KR102304045B1 - Content transmission method and apparatus in core node controlling multiple edge nodes - Google Patents

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조영중
김항진
남현우
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주식회사 시티랩스
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Abstract

An apparatus for transmitting content from a core node controlling a plurality of edge nodes in accordance with an embodiment of the present invention may comprise: a communication module which receives user's content request information and user's location and route information by means of edge nodes connected to a short-range communication AP of a transportation means on which the user is riding; a content division module which determines a plurality of content transmission edge nodes, with which content is to be transmitted to the short-range communication AP, from among the plurality of edge nodes on the basis of the user's location and route information, then divides the content into a plurality of pieces in accordance with the number of content transmission edge nodes to generate divided pieces of content, and transmits the divided pieces of content to the respective content transmission edge nodes in accordance with the user's route information; and a control module which controls the content transmission edge nodes such that the divided pieces of content can be transmitted to a user terminal by means of the short-range communication AP connected to the user terminal. The present invention can prevent an overload problem in accordance with the transmission of content.

Description

복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법 및 장치{Content transmission method and apparatus in core node controlling multiple edge nodes}Content transmission method and apparatus in core node controlling multiple edge nodes

본 발명은 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법 및 장치에 관한 발명으로서, 보다 구체적으로 사용자가 탑승하고 있는 운송수단의 근거리 통신 AP와 에지 노드에서의 CDN 서버를 활용하여 보다 빠르게 사용자에게 콘텐츠를 제공해줄 수 있는 기술에 관한 발명이다.The present invention relates to a content transmission method and apparatus in a core node that controls a plurality of edge nodes. More specifically, the present invention utilizes a short-distance communication AP of the vehicle a user is riding and a CDN server in the edge node to make it faster It is an invention about a technology that can provide content to users.

최근 휴대 단말 및 이동통신 기술의 계속적인 발전과 함께 휴대 단말의 이용 목적 및 활용 분야가 점점 더 다양해지고 있다. 즉, 과거에는 휴대 단말 사용자가 휴대 단말을 통화나 메시지 전송 등에 주로 사용하였으나, 근래에는 통화나 메시지 전송은 물론이고 영화나 음악 감상, 동영상 강의, 인터넷 서핑, 채팅, SNS(Social Network Service) 등과 같은 다양한 목적으로 휴대 단말을 사용하고 있다. 특히, 스마트폰을 비롯한 고성능 휴대 단말이 보편화되고 이동통신 시스템에서의 데이터 전송 속도가 크게 향상되면서, 영화, 음악, TV 프로그램, 학원 강의, UCC, 연예인 화보 등과 같은 휴대 단말을 통한 콘텐츠의 이용이 매우 활성화되고 있다.Recently, with the continuous development of mobile terminals and mobile communication technologies, the purpose and field of use of the mobile terminals are becoming more and more diversified. That is, in the past, mobile terminal users mainly used the mobile terminal for calls or message transmission, but in recent years, it is not only for calls and messages, but also for movies or music, video lectures, Internet surfing, chatting, social network service (SNS), etc. 2. Description of the Related Art [0002] Portable terminals are being used for various purposes. In particular, as high-performance portable terminals including smart phones become common and data transmission speed in mobile communication systems is greatly improved, the use of contents through portable terminals such as movies, music, TV programs, lectures at private institutes, UCC, and celebrity pictorials has become very difficult. is being activated.

휴대 단말로 제공되는 이러한 콘텐츠들은 휴대 단말 사용자의 요청에 의해 콘텐츠 제공자(CP: Contents Provider)로부터 휴대 단말로 전송된다. 그런데, 통상적으로 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공자는 하나 또는 소수인 반면, 콘텐츠를 제공받는 휴대 단말은 다수인 경우가 많다. 때문에, 콘텐츠 제공자 측에 존재하는 서버로부터 이러한 다수의 클라이언트들 각각에 일대일로 콘텐츠를 제공하는 경우에는 트래픽 혼잡이 발생할 수 있으며 이로 인해 콘텐츠의 전송이 지연되거나 실패될 가능성이 많다.These contents provided to the portable terminal are transmitted from the contents provider (CP) to the portable terminal at the request of the portable terminal user. However, in general, there is one or a few content providers who provide content, whereas there are many mobile terminals that receive content. Therefore, when content is provided on a one-to-one basis to each of these multiple clients from a server existing on the content provider side, traffic congestion may occur, which may cause delay or failure of content transmission.

이와 같은 문제를 해결하고자 근래에는 CDN(Contents Delivery Network) 서비스가 이용되고 있다.In order to solve such a problem, a CDN (Contents Delivery Network) service is being used in recent years.

CDN 서비스란 사진, 영화, 뮤직 비디오 등과 같은 다양한 종류의 콘텐츠를 사용자 단말로 안정적으로 전달하기 위한 서비스로, 사용자 단말기로부터 멀리 떨어져 있는 콘텐츠 제공자의 웹 서버에 집중되어 있는 용량이 크거나 사용자의 요구가 빈번한 콘텐츠를 다수의 ISP(Internet Service Provider) 상호 접속점(PoP: Point of Presence)에 분산 배치된 에지 노드(Edge Node)로 전송한 후, 사용자의 콘텐츠에 대한 요청이 있는 경우 에지 노드에서 콘텐츠를 사용자 단말기로 송신하는 기술을 의미한다.The CDN service is a service for stably delivering various types of content such as photos, movies, and music videos to user terminals. After sending frequent content to Edge Nodes distributed across multiple Internet Service Provider (ISP) Interconnection Points (PoPs), when there is a user's request for content, the edge node sends the content to the user. It means a technology for transmitting to a terminal.

CND 서버스의 경우 사용자의 단말 인근에 분산 배치된 에지 노드에 미리 컨첸츠의 일부 또는 전부를 복사하여 저장한 다음, 콘텐츠 요청 발생 시, 사용자 단말기와 가장 근접한 곳에 위치한 에지 노드가 콘텐츠 제공자를 대신하여 사용자 단말기로 콘텐츠를 제공하기 때문에, 보다 빠르게 사용자의 콘텐츠 요청에 응답할 수 있는 장점이 존재한다. 따라서, 일반적으로 CDN 서비스는 복수의 CDN 서버를 구비하며, 각각의 CDN 서버는 동일한 콘텐츠 또는 서로 다른 콘텐츠를 저장할 수 있으며, 하나의 콘텐츠를 구간별로 분리하여 저장할 수도 있다.In the case of CND servers, some or all of the content is copied and stored in advance in edge nodes distributed around the user's terminal, and then, when a content request occurs, the edge node located closest to the user's terminal acts on behalf of the user on behalf of the content provider. Since the content is provided to the terminal, there is an advantage of being able to respond to a user's content request more quickly. Accordingly, in general, a CDN service includes a plurality of CDN servers, and each CDN server may store the same content or different content, and may store one content separately for each section.

한편, 사용자 단말기의 휴대성으로 인한 특성상 사용자가 이동을 하면서 사용자 단말기를 사용하는 경우가 많은데, 이동 중인 상황에서 사용자가 안정적으로 사용할 수 있는 인터넷 접속 회선은 LTE, 5G 등 종량제 무선 회선으로, 일반 초고속 인터넷 회선 대비 고비용인 단점이 존재한다.On the other hand, due to the portability of the user terminal, users often use the user terminal while on the move. There is a disadvantage in that it is expensive compared to the Internet line.

따라서, 버스나 지하철 등 공공 운송수단 내에서 공공 와이-파이(Wi-Fi) 서비스가 제공되고 있다. 공공 와이-파이 서비스는 사용자가 운송수단 내에 탑재되어 있는 와이-파이 AP에 접속한 후, 와이-파이 AP을 통해 인터넷 접속을 할 수 있다. Accordingly, a public Wi-Fi service is provided in public transportation such as a bus or subway. In the public Wi-Fi service, the user can access the Internet through the Wi-Fi AP after accessing the Wi-Fi AP mounted in the vehicle.

그러나, 무료로 제공되는 공공 와이파이의 특성상 예산적인 측면에서 충분한 인터넷 대역폭을 확보하기 어려운데, 공공 운송수단의 특성상 이용자의 수가 많아 공공 와이-파이 서비스를 이용하는 경우 버퍼링 및 끊김 등의 현상이 자주 발생해 실질적으로 서비스의 사용율은 높지 않은 상태이다.However, due to the nature of free public Wi-Fi, it is difficult to secure sufficient Internet bandwidth from a budgetary point of view. Therefore, the usage rate of the service is not high.

따라서, 일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법 및 장치는 상기 설명한 문제점을 해결하기 위해 고안된 발명으로서, 사용자가 탑승하고 있는 운송수단에 탑재되어 있는 근거리 무선 AP와 에지 노드에 설치되어 있는 CDN서버간의 통신을 이용하여 보다 효율적으로 사용자 단말기에 콘텐츠를 전송하는데 그 목적이 있다.Accordingly, a method and apparatus for transmitting content in a core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment is an invention devised to solve the above-described problems, and includes a short-range wireless AP mounted on a vehicle in which a user is riding and The purpose of the present invention is to transmit content to user terminals more efficiently by using communication between CDN servers installed in edge nodes.

구체적으로, 사용자가 요청한 콘텐츠를 사용자의 현재 위치 및 이동 경로에 기초하여 복수 개의 콘텐츠를 분할하고, 분할된 복수 개의 콘텐츠를 사용자의 이동 경로에 맞추 복수 개의 에지 노드로 송신한 후, 에지 노드에서 사용자가 탑승하고 있는 운송 수단의 근거리 통신 AP로 분할된 콘텐츠를 송신함으로써, 운송 수단에 탑재되어 있는 근거리 통신 AP를 보다 효율적으로 사용할 수 있게 하는데 목적이 있다.Specifically, the content requested by the user is divided into a plurality of contents based on the user's current location and movement path, and the divided plurality of contents are transmitted to a plurality of edge nodes according to the movement path of the user, and then the user at the edge node An object of the present invention is to enable more efficient use of the short-range communication AP mounted in the transportation means by transmitting the divided content to the short-range communication AP of the vehicle in which the user is boarding.

일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치는 사용자가 탑승 하고 있는 운송 수단의 근거리 통신AP와 연결되어 있는 상기 에지 노드를 통해 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 통신 모듈, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 상기 복수 개의 에지 노드 중에서 결정한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성하고, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 각각 송신하는 콘텐츠 분할 모듈 및 상기 사용자 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 제어 모듈을 포함할 수 있다.The apparatus for transmitting content in a core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment includes the user's content request information, the user's content request information, and the A communication module for receiving location information and route information, and after determining a plurality of content transmission edge nodes from among the plurality of edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP based on the location information and route information of the user, the content A content division module that divides the content into a plurality of pieces corresponding to the number of transmission edge nodes to generate divided contents, and transmits the divided contents to the content transmission edge nodes according to the user's path information, respectively; and the user terminal and connection with the user terminal and a control module for controlling the content transmission edge node so that the divided content can be transmitted to the user terminal through the short-range communication AP.

상기 에지 노드는, 상기 근거리 통신 AP로 데이터를 송신할 수 있는 CDN(Contents Delivery Network) 서버를 포함하고, 상기 CDN 서버는 버스 정류장 및 지하철 정류장 중 적어도 하나에 배치될 수 있다.The edge node may include a Contents Delivery Network (CDN) server capable of transmitting data to the short-range communication AP, and the CDN server may be disposed at at least one of a bus stop and a subway stop.

상기 콘텐츠 분할 모듈은, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드간의 상기 운송 수단의 예상 이동 시간을 각각 산출한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수 및 상기 예상 이동 시간을 기초로 상기 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성할 수 있다.The content division module is configured to calculate the estimated movement times of the transportation means between the content transmission edge nodes, respectively, and then divide the contents into divided contents having different sizes based on the number of the content transmission edge nodes and the expected movement time. can be created with

상기 콘텐츠 분할 모듈은, 상기 운송 수단이 상기 콘텐츠 송신 에지 모듈에서 정차하는 정차 예상 시간을 각각 산출한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수 및 상기 정차 예상 시간을 기초로 상기 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성할 수 있다.The content division module is configured to calculate the expected stop times at which the transportation means stops at the content transmission edge module, and then divides the contents based on the number of the content transmission edge nodes and the expected stop time. It can be created as divided content.

상기 제어 모듈은, 상기 콘텐츠 송신 에지 모듈에서 상기 운송 수단이 각각 정차하고 있는 동안, 상기 분할 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 수 있다. The control module may transmit the divided content to the short-range communication AP while the transport means respectively stop in the content transmission edge module.

상기 콘텐츠 분할 모듈은, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 입력 정보로 하고, 상기 사용자의 예상 하차 지점을 출력 정보로 하는 기학습된 하차 지점 예상 인공신경망 모듈을 포함하고, 상기 하차 지점 예상 인공신경망 모듈은 상기 사용자의 예상 하차 지점과 상기 사용자의 실제 하차 지점의 차이를 기초로 학습을 수행할 수 있다.The content division module includes a pre-learned getting off point prediction artificial neural network module using the user's location information and route information as input information and the user's expected get off point as output information, and the getting off point predicted artificial neural network The module may perform learning based on a difference between the user's expected getting off point and the user's actual getting off point.

상기 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치는 상기 복수 개의 에지 노드마다, 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보를 기초로 상기 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 상기 선호 콘텐츠를 상기 복수 개의 에지 노드로 상기 특정 시간대 이전에 송신하는 콘텐츠 결정 모듈을 더 포함할 수 있다.The content transmission apparatus in the core node that controls the plurality of edge nodes determines, for each of the plurality of edge nodes, the preferred content to be preferred by the users for each specific time period based on the past content request information of users who have requested the content, and The method may further include a content determination module for transmitting preferred content to the plurality of edge nodes before the specific time period.

상기 콘텐츠 결정 모듈은, 상기 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보 및 상기 과거 콘텐츠 요청의 시간 정보를 입력 정보로 하고, 상기 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 하는 기학습된 선호 콘텐츠 예측 인공신경망 모듈을 포함할 수 있다.The content determination module may include a pre-learned preferred content prediction artificial neural network module using the user's past content request information and time information of the past content request as input information, and using the preferred content information as output information. .

상기 선호 콘텐츠 예측 인공 신경망 모듈의 손실함수는, 상기 시간대별 선호 콘텐츠와 실제 상기 사용자들이 요청한 콘텐츠 정보 사이의 거리를 포함하고, 상기 선호 콘텐츠 예측 인공 신경망 모듈은, 상기 손실함수의 값이 최소가 되도록 상기 선호 콘텐츠 예측 인공 신경망 모듈의 가중치를 학습할 수 있다.The loss function of the artificial neural network module for predicting preferred content includes a distance between the preferred content for each time period and the content information actually requested by the users, and the preferred content predicting artificial neural network module is configured to minimize the value of the loss function. It is possible to learn the weight of the preferred content prediction artificial neural network module.

일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 제어 방법은, 사용자가 탑승하고 있는 운송 수단의 근거리 통신AP와 연결되어 있는 상기 에지 노드를 통해 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 통신 모듈을 통해 수신하는 단계, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하는 단계, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성한 후, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 상기 통신 모듈을 이용하여 각각 송신하는 단계 및 상기 사용자 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.In the method for controlling content transmission in a core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment, the user's content request information, the Receiving the user's location information and route information through a communication module, determining a plurality of content transmission edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP based on the user's location information and route information, the content After dividing the content into a plurality of pieces corresponding to the number of transmitting edge nodes to generate divided contents, transmitting the divided contents to the content transmitting edge node according to the user's path information using the communication module, respectively; and controlling the content transmission edge node so that the divided content can be transmitted to the user terminal through the short-range communication AP connected to the user terminal.

