 번째 콘텐트를 요청할 수 있다. 예를 들면, 에지 노드(120)들 중 어느 하나가 사용자 장치(110)의 요청을 수신하고, 나머지 에지 노드(120)들과 사용자 장치(110)의 요청을 공유할 수 있다. 이에 대응하여, 에지 노드(120)들은 230 동작에서 상호 협력할 수 있다. 이 때 에지 노드(120)들은 저장된 패킷들을 파악할 수 있다. 그리고 에지 노드(120)들은 240 동작에서 i 번째 콘텐트의 패킷들을 모두 저장하고 있는 지의 여부를 판단할 수 있다.
240 동작에서 에지 노드(120)들이 i 번째 콘텐트의 패킷들을 모두 저장하고 있는 것으로 판단되면, 에지 노드(120)들은 251 동작에서 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 이를 통해, 사용자 장치(110)가 253 동작에서 에지 노드(120)들로부터 수신되는 패킷들을 기반으로 i 번째 콘텐트를 복구할 수 있다. 이 때 사용자 장치(110)는 최대 거리 분리 가능(MDS) 부호화 기법에 따라, 콘텐트를 복구할 수 있다.
한편, 240 동작에서 에지 노드(120)들이 i 번째 콘텐트의 패킷들 중 일부를 저장하고 있는 것으로 판단되면, 에지 노드(120)들은 261 동작에서 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 그리고 에지 노드(120)들은 263 동작에서 i 번째 콘텐트의 패킷들 중 나머지를 매크로 기지국(130)에 요청할 수 있다. 이에 대응하여, 매크로 기지국(130)은 270 동작에서 백홀을 기반으로, i 번째 콘텐트의 패킷들 중 나머지를 획득할 수 있다. 또한 매크로 기지국(130)은 280 동작에서 i 번째 콘텐트의 패킷들 중 나머지를 에지 노드(120)들 중 적어도 어느 하나에 전송할 수 있다. 이를 통해, 에지 노드(120)들 중 적어도 어느 하나가 290 동작에서 i 번째 콘텐트의 패킷들 중 나머지를 사용자 장치(110)에 전송할 수 있다. 이를 통해, 사용자 장치(110)가 293 동작에서 에지 노드(120)들로부터 수신되는 패킷들을 기반으로 i 번째 콘텐트를 복구할 수 있다. 이 때 사용자 장치(110)는 최대 거리 분리 가능(MDS) 부호화 기법에 따라, 콘텐트를 복구할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자 장치(110)에 의해 요청될 수 있는 콘텐트들의 인덱스 집합이
Figure 112019102400764-pat00001
로 표현될 수 있다. 이 때 각각의 콘텐트에 대한 요청 확률이 내림차순으로 정해진다고 해도 일반성을 잃지 않고, 요청 확률이 Zipf 분포를 따른다고 가정될 수 있다. 즉,
Figure 112019102400764-pat00002
Figure 112019102400764-pat00003
번째 콘텐트에 대한 요청 확률이
Figure 112019102400764-pat00004
Figure 112019102400764-pat00005
라고 하면,
Figure 112019102400764-pat00006
Figure 112019102400764-pat00007
로 표현되고,
Figure 112019102400764-pat00008
Figure 112019102400764-pat00009
로 표현될 수 있다. 그리고 각각의 콘텐트의 크기가 단위 크기인 1이라고 가정될 수 있다. 아울러, 에지 노드(120)들은 2차원 환경에서 단위 면적당 밀도
Figure 112019102400764-pat00010
Figure 112019102400764-pat00011
만큼의 푸아송 포인트 과정을 따른다고 가정될 수 있다.