상기 에지 노드는, 상기 근거리 통신 AP로 데이터를 송신할 수 있는 CDN(Contents Delivery Network) 서버를 포함하고, 상기 CDN 서버는 버스 정류장 및 지하철 정류장 중 적어도 하나에 배치될 수 있다.The edge node may include a Contents Delivery Network (CDN) server capable of transmitting data to the short-range communication AP, and the CDN server may be disposed at at least one of a bus stop and a subway stop.

복수 개의 에지 노드를 제어하여 콘텐츠를 전송하는 콘텐츠 전송 시스템은, 사용자가 탑승하고 있는 버스의 근거리 통신AP와 연결되는 버스 정류장에 설치되어 있는 CDN 서버를 이용하여 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 복수 개의 에지 노드 및 상기 복수 개의 에지 노드로부터 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보와 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 통신 모듈, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 상기 복수 개의 에지 노드 중에서 결정하고, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성한 후, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 각각 송신하는 콘텐츠 결정 모듈 및 상기 사용자 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 제어 모듈;을 포함하는 코어 노드를 포함할 수 있다.A content transmission system that transmits content by controlling a plurality of edge nodes uses a CDN server installed at a bus stop connected to a short-distance communication AP of the bus the user is riding on, the user's content request information, and the location of the user. A plurality of edge nodes for receiving information and route information, a communication module for receiving the user's content request information and the user's location information and route information from the plurality of edge nodes, based on the user's location information and route information After determining a plurality of content transmission edge nodes from among the plurality of edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP, and dividing the content into a plurality of pieces corresponding to the number of the content transmission edge nodes to generate divided content, so that the divided content can be transmitted to the user terminal through a content determination module that respectively transmits the divided content to the content transmission edge node according to the user's route information and the short-range communication AP connected to the user terminal It may include a core node including; a control module for controlling the content transmission edge node.

일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법 및 장치는 에지 노드에 설치되어 있는 CDN 서버와 운송수단에 탑재되어 있는 근거리 무선 AP를 연결하여 다양한 콘텐츠를 고속으로 사용자에게 송신할 수 있는바, 사용자의 콘텐츠에 대한 만족감을 높임과 동시에 운송수단 내 탑재되어 있는 근거리 무선 AP의 활용성을 높일 수 있다.A content transmission method and apparatus in a core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment connects a CDN server installed in the edge node and a short-range wireless AP mounted in a vehicle to provide various contents to a user at high speed Since it can transmit, it is possible to increase the user's satisfaction with the content and at the same time increase the usability of the short-range wireless AP installed in the transportation means.

또한, 사용자의 이동 경로에 맞춰 콘텐츠를 분할 한 후 에지 노드로 송신하므로, 하나의 에지 노드에서 하나의 콘텐츠를 전부 수신하다 발생하는 끊김 현상 및 수신 시간 부족 등을 문제를 방지할 수 있다.In addition, since the content is divided according to the user's moving path and transmitted to the edge node, problems such as interruption and insufficient reception time that occur when one edge node receives all one content can be prevented.

또한, 에지 노드에서마다 사용자들이 선호하는 콘텐츠를 인공신경망을 활용하여 학습을 한 후, 선호하는 콘텐츠를 에지 노드에서의 CDN 서버에 미리 송신해 놓음으로써, 사용자들의 선호에 맞춘 콘텐츠를 적절하게 제공해줄 수 있는 효과와 동시에 CDN 서버에 미리 선호 콘텐츠를 저장해 두었기 때문에 콘텐츠 송신에 따른 과부하 문제를 방지할 수 있다.In addition, after learning the content preferred by users at each edge node using an artificial neural network, the preferred content is transmitted to the CDN server at the edge node in advance to provide content tailored to users’ preferences. At the same time, since preferred content is stored in the CDN server in advance, overload problems caused by content transmission can be prevented.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템을 설명하기 위한 시스템 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 MMT 콘텐츠를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 장치의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 전송 장치에서 복수 개의 에지 노드로 콘텐츠가 분할 전송되는 모습을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 에지 노드에서 운송 수단을 통해 사용자 단말기로 콘텐츠가 전송되는 모습을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 전송 장치에서 복수 개의 에지 노드로 콘텐츠가 분할 전송되는 모습을 도시한 도면이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈이 학습하는 과정을 도시한 도면이다.
도9 본 발명의 다른 실시예에 따른 특징 추출 모듈의 구성을 도시한 모식도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 특징 추출 모듈의 예시를 도시한 모식도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 어텐션 모듈을 도시한 모식도이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 예상 하차 지점 출력 모듈을 도시한 모식도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈이 학습하는 과정을 도시한 도면이다.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 결정 모듈의 콘텐츠 결정 강화학습 모듈의 구조를 도시한 모식도이다.
도 16과 도17은 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈이 결정한 콘텐츠를 복수 개의 에지 노드로 송출하는 모습을 도시한 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템의 동작 순서를 도시한 순서도이다.
1 is an exemplary system diagram for explaining a content transmission control system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram for explaining MMT content according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating some components of a content transmission apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a state in which content is divided and transmitted from a content transmission apparatus to a plurality of edge nodes according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a state in which content is transmitted from an edge node to a user terminal through a transportation means according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a state in which content is divided and transmitted from a content transmission apparatus to a plurality of edge nodes according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating input information input to an artificial neural network module for predicting a departure point and output information output according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating a learning process of an artificial neural network module for predicting an exit point according to an embodiment of the present invention.
9 is a schematic diagram showing the configuration of a feature extraction module according to another embodiment of the present invention.
10 is a schematic diagram illustrating an example of a feature extraction module according to another embodiment of the present invention.
11 is a schematic diagram illustrating an attention module according to another embodiment of the present invention.
12 is a schematic diagram illustrating an expected getting off point output module according to another embodiment of the present invention.
13 is a diagram illustrating input information input to a content determination artificial neural network module and output information outputted to a content determination artificial neural network module according to an embodiment of the present invention.
14 is a diagram illustrating a learning process of a content determination artificial neural network module according to an embodiment of the present invention.
15 is a schematic diagram showing the structure of a content determination reinforcement learning module of the content determination module according to another embodiment of the present invention.
16 and 17 are diagrams illustrating a state in which the content determined by the content determination artificial neural network module is transmitted to a plurality of edge nodes, according to an embodiment of the present invention.
18 is a flowchart illustrating an operation sequence of a content transmission control system according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 실시 예들은 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 실시 예들을 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components are given the same reference numerals as much as possible even though they are indicated on different drawings. In addition, in describing the embodiment of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function interferes with the understanding of the embodiment of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, embodiments of the present invention will be described below, but the technical spirit of the present invention is not limited thereto or may be variously implemented by those skilled in the art.

또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.In addition, the terms used herein are used to describe the embodiments, and are not intended to limit and/or limit the disclosed invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.

본 명세서에서, "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다.In the present specification, terms such as "comprise", "comprising" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one It does not preclude in advance the possibility of the presence or addition of other features or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, or other features.

또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함하며, 본 명세서에서 사용한 "제 1", "제 2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다.In addition, throughout the specification, when a certain part is said to be "connected" with another part, it is not only "directly connected" but also "indirectly connected" with another element interposed therebetween. Including, terms including an ordinal number, such as "first", "second", etc. used herein may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the embodiments of the present invention. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템을 설명하기 위한 시스템 예시도이며, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 MMT 콘텐츠를 설명하기 위한 예시도이다.1 is an exemplary system diagram for explaining a content transmission control system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining MMT content according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템(1)은 사용자 단말기(60)와, 다수의 에지 노드(Edge MANE, 40) 및 코어 노드(Core MANE, 30) 및 콘텐츠 서버(Original Contents Server, 10)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, MANE는 MMT Aware Network Entity를 의미한다.Referring to FIG. 1 , a content transmission control system 1 according to an embodiment of the present invention includes a user terminal 60, a plurality of edge nodes (Edge MANE, 40), and a core node (Core MANE, 30) and a content server. (Original Contents Server, 10) may be included. Here, MANE means MMT Aware Network Entity.

사용자 단말기(60)는 사용자의 요청에 따라 네트워크를 통해 콘텐츠 서버(10)로 특정 콘텐츠를 요청하는 콘텐츠 요청 메시지를 전송할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(60)의 콘텐츠 요청 메시지는 사용자로부터 특정 콘텐츠의 요청 입력에 따라 발생될 수 있다. 예컨대, 특정 콘텐츠에 대한 URL(Uniform Resource Locator) 등의 사용자 입력 또는 콘텐츠를 재생할 수 있는 어플리케이션을 실행하기 위한 사용자 입력 등이 확인되면, 사용자 단말기(60)느 DNS(Domain Name Server) 등의 네임서버에 액세스하여 해당 콘텐츠를 관리하는 코어 노드(30)의 주소 정보(IP address)를 획득할 수 있다. 그리고, 사용자 단말기(60)는 코어 노드(30)로 콘텐츠를 요청하기 위한 콘텐츠 요청 메시지를 전송하고, 코어 노드(30)의 제어에 따라 콘텐츠를 수신하여 이용할 수 있게 된다.The user terminal 60 may transmit a content request message for requesting specific content to the content server 10 through a network according to a user's request. Here, the content request message of the user terminal 60 may be generated according to a request input of a specific content from the user. For example, when a user input such as a Uniform Resource Locator (URL) for a specific content or a user input for executing an application capable of reproducing content is confirmed, the user terminal 60 is a name server such as a DNS (Domain Name Server). can be accessed to obtain address information (IP address) of the core node 30 that manages the corresponding content. Then, the user terminal 60 transmits a content request message for requesting content to the core node 30 , and receives and uses the content under the control of the core node 30 .

특히 본 발명의 사용자 단말기(60)는 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜을 지원할 수 있는 사용자의 장치로, 콘텐츠 서버(10) 또는 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)로 MPEG 미디어 트랜스포트 스트리밍 데이터(이하, 'MMT 콘텐츠'로 지칭함)를 요청하고, 상기 콘텐츠 서버(10)가 전송하는 MMT 콘텐츠를 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)로부터 수신하여 재생할 수도 있다.In particular, the user terminal 60 of the present invention is a user's device capable of supporting the MPEG Media Transport (MMT) protocol, and is a short-distance communication ap 55 mounted on the content server 10 or the transportation means 50. It is also possible to request transport streaming data (hereinafter referred to as 'MMT content'), and receive and reproduce the MMT content transmitted by the content server 10 from the short-range communication ap 55 mounted on the transportation means 50 . have.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 단말기(60)는 코어 노드(30) 또는 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)로 콘텐츠 요청 메시지 전송 시, 모바일 디스크립터(mobile descriptor)를 포함하여 전송할 수 있다. 여기서, 모바일 디스크립터(mobile descriptor)는 사용자 단말기(60)에 대한 정보(식별 정보, IP 주소 등), 연결된 셀 식별 정보(current_cell_id) 등을 포함할 수 있다.In addition, the user terminal 60 according to an embodiment of the present invention transmits a content request message to the short-range communication ap 55 mounted on the core node 30 or the transportation means 50, and transmits a mobile descriptor. can be transmitted including Here, the mobile descriptor may include information about the user terminal 60 (identification information, IP address, etc.), connected cell identification information (current_cell_id), and the like.

콘텐츠 서버(10)는 사용자 단말기(60)로 다양한 콘텐츠, 예컨대, 사진, 비디오, 오디오, 어플리케이션 등과 같은 다양한 콘텐츠를 제공하기 위한 서버로, 콘텐츠 제공자(CP; Contents Provider)로부터 적어도 하나의 콘텐츠를 제공받아 관리하며, 네트워크를 통해서 다수의 사용자 단말기(60)로 직접 콘텐츠를 제공하거나, 코어 노드(30), 에지 노드(40) 및 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)를 통해 사용자 단말기(60)로 콘텐츠를 송신할 수 있다.The content server 10 is a server for providing various content, such as photos, videos, audio, applications, etc., to the user terminal 60 , and provides at least one content from a content provider (CP). Receive and manage, and provide content directly to a plurality of user terminals 60 through a network, or through a short-distance communication ap 55 mounted on the core node 30 , the edge node 40 , and the transportation means 50 . Content may be transmitted to the user terminal 60 .

본 발명의 콘텐츠 서버(10)는 스트리밍 서버(미도시)와 연동하여, 상기 스트리밍 서버(미도시)로 콘텐츠를 제공하고, 상기 스트리밍 서버(미도시)가 MMT 콘텐츠로 변환하여 코어 노드(30)로 전송할 수 있으며, 본 발명의 콘텐츠 서버(10)가 스트리밍 기능을 지원하는 경우 직접 스트리밍 형태로 콘텐츠를 코어 노드(30)로 제공할 수도 있다.The content server 10 of the present invention cooperates with a streaming server (not shown) to provide content to the streaming server (not shown), and the streaming server (not shown) converts the content into MMT content to the core node 30 . , and if the content server 10 of the present invention supports the streaming function, the content may be provided to the core node 30 in a direct streaming form.

따라서, 본 발명의 명세서에서 기술되는 콘텐츠 서버는 사용자 단말기(60)로 다양한 종류의 콘텐츠, 예컨대, 사진, 비디오, 오디오, 어플리케이션 등과 같은 콘텐츠를 제공하기 위한 것으로, 콘텐츠 제공자(CP; Contents Provider)로부터 적어도 하나의 콘텐츠를 제공받아 관리하고, 사용자 단말기(60)의 요청에 따라 해당되는 콘텐츠를 전송할 수 있으며, 바람직하게는 CDN 서비스를 제공하는 통신 사업자와 협약된 콘텐츠를 제공하게 된다. 이러한, 콘텐츠 서버는 웹 서버(web server) 또는 웹 어플리케이션 서버(WAS; Web Application Server) 등을 예시할 수 있다.Accordingly, the content server described in the specification of the present invention is for providing various types of content to the user terminal 60, for example, content such as photos, videos, audio, applications, etc., from a content provider (CP). It is possible to receive and manage at least one content, transmit the corresponding content according to the request of the user terminal 60, and preferably provide the content agreed with the communication service provider that provides the CDN service. Such a content server may be exemplified by a web server or a web application server (WAS; Web Application Server).

이하의 설명에서는 편의를 위해 콘텐츠 서버(10)가 직접 콘텐츠를 제공하는 것을 가정하여 설명하나 전술한 바와 같이 별도의 스트리밍 서버(미도시)와 연동하여 동작할 수 있음을 유의해야 한다.In the following description, it is assumed that the content server 10 directly provides content for convenience, but it should be noted that it can operate in conjunction with a separate streaming server (not shown) as described above.

또한, 상술한 콘텐츠는 네트워크 상에서 특정 주소(예컨대, URL)로 표현될 수 있는 것이라면 그 어떠한 것도 본 발명의 콘텐츠에 포함될 수 있다. 예컨대, 웹 사이트 전체도 하나의 URL로 표현되는 경우, 하나의 콘텐츠로써, CDN 서비스를 통해 배포될 수 있다. 또한, 본 발명의 콘텐츠는 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜에 따라 정의될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, as long as the above-described content can be expressed by a specific address (eg, URL) on a network, any content may be included in the content of the present invention. For example, when the entire web site is also expressed as one URL, it may be distributed as one content through a CDN service. In addition, the content of the present invention may be defined according to the MMT (MPEG Media Transport) protocol, but is not necessarily limited thereto.

네트워크 상에 분산 배치된 다수의 에지 노드(40) 및 코어 노드(30)는 사용자 단말기(60)와 콘텐츠 서버(10) 사이의 콘텐츠 흐름을 제어하는 역할을 수행한다. 이때, 다수의 에지 노드(40)는 접속망(90)과 코어망(80) 사이에 위치하며, 코어 노드(30)는 코어망(80)과 인터넷망(20) 사이에 위치하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자 단말기(60)과 콘텐츠 서버(10) 사이의 콘텐츠 흐름을 제어할 수 있다면, 다수의 에지 노드(40) 및 코어 노드(30)는 다양한 형태로 네트워크 상에 배치될 수 있다.A plurality of edge nodes 40 and core nodes 30 distributed over the network play a role of controlling the content flow between the user terminal 60 and the content server 10 . At this time, the plurality of edge nodes 40 are located between the access network 90 and the core network 80, and the core node 30 is preferably located between the core network 80 and the Internet network 20, The present invention is not limited thereto, and if the content flow between the user terminal 60 and the content server 10 can be controlled, the plurality of edge nodes 40 and the core node 30 may be disposed on the network in various forms. have.

아울러, 본 발명의 코어 노드(30)는 네트워크 상에 분산 배치된 다수의 에지 노드(40)를 관리하는 역할을 수행할 수 있다. 특히, 본 발명의 코어 노드(30)는 다수의 에지 노드(40)로부터 커버리지 메시지(ECC; Edge Cdn Coverage)를 주기적으로 수신할 수 있다. 그리고 상기 커버리지 메시지에 포함된 기지국 정보를 이용하여 에지 노드(40)가 위치하고 있는 셀 환경에 대한 정보를 주기적으로 업데이트하여 관리할 수 있게 된다.In addition, the core node 30 of the present invention may serve to manage a plurality of edge nodes 40 distributed over a network. In particular, the core node 30 of the present invention may periodically receive a coverage message (ECC; Edge Cdn Coverage) from a plurality of edge nodes 40 . In addition, information on the cell environment in which the edge node 40 is located can be periodically updated and managed using the base station information included in the coverage message.

또한, 본 발명의 코어 노드(30)는 전반적인 콘텐츠 전송 과정을 제어할 수 있다. 특히, 본 발명의 코어 노드(30)는 사용자 단말기(60)로부터 전달되는 콘텐츠 요청 메시지를 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55) 및 에지 노드(40)를 통해 수신할 수 있다.In addition, the core node 30 of the present invention may control the overall content transmission process. In particular, the core node 30 of the present invention may receive the content request message transmitted from the user terminal 60 through the short-range communication ap 55 and the edge node 40 mounted on the transportation means 50 . .

본 발명의 에지 노드(40)는 초고속 인터넷 회선이 설치되어 있는 장소이면서 동시에 CDN(Contents Delivery Network) 서버가 구비되어 있는 장소를 의미할 수 있다. 도 1에서는 그 예시로 버스 정류장(41) 및 지하철 정류장(42)을 에지 노드(40)의 하나의 예로 도시해 놓았다. 그러나 에지 노드(40)의 장소가 버스 정류장(41) 및 지하철 정류장(42)으로 한정되는 것은 아니고 버스 정류장(41) 또는 지하철 정류장(42)처럼 많은 사용자들이 다른 장소로 이동을 위해 일정 시간 머무는 장소이면서 동시에 초고속 인터넷 회선 및 CDN 서버가 설치되어 있는 장소이면 이에 해당할 수 있다.The edge node 40 of the present invention may refer to a place in which a high-speed Internet line is installed and a content delivery network (CDN) server at the same time. In FIG. 1 , a bus stop 41 and a subway stop 42 are shown as an example of the edge node 40 . However, the location of the edge node 40 is not limited to the bus stop 41 and the subway stop 42 , and a place where many users stay for a certain time to move to another place, such as the bus stop 41 or the subway stop 42 . At the same time, it may correspond to a place where a high-speed Internet line and a CDN server are installed.

본 발명의 에지 노드(40)에는 CDN 서버와 연동된 초고속 인터넷 회선이 설치되어 있어, 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 AP(55)로 대용량의 데이터를 신속하게 송신할 수 있다.The edge node 40 of the present invention is provided with a high-speed Internet line linked to the CDN server, so that a large amount of data can be quickly transmitted to the short-distance communication AP 55 mounted in the transportation means 50 .

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 에지 노드(40)는 MMT 콘텐츠를 미디어 프로세싱 유닛(MPU; Media Processing Unit, 이하 'MPU'로 지칭함) 단위로 분할하여 분할된 MMT 콘텐츠를 저장하고 관리할 수 있으며, 분할된 MMT 콘텐츠를 MPU 단위로 스트리밍하여 사용자 단말기(60)로 전송할 수 있다.In addition, the edge node 40 according to an embodiment of the present invention can store and manage the divided MMT content by dividing the MMT content into media processing unit (MPU; Media Processing Unit, hereinafter referred to as 'MPU') unit. , may be transmitted to the user terminal 60 by streaming the divided MMT content in units of MPU.

이러한 MMT 콘텐츠에 대해 도 2를 참조하여 보다 더 구체적으로 설명하면, 본 발명의 애셋(70)은 적어도 하나 이상의 MPU(71)로 구성될 수 있다.If described in more detail with reference to FIG. 2 for such MMT content, the asset 70 of the present invention may be composed of at least one MPU 71 .

여기서, 애셋(70)은 타임드 또는 넌 타임드 성질을 가진 오디오, 비디오 또는 웹페이지 데이터와 같은 부호화된 미디어 데이터를 캡슐화하는 패키지의 요소를 의미하는 것으로 가장 큰 논리적 데이터 단위를 의미한다. 이러한 애셋(70)은 동일한 전달 특성으로 데이터를 포함하는 데이터 개체를 의미한다. 예컨대, MMT 패키지가 MMT 기능 영역에서 정의하는 데이터 모델 중 가장 큰 개체(entity)로서 영화 한편과 같은 하나의 독립적인 콘텐츠를 의미한다면, 애셋(70)은 상기 콘텐츠를 구성하는 오디오 데이터, 비디오 데이터, 스크립트 데이터와 같은 요소를 의미하며, 상기 애셋(70)의 집합인 MMT 패키지가 하나의 콘텐츠가 될 수 있다. Here, the asset 70 refers to an element of a package that encapsulates encoded media data such as audio, video, or web page data having a timed or non-timed property, and means the largest logical data unit. These assets 70 refer to data objects including data with the same transfer characteristics. For example, if the MMT package means one independent content such as a movie as the largest entity among the data models defined in the MMT functional area, the asset 70 includes audio data, video data, and It means an element such as script data, and an MMT package that is a set of the assets 70 may be one content.

상기 애셋(70)은 복수의 MPU(71)를 포함하며, 복수의 MPU(71)는 동일한 애셋 ID를 포함하는 논리적인 데이터 객체를 의미한다. 이러한 MPU(71)은 완전하고 독립적으로 처리될 수 있는 부호화된 미디어 데이터로, MPU의 프로세싱은 패키지로의 인캡슐레이션 또는 전달을 위한 패킷화를 의미할 수 있다.The asset 70 includes a plurality of MPUs 71 , and the plurality of MPUs 71 means logical data objects including the same asset ID. The MPU 71 is encoded media data that can be completely and independently processed, and the processing of the MPU may mean encapsulation or packetization for delivery to a package.

또한, MPU(71)는 타임드 데이터를 위한 하나 이상의 액세스 유닛들을 포함할 수 있다. 여기서 액세스 유닛(AU; Access Unit)은 시간 정보를 가질 수 있는 가장 작은 데이터 개체이다. 또한 MPU(71)은 넌 타임드 데이터를 위한 액세스 유닛 경계들이 없는 데이터의 부분을 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 MPU(71)는 완전하고 독립적으로 처리될 수 있는 코드된 미디어 데이터 유닛으로, 헤더(72)와 코드된 데이터(73)로 구성될 수 있다. 아울러, 본 발명의 MPU(71)는 미디어 프래그먼트 유닛(MFU; Media Fragment Unit)으로 더 구성될 수 있다.Further, the MPU 71 may include one or more access units for timed data. Here, an access unit (AU) is the smallest data object that can have time information. MPU 71 may also be configured to include a portion of data that has no access unit boundaries for non-timed data. This MPU 71 is a coded media data unit that can be completely and independently processed, and may be composed of a header 72 and coded data 73 . In addition, the MPU 71 of the present invention may be further configured as a media fragment unit (MFU; Media Fragment Unit).

이러한 발명의 MMT 콘텐츠는 스트리밍 형태로 사용자 단말기(60)로 직접 전송되거나 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)를 통해 사용자 단말기(60) 전송될 수 있으며, 이 경우 MPU 기반으로 전달될 수 있다. 즉, 이러한 방법으로 콘텐츠 서버(10)는 MPU 단위로 MMT 콘텐츠를 순차적으로 사용자 단말기(60)로 전달할 수 있으며, 사용자 단말기(60)은 순차적으로 수신되는 MPU 단위의 MMT 콘텐츠를 수신하고 이를 재생할 수 있게 된다. 그러나, 본 발명의 MMT 콘텐츠가 상기 MPU 단위에 반드시 한정되는 것은 아니며, 시스템 구현 방식에 따라 미디어 프래그먼트 유닛(MFU) 단위로 본 발명의 처리가 이뤄질 수도 있다.The MMT content of this invention may be transmitted directly to the user terminal 60 in a streaming form or transmitted to the user terminal 60 through the short-distance communication ap 55 mounted on the transportation means 50, in this case, based on the MPU. can be transmitted. That is, in this way, the content server 10 may sequentially deliver the MMT content in units of MPU to the user terminal 60, and the user terminal 60 may receive the MMT content in units of MPUs that are sequentially received and play them. there will be However, the MMT content of the present invention is not necessarily limited to the MPU unit, and the processing of the present invention may be made in a media fragment unit (MFU) unit according to a system implementation method.

아울러, 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠가 MMT 프로토콜에 따라 정의되는 것을 예로 들어 설명하나, 반드시 이에 한정이 되는 것은 아니며, MMT 프로토콜과 동일 또는 유사한 성격의 프로토콜에 따라 정의될 수 있음에 유의해야 한다.In addition, it should be noted that the content according to an embodiment of the present invention will be described as an example that is defined according to the MMT protocol, but is not necessarily limited thereto, and may be defined according to a protocol of the same or similar nature to the MMT protocol. do.

다시 도 1로 돌아와 콘텐츠 제공 시스템(1)에 대해 설명하면, 본 발명의 다수의 에지 노드(40)가 주요 지점에 분산 배치되어 있는 네트워크는 사용자 단말기(60)와 콘텐츠 서버(10) 간의 정보의 송수신을 위한 통신망을 의미하는 것으로, 특히, 단일의 통신망 형태보다는 다양한 종류, 예컨대 인트라넷망, 이동통신망, 위성 통신망 등 다양한 종류의 유무선 통신 기술을 이용하여 구현된 통신망이 혼합된 형태일 수 있다.Returning to FIG. 1 and describing the content providing system 1 , the network in which a plurality of edge nodes 40 of the present invention are distributed and arranged at main points is a network of information between the user terminal 60 and the content server 10 . It means a communication network for transmission and reception, and in particular, rather than a single communication network, various types of communication networks, for example, intranet networks, mobile communication networks, satellite networks, etc., may be a mixed type of communication networks implemented using various types of wired and wireless communication technologies.

여기서, 네트워크는 다수의 접속망(access network, 32) 및 코어망(core network, 80)을 포함하는 모바일 망과 연결된 외부망, 예컨대 인터넷망(internet, 20) 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 모바일 망을 구성하는 유무선 접속망은 사용자 단말기(60)과 유무선 통신을 수행하는 접속망으로서, 예를 들어, BS(Base Station), BTS(Base Transceiver Station), NodeB, eNodeB 등과 같은 다수의 기지국과, BSC(Base Station Controller), RNC(Radio Network Controller)와 같은 기지국 제어기로 구현될 수 있다.Here, the network may be configured to include an external network connected to a mobile network including a plurality of access networks 32 and a core network 80 , for example, an Internet network 20 . Here, the wired/wireless access network constituting the mobile network is an access network for performing wired/wireless communication with the user terminal 60, and includes, for example, a plurality of base stations such as BS (Base Station), BTS (Base Transceiver Station), NodeB, eNodeB, and the like. , may be implemented as a base station controller such as a base station controller (BSC) or a radio network controller (RNC).

또 다른 방식으로는, 상기 기지국에 일체로 구현되어 있던 디지털 신호 처리부와 무선 신호 처리부를 각각 디지털 유니트(Digital Unit, 이하 DU라 함과 무선 유니트(Radio Unit, 이하 RU라 함)으로 구분하여, 다수의 영역에 각각 다수의 RU(미도시)를 설치하고, 다수의 RU(미도시)를 집중화된 DU(미도시)와 연결하여 구성할 수도 있다.In another method, the digital signal processing unit and the radio signal processing unit, which were integrally implemented in the base station, are divided into digital units (Digital Unit, hereinafter referred to as DU and radio unit, hereinafter referred to as RU), respectively, and a plurality of A plurality of RUs (not shown) may be installed in each area of , and a plurality of RUs (not shown) may be connected to a centralized DU (not shown).

또한, 유무선 접속망과 함께 모바일 망을 구성하는 코어망(80)은 유무선 접속망(90)과 외부 망, 예컨대, 인터넷망(20)을 연결하는 역할을 수행할 수 있다. 이러한 코어망(80)은 앞서 설명한 바와 같이, 유무선 접속망(90) 간의 이동성 제어 및 스위칭 등의 이동통신 서비스를 위한 주요 기능을 수행하는 네트워크 시스템으로서, 서킷 교환(circuit switching) 또는 패킷 교환(packet switching)을 수행하며, 모바일 망 내에서의 패킷 흐름을 관리 및 제어할 수 있다.In addition, the core network 80 constituting the mobile network together with the wired/wireless access network may serve to connect the wired/wireless access network 90 and an external network, for example, the Internet network 20 . As described above, the core network 80 is a network system that performs a main function for a mobile communication service such as mobility control and switching between the wired and wireless access networks 90 , and is circuit switching or packet switching. ), and can manage and control the packet flow in the mobile network.

또한, 코어망(80)은 주파수간 이동성을 관리하고, 유무선 접속망(90) 및 코어망(80) 내의 트래픽 및 다른 네트워크, 예컨대 인터넷망(20)과의 연동을 위한 역할을 수행할 수도 있다. 코어망(80)은 상술한 구성 이외도 MSC(Mobile Switching Center), HLR(Home Location Register), MME(Mobile Mobility Entity)와 HSS(Home Subscriber Server) 등을 더 포함하여 구성될 수도 있다. In addition, the core network 80 manages inter-frequency mobility, and may play a role for interworking with traffic in the wired/wireless access network 90 and the core network 80 and other networks, for example, the Internet network 20 . The core network 80 may be configured to further include a Mobile Switching Center (MSC), a Home Location Register (HLR), a Mobile Mobility Entity (MME), and a Home Subscriber Server (HSS) in addition to the above-described configuration.

또한, 인터넷망(20)은 TCP/IP 프로토콜에 따라서 정보가 교환되는 통상의 공개된 통신망, 즉 공용망을 의미하는 것으로, 콘텐츠 서버(10)와 연결되어, 콘텐츠 서버(10)로부터 제공되는 콘텐츠를 코어망(80) 및 유무선 접속망(90)을 거쳐, 사용자 단말기(60)로 제공하거나, 기 설정된 분산 정책에 따라 다수의 에지 노드(40)로 제공할 수도 있다.In addition, the Internet network 20 refers to a general public communication network, ie, a public network, through which information is exchanged according to the TCP/IP protocol, and is connected to the content server 10 to provide content provided by the content server 10 . may be provided to the user terminal 60 through the core network 80 and the wired/wireless access network 90 , or may be provided to a plurality of edge nodes 40 according to a preset distribution policy.