에지 셀 영역(115) 내에 네 개의 에지 노드(120)들이 배치되고,
Figure 112019102400764-pat00012
Figure 112019102400764-pat00013
번째 콘텐트가 네 개(
Figure 112019102400764-pat00014
Figure 112019102400764-pat00015
의 MDS 부호화된 패킷(각각의 패킷의 크기는 1/4)들로 구성되며, 에지 셀 영역(115) 내의 세 개의 에지 노드(120)들만이
Figure 112019102400764-pat00016
Figure 112019102400764-pat00017
번째 콘텐트를 캐시하고 있는 경우, 에지 노드(120)들이 협력하여 사용자 장치(110)에 전송할 수 있는 최대 전송량은
Figure 112019102400764-pat00018
Figure 112019102400764-pat00019
번째 콘텐트의 3/4(=1/4*3)일 수 있다. 이로 인해, 매크로 기지국(130)이 백홀을 기반으로,
Figure 112019102400764-pat00020
Figure 112019102400764-pat00021
번째 콘텐트의 나머지 1/4(=1-3/4)만큼을 전송해야 한다. 이를 통해, 사용자 장치(110)가
Figure 112019102400764-pat00022
Figure 112019102400764-pat00023
번째 콘텐트를 복구해 낼 수 있다. 여기서, 최대 전송량이라는 용어를 사용한 이유는 채널 페이딩과 같은 작은 규모의 페이딩이나 거리에 따른 경로 손실과 같은 큰 규모의 페이딩을 고려하였을 때, 사용자 장치(110)는 한번의 전송만으로 에지 노드(120)들로부터
Figure 112019102400764-pat00024
Figure 112019102400764-pat00025
번째 콘텐트의 3/4을 수신하지 못할 수 있기 때문이다.
따라서, 다양한 실시예들에서는 제한된 메모리를 지니는 에지 노드(120)들이 사용자 장치(110)로부터 요청되는 콘텐트를 전송할 때 페이딩으로 인한 콘텐트 전송 실패 가능성을 고려하면서 백홀 트래픽 양을 최소화할 수 있는 에지 노드(120)들의 MDS 부호화 기반 콘텐트 분할 저장 방법을 확률 기하 모형을 통해 도출해 낼 수 있다. 이 때
Figure 112019102400764-pat00026
Figure 112019102400764-pat00027
번째 콘텐트를 저장할 확률을
Figure 112019102400764-pat00028
Figure 112019102400764-pat00029
라고 하고,
Figure 112019102400764-pat00030
Figure 112019102400764-pat00031
번째 콘텐트가
Figure 112019102400764-pat00032
개의 패킷들로 분할될 때, 에지 노드(120)들에 각각 저장되는 패킷의 크기는 1/
Figure 112019102400764-pat00033
Figure 112019102400764-pat00034
이며,
Figure 112019102400764-pat00035
Figure 112019102400764-pat00036
번째 콘텐트에 대한 에지 노드(120)들의 평균 저장량은
Figure 112019102400764-pat00037
로 표현될 수 있다. 여기서, 각각의 에지 노드(120)의 메모리 사이즈를 T라고 정의하면, 평균 저장량에 관한 메모리 제한 조건은
Figure 112019102400764-pat00038
Figure 112019102400764-pat00039
+
Figure 112019102400764-pat00040
Figure 112019102400764-pat00041
+
Figure 112019102400764-pat00042
Figure 112019102400764-pat00043
+…+
Figure 112019102400764-pat00044
Figure 112019102400764-pat00045
와 같이 표현될 수 있다.
최소
Figure 112019102400764-pat00046
Figure 112019102400764-pat00047
개의 에지 노드(120)들이 에지 셀 영역(115) 내에 존재하면, 사용자 장치(110)가 성공적으로
Figure 112019102400764-pat00048
Figure 112019102400764-pat00049
번째 콘텐트를 복구해 낼 수 있으므로, 실질적으로 에지 셀 영역(115) 내에 i 번째 콘텐트를 저장하고 있는 에지 노드(120)들의 개수가 j개이면(
Figure 112019102400764-pat00050
로 표기),
Figure 112019102400764-pat00051
Figure 112019102400764-pat00052
개의 높은 신호-간섭비(signal to interference ratio; SIR)을 지니는 에지 노드(120)들만이 전송에 참여할 수 있다. 그 결과 높은 SIR 값을 지니는
Figure 112019102400764-pat00053
Figure 112019102400764-pat00054
만큼의 에지 노드(120)들로부터 동시에 달성 가능한 최대 전송량을 균등 다중 접속 채널 용량(symmetric MAC capacity)이라고 할 수 있으며, 균등 다중 접속 채널 용량을 활용하여 패킷 전송의 성공 유무를 결정할 수 있다. 이에 따라, j 개의 에지 노드(120)들 중에 실제로 전송에 참여하는
Figure 112019102400764-pat00055
Figure 112019102400764-pat00056
개의 에지 노드(120)들의 MAC 채널에 의해 형성된 균등 다중 접속 채널 용량이
Figure 112019102400764-pat00057
라고 표현될 수 있다.