이상으로 본 발명의 네트워크 구조에 대해 간략히 설명하였으며, 이러한 네트워크는 에지 노드(40)와 결합되어 하드웨어, 소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 저장하고, 사용자 단말기(60) 필요로 하는 컴퓨팅 자원을 해당 단말기로 제공할 수 있는 클라우드 컴퓨팅망을 포함할 수 있다. 여기서, 클라우드 컴퓨팅이란 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고, 데스크톱, 태블릿 컴퓨터, 노트북, 넷북, 스마트폰 등의 사용자 단말기(60)에는 일시적으로 보관되는 컴퓨터 환경을 의미하며, 클라우드 컴퓨팅은 이용자의 모든 정보를 인터넷 상의 서버에 저장하고, 이 정보를 각종 IT 기기를 통하여 언제 어디서든 이용할 수 있도록 하는 컴퓨터 환경 접속망을 의미한다. 이러한, 네트워크는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등의 폐쇄형 네트워크, 인터넷(Internet)과 같은 개방형 네트워크뿐만 아니라, CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), GSM(Global System for Mobile Communications), 최근 주목 받고 있는 LTE(Long Term Evolution), EPC(Evolved Packet Core) 등의 네트워크와 향후 구현될 차세대 네트워크 및 클라우드 컴퓨팅 네트워크를 모두 포함하는 개념이다.The network structure of the present invention has been briefly described above, and this network is combined with the edge node 40 to store computing resources such as hardware and software, and provides the computing resources required by the user terminal 60 to the corresponding terminal. It may include a cloud computing network that can Here, cloud computing refers to a computer environment in which information is permanently stored in a server on the Internet, and temporarily stored in the user terminal 60 such as a desktop, tablet computer, notebook, netbook, or smartphone, and cloud computing is the user's It refers to a computer environment access network that stores all information on a server on the Internet and allows this information to be used anytime, anywhere through various IT devices. Such a network is a closed network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN), etc., and an open network such as the Internet, as well as CDMA (Code Division Multiple Access), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) , GSM (Global System for Mobile Communications), LTE (Long Term Evolution), which is recently attracting attention, EPC (Evolved Packet Core), etc., and a concept that includes all of the next-generation networks and cloud computing networks to be implemented in the future.

본 발명의 운송 수단(50)은 사용자들이 이동하기 위해 탑승하는 대중 교통 수단으로서, 사용자 단말기(60)와 근거리 무선 통신을 수행할 수 있는 근거리 통신 ap(55)가 탑재되어 있는 운송 수단을 의미한다. 도 1에서는 그 예시로 버스 정류장(41)을 통과하는 버스(51) 및 지하철 정류장(42)을 통과하는 지하철(52)로 그 예시를 도시하였으나, 운송 수단(50)의 예시가 버스(51)와 지하철(52)로 한정되는 것은 아니고, 이와 유사한 기능을 할 수 있는 운송 수단(50)이면 이에 포함될 수 있다.The transportation means 50 of the present invention is a public transportation means that users board to move, and means a transportation means in which the short-range communication ap 55 capable of performing short-range wireless communication with the user terminal 60 is mounted. . 1 shows an example of the bus 51 passing through the bus stop 41 and the subway 52 passing through the subway stop 42 as an example, but an example of the transportation means 50 is the bus 51 It is not limited to and subway 52, and may be included if it is a transportation means 50 that can perform a similar function.

또한, 근거리 통신 ap(55)의 경우 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 Wi-Fi를 기준으로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니고 이와 유사한 기능을 할 수 있는 통신 수단이면 근거리 통신 ap(55)에 포함될 수 있다.In addition, in the case of the short-range communication ap (55), the present invention is described based on Wi-Fi for convenience of description, but it is not limited thereto. can

본 발명의 사용자 단말기(60)는 유무선 네트워크를 통해 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 무선 (AP)와 근거리 무선 통신을 수행할 수 있는 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서 휴대용 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 이동 통신 장치일 수 있다. 예를 들면, 휴대용 단말기는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC, 스마트와치(smart watch), 스마트 글라스(smart glass), 웨어러블 기기(wearable device) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The user terminal 60 of the present invention may be implemented as a portable terminal capable of performing short-range wireless communication with a short-range wireless (AP) mounted on the transportation means 50 through a wired/wireless network. Here, the portable terminal may be a mobile communication device that guarantees portability and mobility. For example, the portable terminal includes a Personal Communication System (PCS), a Global System for Mobile communication (GSM), a Personal Digital Cellular (PDC), a Personal Handyphone System (PHS), a Personal Digital Assistant (PDA), and an International Mobile Telecommunication (IMT). -2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminal, Smartphone, SmartPad, Tablet PC, Smart Watch (a smart watch), a smart glass (smart glass), a wearable device (wearable device), etc. may include all types of handheld (Handheld)-based wireless communication device.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 장치(100)의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이다.3 is a block diagram illustrating some components of the content transmission apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치(100)는 통신 모듈(110), 콘텐츠 분할 모듈(120), 콘텐츠 결정 모듈(130), 메모리 모듈(140) 및 제어 모듈(150) 등을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the content transmission apparatus 100 in the core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment includes a communication module 110 , a content division module 120 , a content determination module 130 , and a memory It may include a module 140 and a control module 150 , and the like.

통신 모듈(110)는 콘텐츠 서버(10), 복수 개의 에지 노드(40) 및 사용자 단말기(60) 등과 통신을 수행하면서 데이터를 송신하고 수신할 수 있다. The communication module 110 may transmit and receive data while performing communication with the content server 10 , the plurality of edge nodes 40 , and the user terminal 60 .

구체적으로, 통신 모듈(110)은 사용자가 탑승하고 있는 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신AP(55)와 통신을 수행하는 에지 노드(40)로부터 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 사용자의 위치 정보 및 경로 정보 등을 수신하고, 수신한 정보를 콘텐츠 분할 모듈(120), 콘텐츠 결정 모듈(130) 및 메모리 모듈(150)로 송신할 수 있다.Specifically, the communication module 110 receives the user's content request information and the user's location information from the edge node 40 that communicates with the short-range communication AP 55 mounted on the transportation means 50 on which the user is riding. and path information, and transmit the received information to the content division module 120 , the content determination module 130 , and the memory module 150 .

콘텐츠 분할 모듈(120)은 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 사용자가 요청한 콘텐츠를 근거리 통신 AP(55)로 송신할 콘텐츠 송신 에지 노드를 복수 개의 에지 노드(40) 중에서 결정할 수 있다.The content division module 120 may determine a content transmission edge node to transmit the content requested by the user to the short-range communication AP 55 from among the plurality of edge nodes 40 based on the user's location information and path information.

콘텐츠 분할 모듈(120)은 결정된 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 맞춰 사용자가 요청한 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성하고, 생성한 분할 콘텐츠를 사용자의 경로 정보에 맞춰 콘텐츠 송신 에지 노드로 각각 송신할 수 있다.The content division module 120 divides the content requested by the user into a plurality of pieces according to the determined number of content transmission edge nodes to generate divided contents, and transmits the divided contents to the content transmission edge nodes according to the user's path information, respectively. can

일반적으로, 사용자가 요청한 콘텐츠가 동영상인 경우, 동영상을 재생하기 위한 파일의 크기는 상대적으로 대용량인 반면, 하나의 에지 노드(40)에서 운송 수단(50)이 정차하고 있는 시간은 상대적으로 짧으므로 운송 수단(50)이 특정 에지 노드(40)에서 정차하고 있는 시간 동안 한번에 사용자가 요청한 동영상을 모두 송신하기는 어렵다. 그러나, 본 발명에 따라 사용자가 요청한 콘텐츠를 사용자의 경로에 맞춰 복수 개로 분할한 후, 복수 개의 에지 노드(40)를 통해 사용자 단말기(60)로 콘텐츠를 송신하면 보다 효율적으로 콘텐츠를 송신할 수 있다. 이하 도면을 통해 자세히 설명하도록 한다.In general, when the content requested by the user is a video, the size of the file for playing the video is relatively large, whereas the time during which the transportation means 50 is stopped at one edge node 40 is relatively short. It is difficult to transmit all the videos requested by the user at once while the transportation means 50 is stopped at a specific edge node 40 . However, according to the present invention, if the content requested by the user is divided into a plurality of pieces according to the user's path and then the content is transmitted to the user terminal 60 through a plurality of edge nodes 40, the content can be transmitted more efficiently. . It will be described in detail with reference to the drawings below.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 전송 장치에서 복수 개의 에지 노드로 콘텐츠가 분할 전송되는 모습을 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 에지 노드에서 운송 수단을 통해 사용자 단말기로 콘텐츠가 전송되는 모습을 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a state in which content is divided and transmitted from a content transmission device to a plurality of edge nodes according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a transportation means at the edge node according to an embodiment of the present invention It is a diagram illustrating a state in which content is transmitted to a user terminal through

도 4를 참조하면, 콘텐츠 전송 장치(100)에 의해 사용자에 전송할 콘텐츠가 콘텐츠 X로 결정된 경우, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 사용자가 탑승하고 있는 버스(51)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)를 통해 현재 버스(51)의 위치 및 앞으로의 이동 경로를 예측하고, 이에 기반하여 콘텐츠 X를 분할 할 수 있다.Referring to FIG. 4 , when the content to be transmitted to the user is determined as content X by the content transmission device 100 , the content division module 120 performs the short-distance communication ap 55 mounted on the bus 51 on which the user is boarding. ), the current position of the bus 51 and the future moving path can be predicted, and the content X can be divided based on this.

예를 들어, 제1버스 정류장(41a)에 버스(51)가 정차하고 있으며, 사용자의 이동 경로를 판단해본 결과 버스(51)가 제2버스 정류장(41b) 거쳐 제3버스 정류장(41c)까지 이동할 것으로 예측이 되는 경우, 통과하는 버스 정류장(41)은 총 3개 이므로, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 근거리 통신 ap(55)로 사용자가 요청한 콘텐츠를 송신할 콘텐츠 송신 에지 노드를 제1버스 정류장(41a), 제2버스 정류장(42b) 및 제3버스 정류장(42c), 총 3개로 결정할 수 있다.For example, the bus 51 is stopped at the first bus stop 41a, and as a result of determining the user's moving path, the bus 51 passes through the second bus stop 41b to the third bus stop 41c. When it is predicted to move, since there are a total of three bus stops 41 passing through, the content division module 120 sends a content transmission edge node that will transmit the content requested by the user to the short-range communication ap 55 to the first bus stop. (41a), the second bus stop (42b) and the third bus stop (42c), a total of three can be determined.

그 후, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 도 4에 도시된 바와 같이 콘텐츠 X를 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 맞춰 제1콘텐츠(81a), 제2콘텐츠(81b) 및 제3콘텐츠(81c)로 총 3개로 분할한 후, 제1콘텐츠(81a)는 제1버스 정류장(41a)에 설치되어 있는 CDN서버로 송신하고, 제2콘텐츠(81b)는 제2버스 정류장(41b)에 설치되어 있는 CDN 서버로 송신하고, 제3콘텐츠(81c)는 제3버스 정류장(41c)에 설치되어 있는 CDN 서버로 송신할 수 있다.Thereafter, the content division module 120 divides the content X into a first content 81a, a second content 81b, and a third content 81c according to the number of content transmission edge nodes, as shown in FIG. 4 . After dividing into three, the first content 81a is transmitted to the CDN server installed at the first bus stop 41a, and the second content 81b is transmitted to the CDN server installed at the second bus stop 41b. , and the third content 81c may be transmitted to a CDN server installed at the third bus stop 41c.

각각의 버스 정류장(41)에 설치되어 있는 CDN 서버로 분할된 콘텐츠 X가 송신이 되었으면, 도 5에 도시된 바와 같이 사용자가 탑승하고 있는 버스(51)가 각각 제1버스 정류장(41a), 제2버스 정류장(41b) 및 제3정류장(41c)에 정차하고 있을 시간 동안 에지 노드에 설치되어 있는CDN 서버(45)는 사용자 단말기(60)가 분할 콘텐츠를 수신 받을 수 있도록 버스(51)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)로 분할 콘텐츠를 송신할 수 있다.When the divided content X is transmitted to the CDN server installed at each bus stop 41, the bus 51 the user is boarding is sent to the first bus stop 41a, the second bus 51, respectively, as shown in FIG. The CDN server 45 installed in the edge node during the time it is stopped at the second bus stop 41b and the third stop 41c is mounted on the bus 51 so that the user terminal 60 can receive the divided content. The divided content can be transmitted to the short-distance communication ap 55 used.

도 5에서는 복수의 사용자 단말기(60a, 60b, 60c)가 동일한 콘텐츠(81a)를 요청한 것으로 가정하여 CDN 서버(45)가 제1분할 콘텐츠(81a)만 수신 받은 것으로 도시한 것일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니고 복수의 사용자 단말기(60a, 60b, 60c)가 서로 다른 콘텐츠를 원하면 다른 종류의 콘텐츠도 같이 수신 받을 수 있다.In FIG. 5, it is assumed that the plurality of user terminals 60a, 60b, and 60c have requested the same content 81a, and the CDN server 45 shows that only the first divided content 81a is received. However, if the plurality of user terminals 60a, 60b, and 60c want different content, they can receive different kinds of content as well.

또한, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 송신할 콘텐츠를 단순히 사용자가 탑승하고 있는 운송 수단(50)이 통과하는 콘텐츠 송신 에지 노드(40)의 개수에 기초하여 분할하는 것이 아니라, 콘텐츠 송신 에지 모듈간의 운송 수단(50)의 예상 이동 시간을 각각 산출한 후, 콘텐츠 송신 에지 모듈의 개수 및 상기 예상 이동 시간을 기초로 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성할 수 있다.In addition, the content division module 120 does not simply divide the content to be transmitted based on the number of content transmission edge nodes 40 through which the transportation means 50 the user is boarding passes, but transports between the content transmission edge modules. After calculating each of the expected movement times of the means 50 , the content may be generated into divided content having different sizes based on the number of content transmission edge modules and the estimated movement time.

도 4를 통해 이를 구체적으로 설명하면, 도 4에 도시된 바와 같이 제1버스 정류장(41a)과 제2버스 정류장(41b) 사이의 거리인 d1은 제2버스 정류장(41b)와 제3버스 정류장(41c) 사이의 거리인 d2 보다 거리가 길므로, 제1버스 정류장(41a)에서 제2버스 정류장(41b) 까지 운송 수단(50)의 이동 시간은 제2버스 정류장(41b)에서 제3버스 정류장(41c) 까지 운송 수단(50)의 이동 시간보다 더 오래 소요될 것을 예상할 수 있다. 따라서, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 콘텐츠 X를 분할함에 있어서, 제1버스 정류장(41a)의 CDN 서버로 보내는 제1분할 콘텐츠(81a)를 제2버스 정류장(41b)로 송신하는 제2분할 콘텐츠(81b)보다 재생시간이 길도록 분할한 후, 분할된 콘텐츠를 송신할 수 있다. 이러한 경우 콘텐츠를 균등하게 분할하여 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 모듈로 송신하는 경우 보다 사용자의 상황에 맞게 더 효율적으로 콘텐츠를 송신할 수 있는 효과가 존재한다.4, the distance d1 between the first bus stop 41a and the second bus stop 41b as shown in FIG. 4 is the second bus stop 41b and the third bus stop. Since the distance between 41c is longer than d2, the travel time of the transportation means 50 from the first bus stop 41a to the second bus stop 41b is from the second bus stop 41b to the third bus It can be expected that it will take longer than the travel time of the transportation means 50 to the stop 41c. Accordingly, in dividing the content X, the content division module 120 transmits the first divided content 81a sent to the CDN server of the first bus stop 41a to the second bus stop 41b, and the second divided content After dividing to have a longer playback time than (81b), the divided content can be transmitted. In this case, there is an effect that the content can be transmitted more efficiently according to the user's situation than when the content is equally divided and transmitted to a plurality of content transmission edge modules.

또한, 더 나아가 콘텐츠 분할 모듈(120)은 운송 수단(50)이 콘텐츠 송신 에지 모듈에서 정차하는 정차 예상 시간을 각각 산출한 후, 콘텐츠 송신 에지 모듈의 개수 및 정차 예상 시간을 기초로 사용자가 요청한 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성할 수 있다.In addition, the content division module 120 further calculates the expected stop time at which the transportation means 50 stops at the content transmission edge module, and then the content requested by the user based on the number and the expected stop time of the content transmission edge module. can be created as divided content having different sizes.

예를 들어, 혼잡성으로 인해 일반적으로 제1버스 정류장(41a)에서 정차하고 있는 시간이 제2버스 정류장(41b)에 정차하는 시간보다 긴 경우 콘텐츠 분할 모듈(120)은 콘텐츠 X를 분할함에 있어서, 제1버스 정류장(41a)의 CDN 서버로 보내는 제1분할 콘텐츠(81a)를 제2버스 정류장(41b)의 CDN 서버로 보내는 제2분할 콘텐츠(81b)보다 재생시간이 긴 콘텐츠로 분할한 후, 송신할 수 있다. 이러한 경우 콘텐츠를 균등하게 분배하여 콘텐츠 송신 에지 모듈로 송신하는 경우 보다 사용자의 상황에 맞게 더 효율적으로 콘텐츠를 송신할 수 있는 효과가 존재한다.For example, if the time that is generally stopped at the first bus stop 41a due to congestion is longer than the time that is stopped at the second bus stop 41b, the content division module 120 divides the content X, After dividing the first divided content 81a sent to the CDN server of the first bus stop 41a into content having a playback time longer than the second divided content 81b sent to the CDN server of the second bus stop 41b, can send In this case, there is an effect that the content can be transmitted more efficiently according to the user's situation than when the content is equally distributed and transmitted to the content transmission edge module.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따라, 에지 노드에서 운송 수단을 통해 사용자 단말기로 콘텐츠가 전송되는 모습을 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a state in which content is transmitted from an edge node to a user terminal through a transportation means according to another embodiment of the present invention.

도 6의 경우 도 4 및 도 5와 다르게 운송 수단(50)을 버스(51)가 아닌 지하철(52)인 경우를 가정한 것이다. 따라서, 도 6에서 각각의 지하철 정류장은 복수 개의 에지 노드를 역할을 할 수 있다.In the case of FIG. 6 , it is assumed that the transportation means 50 is a subway 52 rather than a bus 51 , unlike FIGS. 4 and 5 . Accordingly, each subway stop in FIG. 6 may serve as a plurality of edge nodes.

즉, 콘텐츠 전송 장치(100)에 의해 사용자에 전송할 콘텐츠가 콘텐츠 X로 결정된 경우, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 사용자가 탑승하고 있는 지하철(52)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)를 통해 수신 받은 정보들을 기초로 현재 지하철(52)의 위치 및 앞으로의 이동 경로를 예측하고, 이에 기반하여 콘텐츠 X를 분할 할 수 있다.That is, when the content transmission device 100 determines that the content to be transmitted to the user is content X, the content division module 120 receives it through the short-distance communication ap 55 mounted in the subway 52 on which the user is boarding. Based on the received information, the current location of the subway 52 and the future movement path may be predicted, and the content X may be divided based on this.

예를 들어, 제1지하철 정류장(42a)에 정차중인 지하철(52)에 탑승하고 있는 사용자의 이동 경로를 판단해본 결과 제2지하철 정류장(42b)을 거쳐 제3지하철 정류장(42c)까지 이동할 것으로 예측이 되는 경우, 통과하는 지하철 정류장(42)은 총 3개 이므로, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 근거리 통신 ap(55)로 사용자가 요청한 콘텐츠를 송신할 콘텐츠 송신 에지 노드를 제1지하철 정류장(42a), 제2지하철 정류장(42b) 및 제3지하철 정류장(42c), 총 3개로 결정할 수 있다.For example, as a result of determining the movement path of the user who is boarding the subway 52 that is stopped at the first subway stop 42a, it is predicted that the user will move to the third subway stop 42c via the second subway stop 42b. In this case, since there are a total of three subway stops 42 passing through, the content division module 120 sets the content transmission edge node to transmit the content requested by the user to the short-range communication ap 55 to the first subway stop 42a. , the second subway stop 42b and the third subway stop 42c, a total of three can be determined.

그 후, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 도 6에 도시된 바와 같이 콘텐츠 X(80)를 제1콘텐츠(81a), 제2콘텐츠(81b) 및 제3콘텐츠(81c)로 분할을 한 후, 제1콘텐츠(81a)는 제1지하철 정류장(42a)에 설치되어 있는 CDN서버로 송신하고, 제2콘텐츠(81b)는 제2지하철 정류장(42b)에 설치되어 있는 CDN 서버로 송신하고 제3콘텐츠(81c)는 제3지하철 정류장(41c)에 설치되어 있는 CDN 서버로 송신할 수 있다.After that, the content division module 120 divides the content X 80 into the first content 81a, the second content 81b, and the third content 81c as shown in FIG. The first content 81a is transmitted to the CDN server installed at the first subway stop 42a, the second content 81b is transmitted to the CDN server installed at the second subway stop 42b, and the third content ( 81c) may be transmitted to the CDN server installed at the third subway stop 41c.

종래기술에 따라 사용자 단말기가 하나의 에지 노드에 설치되어 있는 CDN서버로부터 하나의 콘텐츠를 모두 수신 받는 경우, 정차하는 시간이 짧거나 콘텐츠의 크기가 큰 경우 하나의 에지 노드에서 사용자가 콘텐츠를 전부 수신 받을 수 없는 문제점이 존재하였다.According to the prior art, when a user terminal receives all content from a CDN server installed in one edge node, when the stopping time is short or the size of the content is large, the user receives all content from one edge node There was an unacceptable problem.

그러나 도 4 내지 도6에 도시된 바와 같이 사용자 단말기(60)가 요청한 콘텐츠를 이동 경로에 기초하여 분할하여 수신 받는 경우, 콘텐츠를 작은 크기로 나눠 수신 받으므로 보다 안정적으로 콘텐츠를 수신 받을 수 있는 장점이 존재한다.However, as shown in FIGS. 4 to 6 , when the user terminal 60 divides and receives the requested content based on the moving path, the content is divided into small sizes and received, so that the content can be received more stably. this exists

또한, 본 발명에 따른 콘텐츠 분할 모듈(120)은 사용자의 요청 콘텐츠를 분할함에 있어서 인공신경망 모듈을 활용하여 사용자의 하차 지점을 예상한 후, 이게 기초하여 콘텐츠를 분할할 수 있다. 이하 도 7 및 도 8을 통해 자세히 설명하도록 한다.In addition, the content division module 120 according to the present invention predicts the user's drop off point by utilizing the artificial neural network module in dividing the user's requested content, and then divides the content based on this. Hereinafter, it will be described in detail with reference to FIGS. 7 and 8 .

도7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈이 학습하는 과정을 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating input information input to an artificial neural network module for predicting a departure point and output information output according to an embodiment of the present invention, and FIG. It is a diagram showing the learning process of the neural network module.

통신 모듈(110)을 통해 수신한 정보에, 사용자의 현재 위치와 하차 지점에 대한 명확한 정보가 수신되었다면, 이를 기초로 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하면 되지만, 그렇지 않은 경우 콘텐츠 분할 모듈(120)은 사용자의 요청 콘텐츠를 분할함에 있어서 인공신경망 모듈을 활용하여 사용자의 하차 지점을 예상한 후 이에 기초하여 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정할 수 있다.If clear information about the user's current location and getting off point is received in the information received through the communication module 110 , it is sufficient to determine the content transmission edge node based on this, but otherwise, the content division module 120 is the user In dividing the requested content of , an artificial neural network module is used to predict the user's drop off point, and the content transmission edge node can be determined based on this.

도 7과 도 8을 참고하면, 콘텐츠 분할 모듈(120)은 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121)을 포함할 수 있고, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(131)은 과거 사용자들의 위치 정보(15) 및 경로 정보(16)를 입력 정보로 하고, 출력 정보를 예상 하차 지점 정보(17)로 하여 학습 세션(122)을 통해 학습을 하고, 추론 세션(133)을 추론을 수행할 수 있다.Referring to FIGS. 7 and 8 , the content division module 120 may include a disembarkation point prediction artificial neural network module 121 , and the disembarkation point prediction artificial neural network module 131 provides location information 15 and Using the route information 16 as input information and the output information as the expected getting off point information 17 , it is possible to learn through the learning session 122 and perform inference through the inference session 133 .

또한, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121)은 인공신경망 모듈을 이용하여 학습을 수행함에 있어서, 출력되는 예상 하차 지점 정보(17)와 실제 사용자들의 하차 지점 정보(18)의 차이를 기초로 학습을 수행할 수 있다. 구체적으로, 예상 하자 지점과 실제 하자 지점과의 거리 차이를 산출한 후, 손실함수의 값이 최소가 되도록 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121)의 가중치를 학습할 수 있다.In addition, in performing learning using the artificial neural network module, the getting off point prediction artificial neural network module 121 performs learning based on the difference between the output predicted get off point information 17 and the actual users' get off point information 18 . can be done Specifically, after calculating the distance difference between the predicted defective point and the actual defective point, the weight of the drop-off point prediction artificial neural network module 121 may be learned so that the value of the loss function is minimized.

따라서, 본 발명의 경우 사용자 단말기(60)로부터 사용자의 정확한 하차 지점에 대한 정보를 수신 받지 못하더라도, 과거 데이터를 기초로 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121)이 사용자의 예상 하차 지점을 비교적 정확하게 추론할 수 있으므로, 콘텐츠 분할 모듈(120)이 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정함에 있어서 보다 사용자의 이동 경로에 맞춰 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정할 수 있는 장점이 존재한다.Therefore, in the case of the present invention, even if information on the user's exact drop off point is not received from the user terminal 60, the drop off point prediction artificial neural network module 121 based on the past data relatively accurately infers the user's expected get off point. Therefore, there is an advantage that the content division module 120 can determine the content transmission edge node according to the user's moving path rather than when determining the content transmission edge node.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121)은 특징 추출 모듈(122) 어텐션 모듈(123), 예상 하차 지점 출력 모듈(124)을 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the getting off point prediction artificial neural network module 121 may include a feature extraction module 122 , an attention module 123 , and an expected getting off point output module 124 .

특징 추출 모듈(122)은, 사용자에 의해 요청된 입력 정보(21)인 콘텐츠의 썸네일 이미지 또는 특정 프레임을 입력 정보로 하고 특징 벡터(22)를 출력 정보로 하는 모듈이다. 특징 추출 모듈(122)의 특징 벡터(22) 출력과 관련하여, 도9 본 발명의 다른 실시예에 따른 특징 추출 모듈(122)의 구성을 도시한 모식도이다.The feature extraction module 122 is a module that uses a thumbnail image or a specific frame of content as input information 21 requested by a user as input information and uses a feature vector 22 as output information. In relation to the feature vector 22 output of the feature extraction module 122, FIG. 9 is a schematic diagram showing the configuration of the feature extraction module 122 according to another embodiment of the present invention.

도 9 도시된 바와 같이, 특징 추출 모듈(122)은 ConvNet을 포함하는 기학습된 이미지 분류 인공신경망에서 전연결 레이어(Fully Connected Layer, 23)와 출력 레이어(Output Layer) 이전의 레이어(22)에서 출력된 벡터를 입력된 썸네일 이미지 또는 특정 프레임에 대한 특징 벡터(31)로 출력하는 모듈이다. As shown in FIG. 9 , the feature extraction module 122 is a fully connected layer (23) and an output layer (22) before the pre-learned image classification artificial neural network including ConvNet. This module outputs the output vector as the input thumbnail image or the feature vector 31 for a specific frame.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 특징 추출 모듈(122)은 기학습된 이미지 분류 인공신경망의 Convolution layer의 마지막 단(22)에서 그 특징을 추출한 결과에 평균값 풀링(avg_pooling)을 적용한 n차원의 벡터를 입력된 썸네일 이미지 또는 특정 프레임에 대한 특징 벡터(31)로 출력하도록 구성될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, the feature extraction module 122 is an n-dimensional vector to which average value pooling (avg_pooling) is applied to the result of extracting the feature in the last stage 22 of the convolution layer of the pre-learned image classification artificial neural network. may be configured to output as a feature vector 31 for an input thumbnail image or a specific frame.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 특징 추출 모듈(122)의 예시를 도시한 모식도이다.10 is a schematic diagram illustrating an example of the feature extraction module 122 according to another embodiment of the present invention.

도 10 도시된 바와 같이, 예를 들어, 기학습된 이미지 분류 인공신경망이 ResNet-50의 구조를 사용하는 경우, 마지막 Convolution layer인 Conv5에서 출력된 7x7x2,048의 벡터에 7x7 Average Pooling layer를 진행하여 출력되는 2,048차원의 벡터가 특징 벡터(31)로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 10, for example, when the pre-trained image classification artificial neural network uses the structure of ResNet-50, a 7x7 Average Pooling layer is performed on the 7x7x2,048 vector output from Conv5, which is the last convolution layer. The output 2,048-dimensional vector may be configured as the feature vector 31 .

어텐션 모듈(123)의 어텐션 벡터 출력과 관련하여, 도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 어텐션 모듈(123)을 도시한 모식도이다.In relation to the output of the attention vector of the attention module 123, FIG. 11 is a schematic diagram illustrating the attention module 123 according to another embodiment of the present invention.

어텐션 모듈(123)은 썸네일 이미지 또는 특정 프레임에 대한 특징 벡터(31), 콘텐츠 요청 정보에 대응되는 콘텐츠에 포함된 콘텐츠 제목이나 콘텐츠 내용의 콘텍스트 벡터(32), 콘텐츠 요청 시의 위치 정보(33), 콘텐츠 요청 시의 경로 정보(34), 콘텐츠 요청 시의 시간 정보(35)를 입력 정보로 하고, 어텐션 벡터(61)를 출력 정보로 하는 모듈이다.The attention module 123 includes a feature vector 31 for a thumbnail image or a specific frame, a context vector 32 for a title or content content included in a content corresponding to the content request information, and location information 33 for a content request. , a module in which route information 34 at the time of content request, time information 35 at the time of content request as input information, and an attention vector 61 as output information.

콘텍스트 벡터(32)는 콘텐츠 요청 정보에 대응되는 콘텐츠에 포함된 콘텐츠 제목이나 콘텐츠 내용을 구성하는 텍스트 정보를 Word2Vec이나 Sent2Vec 의 텍스트 임베딩 모델로 임베딩하여 생성될 수 있다.The context vector 32 may be generated by embedding the content title or text information constituting the content content included in the content corresponding to the content request information into a text embedding model of Word2Vec or Sent2Vec.

콘텐츠 요청 시의 위치 정보(33)는 GPS 좌표 정보 또는 가장 가까운 정류장 정보를 의미할 수 있다.The location information 33 at the time of content request may mean GPS coordinate information or information on the nearest stop.