단위 크기(=1)의
Figure 112019102400764-pat00058
번째 콘텐트를 성공적으로 전송하기 위해 필요한 전송 속도(data rate)를
Figure 112019102400764-pat00059
Figure 112019102400764-pat00060
라고 할 때,
Figure 112019102400764-pat00061
번째 콘텐트로부터 분할된 패킷들 각각의 성공적 전송에 필요한 전송 속도는
Figure 112019102400764-pat00062
Figure 112019102400764-pat00063
/
Figure 112019102400764-pat00064
Figure 112019102400764-pat00065
일 수 있다. 이러한 전송 환경에서,
Figure 112019102400764-pat00066
번째 콘텐트에 대해 얻어질 수 있는 정보량은 하기 [수학식 1]에 표현되는 바와 같이 세 가지 경우들로 요약될 수 있다. 즉 전송에 참여하는
Figure 112019102400764-pat00067
Figure 112019102400764-pat00068
개의 높은 SIR값을 지니는 에지 노드(120)들이 구성하는 균등 다중 접속 채널 용량이 타깃 전송 속도인
Figure 112019102400764-pat00069
Figure 112019102400764-pat00070
/
Figure 112019102400764-pat00071
Figure 112019102400764-pat00072
보다 작을 경우, 사용자 장치(110)가 수신할 수 있는
Figure 112019102400764-pat00073
Figure 112019102400764-pat00074
번째 콘텐트에 대한 정보량은 0일 수 있다. 한편, 다른 경우, 즉 균등 다중 접속 채널 용량이 타깃 전송 속도인
Figure 112019102400764-pat00075
Figure 112019102400764-pat00076
/
Figure 112019102400764-pat00077
Figure 112019102400764-pat00078
보다 클 경우, 사용자 장치(110)가 수신할 수 있는
Figure 112019102400764-pat00079
Figure 112019102400764-pat00080
번째 콘텐트에 대한 정보량은
Figure 112019102400764-pat00081
Figure 112019102400764-pat00082
일 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00083
Figure 112019102400764-pat00084
Figure 112019102400764-pat00085
상기 [수학식 1]의 세 가지 경우들을 모두 고려하면,
Figure 112019102400764-pat00086
Figure 112019102400764-pat00087
번째 콘텐트에 대해 사용자 장치(110)가 주변의 에지 노드(120)들로부터 수신할 수 있는 평균 정보량은 하기 [수학식 2]와 같이
Figure 112019102400764-pat00088
Figure 112019102400764-pat00089
로 표현될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00090
여기서,
Figure 112019102400764-pat00091
은 에지 셀 영역(115)의 반경(r) 내에
Figure 112019102400764-pat00092
Figure 112019102400764-pat00093
번째 콘텐트를 저장하고 있는 에지 노드(120)들의 개수가 j 일 확률을 의미하고 이 분포는 상술된 푸아송 분포를 따를 수 있다.