콘텐츠 요청 시의 경로 정보(34)는 사용자 단말기(60)에서 콘텐츠가 요청될 때 사용자 단말기(60)와 연결된 운송 수단(50)의 근거리 통신 AP(55)에 대한 정보를 기초로 출력되는 운송 수단(50)에 대한 정보를 의미할 수 있다.The route information 34 at the time of content request is a transportation means outputted based on information on the short-range communication AP 55 of the transportation means 50 connected to the user terminal 60 when the content is requested from the user terminal 60 . (50) may mean information about.

콘텐츠 요청 시의 시간 정보(35)는 사용자 단말기(60)에서 콘텐츠가 요청될 때의 시간 정보를 의미할 수 있다. The time information 35 at the time of content request may refer to time information when the content is requested from the user terminal 60 .

도 11에 도시된 바와 같이, 어텐션 모듈(123)은 각각 서로 다른 차원을 가지는 5개의 입력 정보(특징 벡터(31), 콘텍스트 벡터(32), 위치 정보(33), 경로 정보(34), 시간 정보(35))에 대하여 각 입력 정보 별로 ConvNet을 적용하여 1차원으로 축소하고, 축소된 벡터에 대해 활성화 함수(Softmax, ReLU 등)를 적용하여 5x1 차원의 어텐션 벡터를 출력하도록 구성된다. 어텐션 모듈(123)은 출력된 어텐션 벡터(61)를 입력 정보에 가중치로서 곱하여 어텐션 벡터가 적용된 입력 정보인 어텐션 입력 정보(62)를 출력하도록 구성된다.As shown in FIG. 11 , the attention module 123 includes five pieces of input information (a feature vector 31 , a context vector 32 , location information 33 , path information 34 , and time each having different dimensions). Information 35) is reduced to one dimension by applying ConvNet for each input information, and an activation function (Softmax, ReLU, etc.) is applied to the reduced vector to output a 5x1 dimension attention vector. The attention module 123 is configured to output the attention input information 62 that is input information to which the attention vector is applied by multiplying the output attention vector 61 as a weight to the input information.

어텐션 모듈의 인공신경망 구성과 관련하여, 도 11에 도시된 바와 같이 어텐션 모듈의 인공신경망은, 예를 들어, "Conv1-BN,ReLU-Conv2-BN,ReLU-Conv3-BN,ReLU-Conv4-BN-Softmax"의 구조로 구성될 수 있고, 출력된 feature map을 Channel-wise Concatenation(xl=Hl([x0,x1,...,xl])) 해주는 Dense Connectivity가 적용될 수 있다. BN은 Batch Normalization을 의미하고, ReLU는 Rectified Linear Unit을 의미한다. 이러한 구조는 기존의 ResNet 구조에 비하여 레이어를 통과할수록 특징이 사라지는 Vanishing gradient problem이 완화되는 효과, 특징의 전파가 강화되는 효과, 파라미터가 감소하여 복잡도가 저감되는 효과, 적은 수의 학습 데이터로 수행이 가능하고 overfitting이 저감되는 효과가 발생된다.Regarding the configuration of the artificial neural network of the attention module, as shown in FIG. 11, the artificial neural network of the attention module is, for example, "Conv1-BN, ReLU-Conv2-BN, ReLU-Conv3-BN, ReLU-Conv4-BN. -Softmax" structure, and Dense Connectivity that channel-wise concatenation (xl=Hl([x0,x1,...,xl])) of the output feature map can be applied. BN stands for Batch Normalization, and ReLU stands for Rectified Linear Unit. Compared to the existing ResNet structure, this structure alleviates the vanishing gradient problem, in which features disappear as it passes through layers, the effect of strengthening the propagation of features, the effect of reducing the complexity by reducing parameters, possible and the effect of reducing overfitting occurs.

예상 하차 지점 출력 모듈(124)은 어텐션 입력 정보를 입력 받고 예상 하차 지점 정보를 출력하는 모듈이다.The expected getting off point output module 124 is a module that receives attention input information and outputs expected get off point information.

예상 하차 지점 출력 모듈(124)은 분류기로서 SVM(Support Vector Machine), 의사결정트리(Decision Tree), 인공신경망 등의 구조가 활용될 수 있다. 어텐션 입력 정보(62)는 5x1차원의 벡터로서 5개의 입력 정보(특징 벡터, 콘텍스트 벡터, 위치 정보, 경로 정보, 시간 정보)에 대하여 어텐션 모듈에서 출력된 어텐션 벡터(61)가 적용된 가중 벡터를 의미한다.The expected getting off point output module 124 may use a structure such as a support vector machine (SVM), a decision tree, or an artificial neural network as a classifier. The attention input information 62 is a 5x1-dimensional vector, and refers to a weight vector to which the attention vector 61 output from the attention module is applied to five input information (feature vector, context vector, location information, path information, time information). do.

예상 하차 지점 정보(64)는, 사용자 단말기(60)서 콘텐츠가 요청된 이후 몇 개의 정류장을 이용하는지에 대한 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 콘텐츠 A를 요청한 이후에 추가로 5개의 정류장을 더 지나서 하차한 경우, 예상 하차 지점 정보는 '5'가 될 수 있다. 예상 하차 지점 정보로서 하차 지점의 좌표나 하차 지점의 정류장 일련 번호 등을 활용하는 방법과 비교할 때, 사용자 단말기(60)에서 콘텐츠가 요청된 이후 몇 개의 정류장을 이용하는지에 대한 정보를 예상 하차 지점 정보로 구성하게 되면 예상 하차 지점 출력 모듈(124)의 학습 세션에서 예상 하차 지점 출력 모듈의 파라미터 업데이트를 위한 비교 데이터(ground truth)를 구성하는 것이 용이해지는 효과가 발생된다.The expected getting off point information 64 may mean information on how many stops are used after the content is requested from the user terminal 60 . For example, when the user gets off after passing 5 additional stops after requesting the content A, the expected disembarkation point information may be '5'. In comparison with the method of using the coordinates of the disembarkation point or the stop serial number of the disembarkation point as expected disembarkation point information, information on how many stops are used after the content is requested from the user terminal 60 is estimated disembarkation point information When configured as , it becomes easy to construct comparison data (ground truth) for parameter update of the expected drop off point output module in the learning session of the expected drop off point output module 124 .

예상 하차 지점 출력 모듈(124)의 구조와 관련하여, 도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 예상 하차 지점 출력 모듈(124)을 도시한 모식도이다.With respect to the structure of the expected disembarkation point output module 124, FIG. 12 is a schematic diagram illustrating the expected disembarkation point output module 124 according to another embodiment of the present invention.

도 12에 도시된 바와 같이, 예상 하차 지점 출력 모듈(124)로서 인공신경망이 활용되는 경우에는 예를 들어, "FC-ReLU-FC-ReLU-FC-Softmax"의 구조와 같이 전결합 레이어(Fully Connected Layer, 63)를 포함하는 인공신경망으로 구성될 수 있다. FC는 Fully Connected Layer를 의미한다. 이러한 예상 하차 지점 출력 모듈(124)의 구조는 전결합 레이어(FC Layer)를 n개 쌓아 예상 하차 지점 정보(64)를 출력하도록 구성되어 추론 성능을 향상시키는 효과가 존재한다. As shown in FIG. 12 , when an artificial neural network is used as the expected getting off point output module 124 , for example, a full coupling layer (Fully) like the structure of "FC-ReLU-FC-ReLU-FC-Softmax" It can be composed of an artificial neural network including a Connected Layer, 63). FC stands for Fully Connected Layer. The structure of the expected getting off point output module 124 is configured to output the predicted get off point information 64 by stacking n pre-coupling layers (FC Layers), thereby improving inference performance.

다시 도 3으로 돌아와, 콘텐츠 전송 장치(100)의 다른 구성 요소에 대해 설명하면, 콘텐츠 결정 모듈(130)은 복수 개의 에지 노드(40)마다, 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보를 기초로 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 결정된 선호 콘텐츠를 복수 개의 에지 노드(40)로 송신할 수 있다.Referring back to FIG. 3 , another component of the content transmission apparatus 100 will be described. For each of the plurality of edge nodes 40 , the content determination module 130 provides a user based on past content request information of users who have requested content. may determine preferred content to be preferred for each specific time period, and transmit the determined preferred content to the plurality of edge nodes 40 .

사용자들이 요청하는 콘텐츠는 항상 동일한 콘텐츠를 요청하는 것이 아니라, 시간에 따라, 장소에 따라 요청하는 콘텐츠의 종류는 다양하게 다르나, 특정 시간대에서 집중적으로 요청하는 콘텐츠의 종류는 한정적이다. 따라서, 본 발명의 콘텐츠 결정 모듈(130)처럼 서로 다른 위치에 존재하는 복수 개의 에지 노드(40)마다, 그 에지 노드(40)를 기준으로 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보에 기초하여 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 결정된 선호 콘텐츠를 복수 개의 에지 노드(40)로 상기 특정 시간대 이전에 송신을 해 놓으면 보다 안정적으로 사용자들에게 콘텐츠를 제공할 수 있는 효과가 존재한다.The content requested by users does not always request the same content, and the types of content requested by time and place vary in various ways, but the types of content requested intensively in a specific time period are limited. Therefore, as in the content determination module 130 of the present invention, for each of the plurality of edge nodes 40 that exist in different locations, based on the past content request information of users who requested content based on the edge node 40, users If preferred content to be preferred is determined for each specific time period and the determined preferred content is transmitted to the plurality of edge nodes 40 before the specific time period, there is an effect of more stably providing content to users.

또한, 본 발명에 따른 콘텐츠 결정 모듈(130)은 사용자들의 선호 콘텐츠를 결정함에 있어서 인공신경망 모듈을 활용하여 선호 콘텐츠를 결정할 수 있다. 이하 도 13내지 도 17을 통해 자세히 설명한다.In addition, the content determination module 130 according to the present invention may determine the preferred content by using the artificial neural network module in determining the preferred content of users. Hereinafter, it will be described in detail with reference to FIGS. 13 to 17 .

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이고, 도14는 본 발명의 일 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈이 학습하는 과정을 도시한 도면이다. 도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 결정 모듈의 콘텐츠 결정 강화학습 모듈의 구조를 도시한 모식도이고, 도16과 도 17은 본 발명의 여러 실시예에 따라, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈이 결정한 콘텐츠를 복수 개의 에지 노드로 송출하는 모습을 도시한 도면이다.13 is a diagram illustrating input information input to a content determination neural network module and output information outputted to a content determination neural network module according to an embodiment of the present invention, and FIG. 14 is a content determination neural network module according to an embodiment of the present invention. This is a diagram showing the learning process. 15 is a schematic diagram illustrating the structure of a content determination reinforcement learning module of a content determination module according to another embodiment of the present invention, and FIGS. 16 and 17 are, according to various embodiments of the present invention, determined by the content determination artificial neural network module It is a diagram illustrating a state in which content is transmitted to a plurality of edge nodes.

도 13과 도 14을 참고하면, 콘텐츠 결정 모듈(130)은 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)을 포함할 수 있고, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)은 과거 사용자들의 콘텐츠 요청 정보(11)와 콘텐츠를 요청한 시간의 정보(12)를 입력 정보로 하고, 출력 정보를 시간대별 사용자들이 선호하는 선호 콘텐츠 정보(13)로 하여 학습 세션(132)을 통해 학습을 하고, 추론 세션(133)을 추론을 수행할 수 있다.13 and 14 , the content determination module 130 may include a content determination neural network module 131 , and the content determination artificial neural network module 131 may include content request information 11 and content of past users. Using the information 12 of the requested time as input information, and the output information as the preferred content information 13 preferred by users for each time period, learning through the learning session 132, and the inference session 133 for inference can be done

구체적으로, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)은 도 9에 도시된 바와 같이 사용자들의 콘텐츠 요청 정보(11)와 콘텐츠를 요청한 시간의 정보(12)를 입력 정보로 한 후, 이를 추론하여 시간대별로 사용자들이 선호하는 선호 콘텐츠 정보(13)를 출력할 수 있다. 더 나아가 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)은 선호 콘텐츠 정보(13)를 출력함에 있어서 시간대별로 나누어 특정 시간대마다 사용자들이 선호하는 선호 콘텐츠 정보(13)를 나누어 출력할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 9 , the content determination artificial neural network module 131 uses the content request information 11 and the content request time information 12 as input information, and then infers this to determine the user by time zone. It is possible to output the preferred content information 13 preferred by the users. Furthermore, in outputting the preferred content information 13 , the content determination artificial neural network module 131 may divide the preferred content information 13 and output the preferred content information 13 preferred by users for each specific time period.

예를 들어, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)은 아웃풋 레이어를 시간대별로 나누어서(예를 들어 한시간 단위) 각각의 시간대별로 사용자들이 선호하는 콘텐츠를 학습하고 추론할 수 있다. 따라서, 한 시간 단위로 선호 콘텐츠 정보(13)를 출력하는 경우 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)의 아웃풋 레이어는 총 24장이 될 수 있으며, 2시간 단위로 선호 콘텐츠 정보(13)를 출력하는 경우 아웃풋 레이어는 총 12장이 될 수 있다. 이러한 시간 단위는 사용 환경에 따라 다양하게 설정될 수 있다.For example, the content determination artificial neural network module 131 may divide the output layer by time period (eg, one hour unit) to learn and infer content preferred by users for each time period. Therefore, when the preference content information 13 is output in units of one hour, the output layer of the content determination artificial neural network module 131 may be a total of 24 sheets, and when the preference content information 13 is output in units of two hours, the output layer There can be a total of 12 layers. Such a time unit may be variously set according to a usage environment.

또한, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)은 인공신경망 모듈을 이용하여 학습을 수행함에 있어서, 출력되는 선호 콘텐츠 정보(13)와 실제 요청 콘텐츠 정보(14)의 차이를 기초로 학습을 수행할 수 있다.In addition, the content determination artificial neural network module 131 may perform learning based on the difference between the output preference content information 13 and the actual requested content information 14 when performing learning using the artificial neural network module. .

구체적으로, 출력되는 시간대별 선호 콘텐츠와 실제 그 시간대에 사용자들이 요청한 콘텐츠 정보와 거리를 비교함으로써, 손실함수의 값이 최소가 되도록 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)의 가중치를 학습할 수 있다.Specifically, it is possible to learn the weight of the content determination artificial neural network module 131 so that the value of the loss function is minimized by comparing the output preferred content for each time period with the content information requested by users in the actual time period and the distance.

예를 들어, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)이 신뢰도 0.8로 특정 시간대(오후 1시 ~ 2시)의 선호 콘텐츠를 X로 결정하였는데, 실제 특정 시간대(1시 ~ 2시)에 선호한 콘텐츠들을 분석한 결과 요청 콘텐츠로 가장 높은 비중을 차지고 있는 콘텐츠가 Y 콘텐츠인 경우 콘텐츠 X에 대한 신뢰도를 조정하는 방법으로 학습을 수행할 수 있다.For example, the content determination artificial neural network module 131 determines the preferred content in a specific time period (1 pm to 2 pm) as X with a reliability of 0.8. As a result of the analysis, if the content that occupies the highest proportion as requested content is content Y, learning can be performed by adjusting the reliability of content X.

그리고 이러한 학습은 복수 개의 에지 노드(40)로부터 수신한 정보를 통합하여 학습을 수행할 수 도 있지만, 각각의 복수 개의 에지 노드(40)마다 독립적으로 수행될 수 있다. 사용자들이 요청하는 정보는 시간에 따라 달라질 수 있지만, 사용자들이 위치하는 지역에 따라 같은 시간대이어도 다른 콘텐츠를 요청할 수 있다. 따라서, 본 발명의 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)처럼 복수 개의 에지 노드마다 학습을 하여 시간대별로 선호 콘텐츠 정보(13)를 출력하면, 보다 정확히 특정 지역의 사용자들이 선호할 수 있는 선호 콘텐츠를 미리 에지 노드(40)에 송신해 놓을 수 있는 장점이 존재한다.In addition, such learning may be performed by integrating information received from the plurality of edge nodes 40 , but may be performed independently for each of the plurality of edge nodes 40 . The information requested by users may vary according to time, but depending on the region where users are located, different content may be requested even in the same time zone. Accordingly, when the preferred content information 13 is output for each time period by learning for each of a plurality of edge nodes as in the content determination artificial neural network module 131 of the present invention, the preferred content that users in a specific area may prefer is more precisely edged in advance. There is an advantage of being able to transmit to the node 40 .

콘텐츠 결정 모듈(130)의 다른 실시예와 관련하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 결정 모듈(130)은 콘텐츠 결정 강화학습 모듈을 포함할 수 있다. 도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 결정 모듈의 콘텐츠 결정 강화학습 모듈(134)의 구조를 도시한 모식도이다.Regarding another embodiment of the content determination module 130 , the content determination module 130 according to another embodiment of the present invention may include a content determination reinforcement learning module. 15 is a schematic diagram showing the structure of the content determination reinforcement learning module 134 of the content determination module according to another embodiment of the present invention.

도 15에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 결정 모듈의 콘텐츠 결정 강화학습 모듈(134)은, Agent를 콘텐츠 결정 강화학습 모듈로 하고, Environment를 기존의 콘텐츠 요청 정보에 대응되는 썸네일 이미지 또는 특정 프레임에 대한 특징 벡터(31), 콘텐츠 요청 정보에 대응되는 콘텐츠에 포함된 콘텐츠 제목이나 콘텐츠 내용의 콘텍스트 벡터(32), 콘텐츠 요청 시의 위치 정보(33), 콘텐츠 요청 시의 경로 정보(34), 콘텐츠 요청 시의 시간 정보(35)로 하며, State를 어느 엣지 노드에 대한 Action인지에 대한 정보인 엣지 노드 정보 및 선호 콘텐츠를 예측하고자 하는 시간대인 예측 시간대 정보로 하고, Action을 선호 콘텐츠 정보의 결정으로 하며, Reward를 선호 콘텐츠 정보에 대응되는 콘텐츠가 실제 해당 시간대에 요청된 횟수의 점유율인 선호 콘텐츠 점유율(해당 시간대의 선호 콘텐츠 요청 수/해당 시간대의 전체 콘텐츠 요청 수)로 하여, Reward가 높아지는 방향으로 콘텐츠 결정 강화학습 모듈(134)의 파라미터가 학습되도록 구성될 수 있다. 따라서, 본 발명은 콘텐츠 결정 강화학습 모듈(134)에서 학습이 진행될수록 Reward가 높아지는 방향으로 학습이 되므로 보다 사용자의 기호에 맞춘 콘텐츠를 사용자에게 제공해줄 수 있으며, 이러한 콘텐츠는 다수의 사용자들이 선호하는 콘텐츠에 해당할 확률이 높으므로, 특정 시간대 이전에 CDN 서버에 저장해 놓는 경우, CDN 서버의 활용을 높이면서 콘텐츠 요청에 따른 트래픽 과부하를 막을 수 있는 효과가 존재한다. As shown in FIG. 15 , the content determination reinforcement learning module 134 of the content determination module uses the Agent as the content determination reinforcement learning module, and the Environment as a thumbnail image corresponding to the existing content request information or a feature for a specific frame. A vector 31, a context vector 32 of a content title or content content included in the content corresponding to the content request information, location information 33 at the time of a content request, path information at the time of a content request 34, when requesting a content is the time information 35 of, State is edge node information, which is information about which edge node is Action, and prediction time information, which is a time period in which preferred content is to be predicted, Action is determined as preferred content information, Content is determined in the direction of increasing the reward by setting the reward as the preferred content share (the number of preferred content requests in the corresponding time period/the total number of content requests in the corresponding time period), which is the share of the number of times that content corresponding to the preferred content information is actually requested in the corresponding time period. The parameters of the reinforcement learning module 134 may be configured to be learned. Therefore, in the present invention, since the learning in the content determination reinforcement learning module 134 progresses in the direction that the reward increases, content more tailored to the user's preference can be provided to the user, and such content is preferred by a large number of users. Since there is a high probability that it corresponds to content, if it is stored on the CDN server before a specific time period, there is an effect of increasing the utilization of the CDN server and preventing traffic overload due to content requests.

도 16을 참조하여 설명하면, 도 16에 도시된 바와 같이 콘텐츠 전송 장치(110)의 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)이 오후 1시에서 2시 사이에는, 제1에지 노드에 해당하는 제1버스 정류장(41a)에서는 X 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단되고, 제2에지 노드에 해당하는 제2버스 정류장(41b)에서는 Y 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단되고, 제3에지 노드에 해당하는 제3버스 정류장(41c)에서는 Z 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단된 경우, 특정 시간대인 1시가 되기 전에 제1버스 정류장(41a)의 CDN서버로는 X 콘텐츠를, 제2버스 정류장(41b)의 CDN 서버로는 Y 콘텐츠를, 제3에지 노드에 해당하는 제3버스 정류장(41c)의 CDN 서버로는 Z 콘텐츠를 송신해 놓을 수 있다. 이러한 방법으로 콘텐츠를 미리 CDN 서버로 송신해 놓는 경우 특정 시간대에서 특정 콘텐츠를 요구하는 사용자들의 요청에 대해 과부하 없이 보다 쉽게 콘텐츠를 사용자 단말기(60)로 전송할 수 있는 효과가 존재한다.Referring to FIG. 16 , as shown in FIG. 16 , the content determination artificial neural network module 131 of the content transmission device 110 performs the first bus corresponding to the first edge node between 1:00 PM and 2:00 PM. At the stop 41a, it is determined that the preference of the X content is the highest, and at the second bus stop 41b corresponding to the second edge node, the preference of the Y content is determined as the highest, and the preference of the Y content is determined as the highest at the second bus stop 41b corresponding to the second edge node. When it is determined that the preference of the Z content is the highest at the 3 bus stop 41c, X content is transferred to the CDN server of the first bus stop 41a before 1 o'clock, which is a specific time, and the content of the second bus stop 41b. The Y content may be transmitted to the CDN server, and the Z content may be transmitted to the CDN server of the third bus stop 41c corresponding to the third edge node. In this way, if the content is transmitted to the CDN server in advance, there is an effect that the content can be more easily transmitted to the user terminal 60 without overloading the user's request for the specific content in a specific time period.

도 17의 경우는 도 16과 다르게 운송 수단(50)을 버스(51)가 아닌 지하철(52)인 경우를 가정하여 콘텐츠 전송 장치(100)가 복수 개의 콘텐츠를 여러 에지 노드에 송신하는 모습을 도시한 도면이다. 따라서, 도 12에서 각각의 지하철 정류장은 복수 개의 에지 노드를 역할을 할 수 있다.In the case of FIG. 17, it is assumed that the transportation means 50 is a subway 52, not a bus 51, unlike in FIG. 16, and the content transmission apparatus 100 transmits a plurality of contents to several edge nodes. it is one drawing Accordingly, each subway stop in FIG. 12 may serve as a plurality of edge nodes.

도 17을 참조하여 설명하면, 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)이 오후 6시에서 8시 사이에는, 제1에지 노드에 해당하는 제1지하철 정류장(42a)에서는 X 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단하고, 제2에지 노드에 해당하는 제2지하철 정류장(42b)에서는 Y 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단하고, 제3에지 노드에 해당하는 제3지하철 정류장(42c)에서 Z 콘텐츠의 선호도가 가장 높은 것으로 판단한 경우, 콘텐츠 전송 장치(100)는 특정 시간대인 6시가 되기 전에 복수 개의 콘텐츠를 알맞게 복수 개의 에지 노드를 전송할 수 있다. 도12를 기준으로는 제1지하철 정류장(42a)의 CDN서버로는 X 콘텐츠를, 제2지하철 정류장(42b)의 CDN 서버로는 Y 콘텐츠를, 제3에지 노드에 해당하는 제3지하철 정류장(42c)의 CDN 서버로는 콘텐츠를 송신해 놓을 수 있다. 이러한 방법으로 콘텐츠를 미리 CDN 서버로 송신해 놓는 경우 특정 시간대에서 특정 콘텐츠를 요구하는 사용자들의 요청에 대해 과부하 없이 보다 쉽게 콘텐츠를 전송할 수 있는 효과가 존재한다.Referring to FIG. 17 , the content determination artificial neural network module 131 determines that the preference of X content is the highest at the first subway stop 42a corresponding to the first edge node between 6:00 PM and 8:00 PM. In the second subway stop 42b corresponding to the second edge node, it is determined that the Y content has the highest preference, and at the third subway stop 42c corresponding to the third edge node, the Z content has the highest preference. If it is determined that there is, the content transmission apparatus 100 may transmit the plurality of content appropriately to the plurality of edge nodes before 6 o'clock, which is a specific time period. 12, the CDN server of the first subway stop 42a receives the X content, the CDN server of the second subway stop 42b receives the Y content, and the third subway stop corresponding to the third edge node ( 42c) of the CDN server can transmit the content. In this way, if the content is transmitted to the CDN server in advance, there is an effect that the content can be transmitted more easily without overloading the user's request for the specific content in a specific time period.

다시 도 3으로 돌아와, 콘텐츠 전송 장치(100)의 남은 구성 요소에 대해 설명하면, 제어 모듈(150)은 콘텐츠 전송 장치(100)의 전반적인 모든 작동을 제어함과 동시에 복수 개의 에지 노드(40)의 작동을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어 모듈(150)은 사용자의 이동 경로에 맞춰 분할된 복수 개의 콘텐츠가 복수 개의 에지 노드(40)에서 순차적으로 사용자가 탑승하고 있는 운송 수단(50)의 근거리 통신 AP(55)로 송신될 수 있도록 콘텐츠 송신 에지 노드의 작동을 제어할 수 있다.Referring back to FIG. 3 , the remaining components of the content transmission device 100 will be described. The control module 150 controls the overall operation of the content transmission device 100 and simultaneously controls the operation of the plurality of edge nodes 40 . operation can be controlled. Specifically, the control module 150 transmits a plurality of contents divided according to the user's moving path from the plurality of edge nodes 40 to the short-range communication AP 55 of the transportation means 50 in which the user is riding in sequence. You can control the operation of the content sending edge node so that it can be

메모리 모듈(150)은 통신 모듈(110)이 송신한 사용자들에 대한 각종 정보가 저장될 수 있으며, 저장된 정보는 하차 지점 예상 인공신경망 모듈(121) 및 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈(131)이 학습을 하고 추론을 함에 있어 필요한 자료로 활용될 수 있다.The memory module 150 may store various types of information about users transmitted by the communication module 110, and the stored information is the get-off point prediction artificial neural network module 121 and the content determining artificial neural network module 131 to learn. and can be used as necessary data for making inferences.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템의 동작 순서를 도시한 순서도이다.18 is a flowchart illustrating an operation sequence of a content transmission control system according to an embodiment of the present invention.

도 18을 참고하면, 사용자 단말기(60)는 에지 노드(40)로 콘텐츠 전송 요청 정보를 송신할 수 있다.(S10)Referring to FIG. 18 , the user terminal 60 may transmit content transmission request information to the edge node 40 ( S10 ).

구체적으로, 도면에는 도시되어 있지 않지 않지만, 사용자 단말기(60)와 에지 노드(40) 사이에는 운송 수단(50)에 탑재되어 있는 근거리 통신 ap(55)를 통해 사용자 단말기(60)가 요청한 정보가 에지 노드(40)의 CDN서버로 송신될 수 있으며, 송신되는 경우 현재 사용자의 위치 정보 및 경로 정보도 함께 송신될 수 있다.(S20)Specifically, although not shown in the drawing, information requested by the user terminal 60 is transmitted between the user terminal 60 and the edge node 40 through the short-distance communication ap 55 mounted on the transportation means 50 . It may be transmitted to the CDN server of the edge node 40, and when transmitted, the current user's location information and route information may also be transmitted. (S20)

그 후 에지 노드(40)는 코어 노드(30)로 수신한 정보들을 모두 송신하고, 코어 노드(30)는 사용자가 요청한 콘텐츠를 콘텐츠 서버(10)로부터 수신 받을 수 있다. (S30 ~S50)Thereafter, the edge node 40 transmits all received information to the core node 30 , and the core node 30 may receive the content requested by the user from the content server 10 . (S30 ~S50)

그 후, 코어 노드(30)는 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 콘텐츠를 송신할 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하고, 결정된 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 맞춰 콘텐츠 서버(10)로부터 수신한 콘텐츠를 복수 개로 분할 한다. (S60, S70)Thereafter, the core node 30 determines a content transmission edge node to transmit content based on the user's location information and path information, and receives the content received from the content server 10 according to the determined number of content transmission edge nodes. Split into multiple pieces. (S60, S70)

콘텐츠가 복수 개로 분할되면, 코어 노드(30)는 분할된 콘텐츠를 운송 수단(50)의 이동 경로에 맞춰 각각의 에지 노드(40)를 송신하고, 코어 노드(30)로부터 분할 콘텐츠를 수신 받은 에지 노드(40)는 운송 수단(50)이 각각의 에지 노드(40)에 정차하고 있는 동안, 운송 수단(50)의 근거리 통신 AP(55)로 수신 받은 콘텐츠를 송신하여 사용자 단말기(60)가 콘텐츠를 수신 받을 수 있도록 한다. (S80, S90)When the content is divided into a plurality of pieces, the core node 30 transmits the divided content to each edge node 40 according to the movement path of the transportation means 50 , and the edge receiving the divided content from the core node 30 . The node 40 transmits the received content to the short-range communication AP 55 of the transportation means 50 while the transportation means 50 is stopped at each edge node 40, so that the user terminal 60 can transmit the content. to be able to receive (S80, S90)

지금까지 도면을 통해 본 발명의 특징에 대해 자세히 살펴보았다.So far, the features of the present invention have been described in detail with reference to the drawings.

일 실시예에 따른 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법 및 장치는 에지 노드에 설치되어 있는 CDN 서버와 운송수단에 탑재되어 있는 근거리 무선 AP를 연결하여 다양한 콘텐츠를 고속으로 사용자에게 송신할 수 있는바, 사용자의 콘텐츠에 대한 만족감을 높임과 동시에 운송수단 내 탑재되어 있는 근거리 무선 AP의 활용성을 높일 수 있다.A content transmission method and apparatus in a core node for controlling a plurality of edge nodes according to an embodiment connects a CDN server installed in the edge node and a short-range wireless AP mounted in a vehicle to provide various contents to a user at high speed Since it can transmit, it is possible to increase the user's satisfaction with the content and at the same time increase the usability of the short-range wireless AP installed in the transportation means.

또한, 사용자의 이동 경로에 맞춰 콘텐츠를 분할 한 후 에지 노드로 송신하므로, 하나의 에지 노드에서 하나의 콘텐츠를 전부 수신하다 발생하는 끊김 현상 및 수신 시간 부족 등을 문제를 방지할 수 있다.In addition, since the content is divided according to the user's moving path and transmitted to the edge node, problems such as interruption and insufficient reception time that occur when one edge node receives all one content can be prevented.