따라서, 메모리 제한 조건을 만족하면서 평균 백홀 트래픽을 최소화(= 에지 노드(120)로부터 수신할 수 있는 평균 정보량을 최대화)하고자 하는 최적의 MDS 부호화 기반 콘텐트 분할 저장 방식이, 하기 [수학식 3]과 같은 최적화 문제 P1를 통해 전개될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00094
Figure 112019102400764-pat00095
해결하고자 하는 상기 [수학식 3]의 최적화 문제 P1에 대한 접근이 용이 하지 않기에,
Figure 112019102400764-pat00096
번째 콘텐트
Figure 112019102400764-pat00097
에 대해 평균 저장량이
Figure 112019102400764-pat00098
Figure 112019102400764-pat00099
와 같이 주어진다고 가정될 수 있다. 주변 에지 노드(120)들을 통한 콘텐트 전송 확률을 향상시키기 위해서 요청 확률이 큰 콘텐트 일수록 각각의 에지 노드(120)가 해당 콘텐트에 대한 평균 저장량 또한 커져야 하기 때문에 이는 꽤나 합리적인 가정일 수 있다. 따라서, 최적화 문제 P1은 단일 콘텐트에 관련한 문제로 변형 될 수 있고 에지 셀 영역(115)의 반경(r)이 규정되는 경우(
Figure 112019102400764-pat00100
), 상기 [수학식 3]의 최적화 문제 P1은 하기 [수학식 4]와 같이 변환될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00101
여기서,
Figure 112019102400764-pat00102
Figure 112019102400764-pat00103
는 에지 셀 영역(115) 내의
Figure 112019102400764-pat00104
Figure 112019102400764-pat00105
번째 콘텐트에 대한 평균 저장량을 나타낼 수 있다.
상기 [수학식 4]와 같이 변환된 문제의 목적함수(objective function)를
Figure 112019102400764-pat00106
라고 하고,
Figure 112019102400764-pat00107
Figure 112019102400764-pat00108
일 때와
Figure 112019102400764-pat00109
Figure 112019102400764-pat00110
일 때의 g(
Figure 112019102400764-pat00111
Figure 112019102400764-pat00112
의 차이를 h(C)라 할 때(
Figure 112019102400764-pat00113
), 하기 [수학식 5] 및 [수학식 6]과 같이 세 가지 환경들에 대해서
Figure 112019102400764-pat00114
Figure 112019102400764-pat00115
일 때는 h(C)가 모든 자연수 C에 대해서 0보다 작음이 확인될 수 있다. 먼저,
Figure 112019102400764-pat00116
Figure 112019102400764-pat00117
인 경우에 대해, 하기 [수학식 5]와 같이 증명될 수 있다. 아울러,
Figure 112019102400764-pat00118
Figure 112019102400764-pat00119
인 경우에 대해, 하기 [수학식 6]과 같이
Figure 112019102400764-pat00120
Figure 112019102400764-pat00121
이
Figure 112019102400764-pat00122
Figure 112019102400764-pat00123
에서 극댓값(local maximum)을 갖는다는 특성을 활용하여 증명될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00124
Figure 112019102400764-pat00125
따라서, 에지 셀 영역(115) 내에서
Figure 112019102400764-pat00126
번째 콘텐트에 대한 평균 저장량의 범위가
Figure 112019102400764-pat00127
Figure 112019102400764-pat00128
일 때는 콘텐트를 분할을 할 수 있는 최대로 해서 전송하는 방식(
Figure 112019102400764-pat00129
)이 평균 백홀 사용량을 최소화할 수 있다. 하지만,
Figure 112019102400764-pat00130
Figure 112019102400764-pat00131
와 같이 I 번째 파일에 대한 평균 저장량이 큰 범위에 대해서는 정규 근사화가 가능하다. 이 때 근사화된 값은 하기 [수학식 7]과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00132
이 때
Figure 112019102400764-pat00133
인 범위에 대해서는 근사화된 g(C)의 마이너스 항(term)이 0에 근사하게 되어, g(C)값이 다시 하기 [수학식 8]과 같이 근사화될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00134
Figure 112019102400764-pat00135
인 범위에서 근사화된 g(C) 값은 C에 대한 감소함수임이 명백하므로, 평균 백홀 트래픽 양을 최소화하는 최적의 MDS 부호화 기반 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00136
중에 결정될 수 있다. 따라서,
Figure 112019102400764-pat00137
Figure 112019102400764-pat00138
인 경우와
Figure 112019102400764-pat00139
Figure 112019102400764-pat00140
조건을 포괄하는 모든
Figure 112019102400764-pat00141
Figure 112019102400764-pat00142
값에 대해서 최적의 콘텐트 분할 개수는 하기 [수학식 9]와 같이 요약될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00143
이제, 최적화 문제 P1에 대해, 균등 다중 접속 채널 용량(symmetric MAC rate)의 lower bound로서 동등한 크기의 주파수 기반 직교적 다중 접속 방식의 symmetric rate를 활용하여 해결하고자 한다. 에지 셀 영역(115) 내에서 직교적 다중 접속 방식을 활용할 경우, 하기 [수학식 10]과 같은 부등식이 성립될 수 있다. 이를 통해, 최적화 문제 P1의 목적 함수에 대해, 하기 [수학식 11]과 같이 lower bound가 성립될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00144
Figure 112019102400764-pat00145
여기서,
Figure 112019102400764-pat00146
값은 에지 셀 영역(115) 내에 균등하게 분포되어 있는 에지 노드(120)들로부터 사용자 장치(110)까지의 신호-간섭비(SIR)를 나타내며,
Figure 112019102400764-pat00147
은 하기 [수학식 12]와 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00148
여기서,
Figure 112019102400764-pat00149
Figure 112019102400764-pat00150
은 사용자 장치(110)를 중심으로 반경(r)의 원을 나타내고,
Figure 112019102400764-pat00151
Figure 112019102400764-pat00152
와
Figure 112019102400764-pat00153
Figure 112019102400764-pat00154
는 각각 각각의 에지 노드(120)와 사용자 장치(110)에 간섭을 일으키는 간섭 기지국의 채널 이득을 나타내며,
Figure 112019102400764-pat00155
Figure 112019102400764-pat00156
와
Figure 112019102400764-pat00157
Figure 112019102400764-pat00158
는 각각 각각의 에지 노드(120)와 간섭 기지국 간의 거리를 나타낼 수 있다.
결과적으로, 직교적 다중 접속방식을 활용할 경우, 상기 [수학식 11]로부터 하기 [수학식 13]과 같은 최적화 문제 P2가 도출될 수 있다.
Figure 112019102400764-pat00159
최적화 문제 P2를 통해서, 최적의 해는
Figure 112019102400764-pat00160
의 유한 자연수 범위 검색(finite integer range search)를 통해서 얻어질 수 있다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 통신 시스템(100)의 특성을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 타깃 전송 속도(= 신호-간섭비(SIR) 임계치),
Figure 112019102400764-pat00161
Figure 112019102400764-pat00162
에 따른 i 번째 콘텐트 분할 개수 대비 사용자 장치(110)가 주변 에지 노드(120)들로부터 받을 수 있는 평균 정보량을 나타낼 수 있다. 구체적인 시뮬레이션 환경은
Figure 112019102400764-pat00163
Figure 112019102400764-pat00164
번째 콘텐트의 평균 저장량
Figure 112019102400764-pat00165
Figure 112019102400764-pat00166
이고, 단위 면적당 평균 에지 노드(120) 밀도가
Figure 112019102400764-pat00167
Figure 112019102400764-pat00168
일 수 있다.