또한, 에지 노드에서마다 사용자들이 선호하는 콘텐츠를 인공신경망을 활용하여 학습을 한 후, 선호하는 콘텐츠를 에지 노드에서의 CDN 서버에 미리 송신해 놓음으로써, 사용자들의 선호에 맞춘 콘텐츠를 적절하게 제공해줄 수 있는 효과와 동시에 CDN 서버에 미리 선호 콘텐츠를 저장해 두었기 때문에 콘텐츠 송신에 따른 과부하 문제를 방지할 수 있다.In addition, after learning the content preferred by users at each edge node using an artificial neural network, the preferred content is transmitted to the CDN server at the edge node in advance to provide content tailored to users’ preferences. At the same time, since preferred content is stored in the CDN server in advance, overload problems caused by content transmission can be prevented.

한편, 본 명세서에 기재된 "~부"로 기재된 구성요소들, 유닛들, 모듈들, 컴포넌트들 등은 함께 또는 개별적이지만 상호 운용 가능한 로직 디바이스들로서 개별적으로 구현될 수 있다. 모듈들, 유닛들 등에 대한 서로 다른 특징들의 묘사는 서로 다른 기능적 실시예들을 강조하기 위해 의도된 것이며, 이들이 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 실현되어야만 함을 필수적으로 의미하지 않는다. 오히려, 하나 이상의 모듈들 또는 유닛들과 관련된 기능은 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 수행되거나 또는 공통의 또는 개별의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들 내에 통합될 수 있다.On the other hand, components, units, modules, components, etc. described as "~" described in this specification may be implemented together or individually as interoperable logic devices. Depictions of different features of modules, units, etc. are intended to emphasize different functional embodiments, and do not necessarily imply that they must be realized by separate hardware or software components. Rather, functionality associated with one or more modules or units may be performed by separate hardware or software components or integrated within common or separate hardware or software components.

특정한 순서로 작동들이 도면에 도시되어 있지만, 이러한 작동들이 원하는 결과를 달성하기 위해 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 또는 모든 도시된 작동이 수행되어야 할 필요가 있는 것으로 이해되지 말아야 한다. 임의의 환경에서는, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 더욱이, 상술한 실시예에서 다양한 구성요소들의 구분은 모든 실시예에서 이러한 구분을 필요로 하는 것으로 이해되어서는 안되며, 기술된 구성요소들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.Although acts are shown in the drawings in a particular order, it should not be understood that such acts need to be performed in the particular order shown, or in sequential order, or that all shown acts need to be performed to achieve a desired result. . In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the division of various components in the above-described embodiments should not be construed as requiring such division in all embodiments, and the described components will generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products. It should be understood that there can be

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 또는 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 또는 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.A computer program (also known as a program, software, software application, script or code) may be written in any form of any programming language, including compiled or interpreted language or a priori or procedural language, as a stand-alone program or module; It can be deployed in any form, including components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment.

부가적으로, 본 특허문헌에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블럭도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다.Additionally, the logic flows and structural block diagrams described in this patent document describe corresponding acts and/or specific methods supported by corresponding functions and steps supported by the disclosed structural means, and corresponding It can also be used to build software structures and algorithms and their equivalents.

본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 작동하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상이 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.The processes and logic flows described herein may be performed by one or more programmable processors executing one or more computer programs to perform functions by operating on input data and generating output.

본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.The present description sets forth the best mode of the invention, and provides examples to illustrate the invention, and to enable any person skilled in the art to make or use the invention. This written specification does not limit the present invention to the specific terms presented.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.Although the above has been described with reference to the preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art or those having ordinary knowledge in the technical field will not depart from the spirit and technical scope of the present invention described in the claims to be described later. It will be understood that various modifications and variations of the present invention can be made without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the technical scope of the present invention should be defined by the claims rather than being limited to the contents described in the detailed description of the specification.

10: 콘텐츠 서버 30: 코어 노드
40: 에지 노드 41; 버스 정류장
42: 지하철 정류장 50: 운송 수단
51: 버스 52: 지하철
60: 사용자 단말기 100: 콘텐츠 전송 장치
110: 통신 모듈 120: 콘텐츠 분할 모듈
121: 하차 지점 예상 인공신경망 모듈
130: 콘텐츠 결정 모듈
131: 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈
140: 메모리 모듈
150: 제어 모듈
10: content server 30: core node
40: edge node 41; Bus stop
42: subway stop 50: means of transport
51: Bus 52: Subway
60: user terminal 100: content transmission device
110: communication module 120: content division module
121: an artificial neural network module for predicting the getting off point
130: content determination module
131: content determination artificial neural network module
140: memory module
150: control module

Claims (12)

복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치에 있어서,
사용자가 탑승 하고 있는 운송 수단의 근거리 통신AP와 연결되어 있는 상기 에지 노드를 통해 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 통신 모듈;
상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 상기 복수 개의 에지 노드 중에서 결정한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성하고, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 각각 송신하는 콘텐츠 분할 모듈;
상기 사용자의 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자의 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 제어 모듈; 및
상기 복수 개의 에지 노드마다, 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보를 기초로 상기 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 상기 선호 콘텐츠를 상기 복수 개의 에지 노드로 상기 특정 시간대 이전에 송신하는 콘텐츠 결정 모듈;을 더 포함하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
A content transmission apparatus in a core node that controls a plurality of edge nodes, the content transmission apparatus comprising:
a communication module for receiving the user's content request information, the user's location information, and route information through the edge node connected to the short-range communication AP of the transportation means in which the user is riding;
After determining a plurality of content transmission edge nodes from among the plurality of edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP based on the user's location information and path information, the content is transmitted in response to the number of the content transmission edge nodes a content division module dividing the divided contents into a plurality of pieces to generate divided contents, and transmitting the divided contents to the contents transmitting edge node according to the user's path information;
a control module for controlling the content transmission edge node so that the divided content can be transmitted to the user's terminal through the short-range communication AP connected to the user's terminal; and
For each of the plurality of edge nodes, based on past content request information of users who requested the content, the users determine the preferred content to be preferred for each specific time period, and transmit the preferred content to the plurality of edge nodes before the specific time period Content determination module; further comprising,
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
제 1항에 있어서,
상기 에지 노드는,
상기 근거리 통신 AP로 데이터를 송신할 수 있는 CDN(Contents Delivery Network) 서버를 포함하고, 상기 CDN 서버는 버스 정류장 및 지하철 정류장 중 적어도 하나에 배치되는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
The method of claim 1,
The edge node is
and a CDN (Contents Delivery Network) server capable of transmitting data to the short-range communication AP, wherein the CDN server is disposed at at least one of a bus stop and a subway stop,
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
제 1항에 있어서,
상기 콘텐츠 분할 모듈은,
상기 콘텐츠 송신 에지 노드간의 상기 운송 수단의 예상 이동 시간을 각각 산출한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수 및 상기 예상 이동 시간을 기초로 상기 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
The method of claim 1,
The content division module,
After calculating the estimated travel times of the transport means between the content transmitting edge nodes, respectively, generating the content into divided content having different sizes based on the number of the content transmitting edge nodes and the expected moving time,
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
제 1항에 있어서,
상기 콘텐츠 분할 모듈은,
상기 운송 수단이 상기 콘텐츠 송신 에지 노드에서 정차하는 정차 예상 시간을 각각 산출한 후, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수 및 상기 정차 예상 시간을 기초로 상기 콘텐츠를 서로 다른 크기를 가지는 분할 콘텐츠로 생성하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
The method of claim 1,
The content division module,
After calculating the expected stop times at which the transportation means stops at the content transmitting edge node, respectively, based on the number of the content transmitting edge nodes and the expected stop time, the content is generated as divided content having different sizes,
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
제 1항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 콘텐츠 송신 에지 노드에서 상기 운송 수단이 각각 정차하고 있는 동안, 상기 분할 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
The method of claim 1,
The control module is
transmitting the divided content to the short-range communication AP while the transport means are respectively stopped at the content transmitting edge node;
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈◈Claim 6 was abandoned when paying the registration fee.◈ 제 1항에 있어서,
상기 콘텐츠 분할 모듈은,
상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 입력 정보로 하고, 상기 사용자의 예상 하차 지점을 출력 정보로 하는 기학습된 하차 지점 예상 인공신경망 모듈;을 포함하고,
상기 하차 지점 예상 인공신경망 모듈은,
상기 사용자의 예상 하차 지점과 상기 사용자의 실제 하차 지점의 차이를 기초로 학습을 수행하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
The method of claim 1,
The content division module,
Pre-learned getting off point prediction artificial neural network module using the user's location information and route information as input information and using the user's expected getting off point as output information;
The get-off point prediction artificial neural network module,
Learning based on the difference between the user's expected getting off point and the user's actual getting off point,
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
삭제delete ◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈◈Claim 8 was abandoned when paying the registration fee.◈ 제 6항에 있어서,
상기 콘텐츠 결정 모듈은,
상기 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보 및 상기 과거 콘텐츠 요청의 시간 정보를 입력 정보로 하고, 시간대별 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 하는 기학습된 선호 콘텐츠 예측 인공신경망 모듈;을 포함하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
7. The method of claim 6,
The content determination module,
Pre-learned preferred content prediction artificial neural network module using the past content request information of the users and time information of the past content request as input information, and using preferred content information for each time period as output information;
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
◈청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈◈Claim 9 was abandoned at the time of payment of the registration fee.◈ 제 8항에 있어서,
상기 선호 콘텐츠 예측 인공신경망 모듈의 손실함수는,
상기 시간대별 선호 콘텐츠 정보와 실제 상기 사용자들이 요청한 콘텐츠 정보 사이의 거리를 포함하고,
상기 선호 콘텐츠 예측 인공신경망 모듈은, 상기 손실함수의 값이 최소가 되도록 상기 선호 콘텐츠 예측 인공신경망 모듈의 가중치를 학습하는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
9. The method of claim 8,
The loss function of the preferred content prediction artificial neural network module is,
Including the distance between the preferred content information for each time period and the content information actually requested by the users,
The preferred content prediction artificial neural network module learns the weight of the preferred content prediction artificial neural network module so that the value of the loss function is minimized.
A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes.
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법에 있어서,
사용자가 탑승하고 있는 운송 수단의 근거리 통신 AP와 연결되어 있는 상기 에지 노드를 통해 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 통신 모듈을 통해 수신하는 단계;
상기 복수 개의 에지 노드마다, 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보를 기초로 상기 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 상기 선호 콘텐츠를 상기 복수 개의 에지 노드로 상기 특정 시간대 이전에 송신하는 단계;
상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하는 단계;
상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성한 후, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 상기 통신 모듈을 이용하여 각각 송신하는 단계; 및
상기 사용자의 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자의 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 단계;를 포함하는
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법.
A content transmission method in a core node that controls a plurality of edge nodes, the method comprising:
receiving the user's content request information, the user's location information, and route information through a communication module through the edge node connected to the short-range communication AP of the transportation means in which the user is riding;
For each of the plurality of edge nodes, based on past content request information of users who requested the content, the users determine the preferred content to be preferred for each specific time period, and transmit the preferred content to the plurality of edge nodes before the specific time period step;
determining a plurality of content transmission edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP based on the user's location information and path information;
After dividing the content into a plurality of pieces corresponding to the number of the content transmission edge nodes to generate divided content, the divided content is transmitted to the content transmission edge node according to the user's route information using the communication module, respectively step; and
controlling the content transmission edge node so that the divided content can be transmitted to the user's terminal through the short-range communication AP connected to the user's terminal;
A content transmission method in a core node that controls a plurality of edge nodes.
제 10항에 있어서,
상기 에지 노드는,
상기 근거리 통신 AP로 데이터를 송신할 수 있는 CDN(Contents Delivery Network) 서버를 포함하고, 상기 CDN 서버는 버스 정류장 및 지하철 정류장 중 적어도 하나에 배치되는,
복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법.
11. The method of claim 10,
The edge node is
and a CDN (Contents Delivery Network) server capable of transmitting data to the short-range communication AP, wherein the CDN server is disposed at at least one of a bus stop and a subway stop,
A content transmission method in a core node that controls a plurality of edge nodes.
사용자가 탑승하고 있는 버스의 근거리 통신 AP와 연결되는 버스 정류장에 설치되어 있는 CDN 서버를 이용하여 사용자의 콘텐츠 요청 정보, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 복수 개의 에지 노드; 및
상기 복수 개의 에지 노드로부터 상기 사용자의 콘텐츠 요청 정보와 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보를 수신하는 통신 모듈;
상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 상기 복수 개의 에지 노드 중에서 결정하고, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 콘텐츠를 복수 개로 분할하여 분할 콘텐츠를 생성한 후, 상기 분할 콘텐츠를 상기 사용자의 경로 정보에 맞춰 상기 콘텐츠 송신 에지 노드로 각각 송신하는 콘텐츠 결정 모듈;
상기 사용자의 단말기와 연결되어 있는 상기 근거리 통신 AP를 통해 상기 분할 콘텐츠가 상기 사용자의 단말기로 송신될 수 있도록 상기 콘텐츠 송신 에지 노드를 제어하는 제어 모듈; 및
상기 복수 개의 에지 노드마다, 콘텐츠를 요청한 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보를 기초로 상기 사용자들이 특정 시간대별로 선호할 선호 콘텐츠를 결정하고, 상기 선호 콘텐츠를 상기 복수 개의 에지 노드로 상기 특정 시간대 이전에 송신하는 콘텐츠 결정 모듈;을 포함하는 코어 노드;를 포함하는
복수 개의 에지 노드를 제어하여 콘텐츠를 전송하는 콘텐츠 전송 시스템.
a plurality of edge nodes that receive user's content request information, the user's location information, and route information using a CDN server installed at a bus stop connected to the short-range communication AP of the bus on which the user is boarding; and
a communication module configured to receive the user's content request information and the user's location information and path information from the plurality of edge nodes;
A plurality of content transmission edge nodes to transmit the content to the short-range communication AP are determined from among the plurality of edge nodes based on the user's location information and path information, and the content is transmitted according to the number of the content transmission edge nodes. a content determination module for generating divided content by dividing it into a plurality of pieces, and then transmitting the divided content to the content transmission edge node according to the user's path information;
a control module for controlling the content transmission edge node so that the divided content can be transmitted to the user's terminal through the short-range communication AP connected to the user's terminal; and
For each of the plurality of edge nodes, based on past content request information of users who requested the content, the users determine the preferred content to be preferred for each specific time period, and transmit the preferred content to the plurality of edge nodes before the specific time period content determination module; including a core node comprising
A content delivery system that transmits content by controlling a plurality of edge nodes.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160097663A (en) * 2015-02-09 2016-08-18 삼성전자주식회사 Method and apparatus for transmitting and receiving information of servers in content delivery network system
KR20180110565A (en) * 2017-03-29 2018-10-10 에스케이텔레콤 주식회사 Method for controlling of contents transmition, apparatus thereof, computer-readable medium and program thereof
JP2019160311A (en) * 2018-03-14 2019-09-19 トヨタ自動車株式会社 Edge data transmission for connected vehicle

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102148147B1 (en) * 2013-10-21 2020-08-26 에스케이텔레콤 주식회사 Method for distributing a content and apparatus thereof
KR102209783B1 (en) * 2015-06-15 2021-01-28 에스케이텔레콤 주식회사 Method for providing streaming data packet through streaming server and node linking with base station, and node using the same
JP6495777B2 (en) * 2015-08-07 2019-04-03 Kddi株式会社 Transfer device, server device, and program for content distribution network

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160097663A (en) * 2015-02-09 2016-08-18 삼성전자주식회사 Method and apparatus for transmitting and receiving information of servers in content delivery network system
KR20180110565A (en) * 2017-03-29 2018-10-10 에스케이텔레콤 주식회사 Method for controlling of contents transmition, apparatus thereof, computer-readable medium and program thereof
JP2019160311A (en) * 2018-03-14 2019-09-19 トヨタ自動車株式会社 Edge data transmission for connected vehicle

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