도 3을 참조하면, 사용자 장치(110)가 주변 에지 노드(120)들로부터 최대한 많은 정보량을 전송 받을수록, 콘텐트를 복구하기 위한 백홀 사용량이 덜 요구될 수 있다. r=30일 때, 신호-간섭비(SIR) 임계치 -10dB, -6dB, -2dB, 2dB에서, 최적의 콘텐트 분할 개수는 최대로 분할할 수 있는 개수인
Figure 112019102400764-pat00169
이다. 하지만, r=20일 때, 신호-간섭비(SIR) 임계치 -10dB, -6dB, -2dB에서, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00170
이지만, 신호-간섭비(SIR) 임계치 2dB에서, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00171
Figure 112019102400764-pat00172
로서, 비분할 저장일 때가 최적일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 에지 셀 영역(115) 내에서 성공적 전송이 보장되는 경우, 콘텐츠 요청 확률 값이 낮은 경우(
Figure 112019102400764-pat00173
Figure 112019102400764-pat00174
에 대해, 닫힌 형태로(closed form) 최적의 해를 찾아내었고, 반대로 콘텐츠 요청 확률 값이 큰 경우(
Figure 112019102400764-pat00175
)
Figure 112019102400764-pat00176
에 대해, 검색 복잡도를 줄이는 유한 자연수 검색 방식을 통해 최적의 콘텐츠 분할 개수를 찾을 수 있었다. 일반적인 채널 환경을 고려했을 때도 유한 자연수 검색을 통해 원하는 최적해를 찾을 수 있고 최적해는 신호-간섭비(SIR) 임계치에 따라 달라질 수 있음이 확인될 수 있다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(400)를 도시하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(400)는, 통신 모듈(410), 메모리(420) 또는 프로세서(430) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(400)의 구성 요소들 중 적어도 어느 하나가 생략되거나, 전자 장치(400)에 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(400)는 에지 노드(120)들 중 적어도 어느 하나에 구현될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(400)는 매크로 기지국(130)에 구현될 수 있다.
통신 모듈(410)은 전자 장치(400)의 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(410)은 전자 장치(400)를 위한 통신 채널을 수립하고, 통신 채널을 통하여 통신을 수행할 수 있다.
메모리(420)는 전자 장치(400)의 적어도 하나의 구성 요소에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는 프로그램 또는 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 메모리(420)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(430)는 메모리(420)의 프로그램을 실행하여, 전자 장치(400)의 구성 요소를 제어할 수 있고, 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(430)는 i 번째 콘텐트를 분할하기 위한 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 이 때 프로세서(430)는, 에지 노드(120)들의 i 번째 콘텐트에 대한 평균 저장량 또는 에지 노드(120)들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역(115)의 반경(r)을 기반으로, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 예를 들면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00177
중 어느 하나로 검출될 수 있다. 여기서, Mi은 평균 저장량을 나타내고, λ는 에지 노드(120)들에 대한 단위 면적당 평균 밀도를 나타낼 수 있다. 일 예로, 평균 저장량이 0을 초과하고 2 이하이면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00178
로 검출될 수 있다. 다른 예로, 평균 저장량이 2를 초과하면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00179
중 어느 하나로 검출될 수 있다. 이를 통해, 프로세서(430)는, 사용자 장치(110)가 에지 노드(120)들로부터 수신할 수 있는 평균 정보량이 미리 정해진 최대값에 근접하도록, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 개수는, 에지 노드(120)들로부터 사용자 장치(110)까지의 신호-간섭비(SIR)에 따라, 다르게 검출될 수 있다. 프로세서(430)는 복수의 에지 노드(120)들이 최적의 콘텐트 분할 개수에 따라 i 번째 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하는 것을 제공할 수 있다.
이에 따라, 에지 노드(120)들이 에지 셀 영역(115) 내의 사용자 장치(110)의 요청에 응답하여, 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 그리고 사용자 장치(110)는, 에지 노드(120)들로부터 저장된 패킷들을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 에지 노드(120)들이 패킷들 중 일부를 저장하고 있으면, 사용자 장치(110)는, 매크로 기지국(130)으로부터 패킷들 중 나머지를 더 수신할 수 있다. 이를 통해, 사용자 장치(110)는 수신된 패킷들로부터 i 번째 콘텐트를 복구할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(400)의 동작을 도시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(400)는 510 동작에서 에지 노드(120)들에 저장하기 위한 i 번째 콘텐트를 결정할 수 있다. 그리고 전자 장치(400)는 520 동작에서 각각의 에지 셀 영역(115)을 확인할 수 있다. 이 때 에지 셀 영역(115)은 미리 정해지는 반경(r)으로 형성될 수 있으며, 에지 노드(120)들의 커버리지 영역들이 중첩되는 영역으로 정의될 수 있다.
전자 장치(400)는 530 동작에서 상술된 최적화 문제를 통해 도출된 바와 같이, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 이 때 프로세서(430)는, 에지 노드(120)들의 i 번째 콘텐트에 대한 평균 저장량 또는 에지 노드(120)들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역(115)의 반경(r)을 기반으로, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 예를 들면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00180
중 어느 하나로 검출될 수 있다. 여기서, Mi은 평균 저장량을 나타내고, λ는 에지 노드(120)들에 대한 단위 면적당 평균 밀도를 나타낼 수 있다. 일 예로, 평균 저장량이 0을 초과하고 2 이하이면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00181
로 검출될 수 있다. 다른 예로, 평균 저장량이 2를 초과하면, 최적의 콘텐트 분할 개수는
Figure 112019102400764-pat00182
중 어느 하나로 검출될 수 있다. 이를 통해, 프로세서(430)는, 사용자 장치(110)가 에지 노드(120)들로부터 수신할 수 있는 평균 정보량이 미리 정해진 최대값에 근접하도록, 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 개수는, 에지 노드(120)들로부터 사용자 장치(110)까지의 신호-간섭비(SIR)에 따라, 다르게 검출될 수 있다.
전자 장치(400)는, 540 동작에서 에지 노드(120)들이 최적의 콘텐트 분할 개수에 따라, i 번째 콘텐트로부터 분할된 패킷들을 각각 저장하도록 제공할 수 있다.
이에 따라, 에지 노드(120)들이 에지 셀 영역(115) 내의 사용자 장치(110)의 요청에 응답하여, 저장된 패킷들을 사용자 장치(110)에 각각 전송할 수 있다. 그리고 사용자 장치(110)는, 에지 노드(120)들로부터 저장된 패킷들을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 에지 노드(120)들이 패킷들 중 일부를 저장하고 있으면, 사용자 장치(110)는, 매크로 기지국(130)으로부터 패킷들 중 나머지를 더 수신할 수 있다. 이를 통해, 사용자 장치(110)는 수신된 패킷들로부터 i 번째 콘텐트를 복구할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(400)가 최적의 콘텐트 분할 개수를 검출하고, 이를 기반으로 콘텐트로부터 분할된 패킷들이 에지 노드(120)들에 저장되도록 함으로써, 백홀 트래픽이 최소화될 수 있다. 아울러, 백홀 트래픽이 최소화됨에 따라, 사용자 장치(110)의 사용자 체감 지연 시간이 최소화될 수 있다. 이에 따라, 최대 거리 분리 가능(MDS) 부호화(coding) 기법에 따라, 에지 노드(120)들이 콘텐트로부터 분할된 패킷들을 저장하고, 사용자 장치(110)가 패킷들로부터 콘텐트를 복구하는 데 있어서, 효율성이 증대될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(105))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 메모리(170))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(예: ISG 제어기(140))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
다양한 실시예들에 따르면, 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 통합 이전에 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    일 콘텐트를 분할하기 위한 개수를 검출하는 동작; 및
    복수의 에지 노드들이 상기 개수에 따라 상기 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하도록 제공하는 동작을 포함하고,
    상기 개수 검출 동작은,
    상기 에지 노드들의 상기 콘텐트에 대한 평균 저장량을 기반으로, 상기 개수를 검출하고,
    상기 개수 검출 동작은,
    상기 평균 저장량과 함께, 상기 에지 노드들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역의 반경을 기반으로, 상기 개수를 검출하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 평균 저장량에 따라,
    Figure 112020093164065-pat00183
    중 어느 하나로 검출되는 방법.
    여기서, 상기 Mi은 상기 평균 저장량을 나타내고, 상기 r은 상기 반경을 나타내고, 상기 λ는 상기 에지 노드들에 대한 단위 면적당 평균 밀도를 나타냄.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 평균 저장량이 0을 초과하고 2 이하이면,
    Figure 112019102400764-pat00184
    로 검출되고,
    상기 평균 저장량이 2를 초과하면,
    Figure 112019102400764-pat00185
    중 어느 하나로 검출되는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 에지 노드들은,
    상기 에지 셀 영역 내의 사용자 장치의 요청에 응답하여, 상기 저장된 패킷들을 상기 사용자 장치에 각각 전송하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 개수 검출 동작은,
    상기 사용자 장치가 상기 에지 노드들로부터 수신할 수 있는 평균 정보량이 미리 정해진 최대값에 근접하도록, 상기 개수를 검출하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 에지 노드들로부터 상기 사용자 장치까지의 신호-간섭비(SIR)에 따라, 다르게 검출되는 방법.
  8. 제 5 항에 있어서, 상기 사용자 장치는,
    상기 에지 노드들로부터 상기 저장된 패킷들을 수신하고, 상기 수신된 패킷들로부터 상기 콘텐트를 복구하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 전자 장치는,
    상기 에지 노드들 중 어느 하나 또는 매크로 기지국 중 어느 하나에 구현되는 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 사용자 장치는,
    상기 에지 노드들이 상기 패킷들 중 일부를 저장하고 있으면, 매크로 기지국으로부터 상기 패킷들 중 나머지를 더 수신하는 방법.
  11. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈; 및
    상기 통신 모듈과 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    일 콘텐트를 분할하기 위한 개수를 검출하고,
    복수의 에지 노드들이 상기 개수에 따라 상기 콘텐트로부터 분할된 패킷들 중 적어도 일부를 각각 나누어 저장하는 것을 제공하도록 구성되고,
    상기 개수는, 상기 에지 노드들의 상기 콘텐트에 대한 평균 저장량을 기반으로, 검출되고,
    상기 프로세서는,
    상기 평균 저장량과 함께, 상기 에지 노드들의 커버리지 영역들이 중첩되는 에지 셀 영역의 반경을 기반으로, 상기 개수를 검출하도록 구성되는 전자 장치.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 평균 저장량에 따라,
    Figure 112020093164065-pat00186
    중 어느 하나로 검출되는 전자 장치.
    여기서, 상기 Mi은 상기 평균 저장량을 나타내고, 상기 r은 상기 반경을 나타내고, 상기 λ는 상기 에지 노드들에 대한 단위 면적당 평균 밀도를 나타냄.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 평균 저장량이 0을 초과하고 2 이하이면,
    Figure 112019102400764-pat00187
    로 검출되고,
    상기 평균 저장량이 2를 초과하면,
    Figure 112019102400764-pat00188
    중 어느 하나로 검출되는 전자 장치.
  15. 제 11 항에 있어서, 상기 에지 노드들은,
    상기 에지 셀 영역 내의 사용자 장치의 요청에 응답하여, 상기 저장된 패킷들을 상기 사용자 장치에 각각 전송하도록 구성되는 전자 장치.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자 장치가 상기 에지 노드들로부터 수신할 수 있는 평균 정보량이 미리 정해진 최대값에 근접하도록, 상기 개수를 검출하도록 구성되는 전자 장치.
  17. 제 15 항에 있어서, 상기 개수는,
    상기 에지 노드들로부터 상기 사용자 장치까지의 신호-간섭비(SIR)에 따라, 다르게 검출되는 전자 장치.
  18. 제 15 항에 있어서, 상기 사용자 장치는,
    상기 에지 노드들로부터 상기 저장된 패킷들을 수신하고, 상기 수신된 패킷들로부터 상기 콘텐트를 복구하는 전자 장치.
  19. 제 11 항에 있어서, 상기 전자 장치는,
    상기 에지 노드들 중 어느 하나 또는 매크로 기지국 중 어느 하나에 구현되는 전자 장치.
  20. 제 18 항에 있어서, 상기 사용자 장치는,
    상기 에지 노드들이 상기 패킷들 중 일부를 저장하고 있으면, 매크로 기지국으로부터 상기 패킷들 중 나머지를 더 수신하도록 구성되는 전자 장치.
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