KR102329073B1 - 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치 - Google Patents

Abstract

일 실시예에 따른 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 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, 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 모듈을 포함할 수 있다.

Description

사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치{A content transmission device in a core node that controls a plurality of edge nodes based on a user's preferred content}

본 발명은 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 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.

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.

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.

이와 같은 문제를 해결하고자 근래에는 CDN(Contents Delivery Network) 서비스가 이용되고 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

따라서, 일 실시예에 따른 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 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.

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.

일 실시예에 따른 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 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, 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 모듈을 포함하고, 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 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈을 포함할 수 있다.

상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은, 상기 시간대별 선호 콘텐츠와 실제 상기 사용자들이 요청한 콘텐츠 정보 사이의 거리를 손실함수로 하여, 상기 손실함수의 값이 최소가 되도록 상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈의 파라미터를 업데이트할 수 있다.

상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은, 상기 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 출력함에 있어서, 미리 설정된 시간 단위의 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 출력하고, 상기 미리 설정된 시간은, 1시간, 2시간, 3시간, 4시간, 6시간, 8시간, 12시간 또는 24시간을 포함할 수 있다.

상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은, 상기 복수 개의 에지 노드를 기준으로 각각 학습을 수행하여, 상기 복수 개의 에니 노드마다 상기 선호 콘텐츠를 출력 정보를 출력할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법은, 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 결정하는 단계, 상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 선호 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하는 단계, 상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 선호 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 상기 특정 시간대 이전에 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 단계를 포함하고 상기 선호 콘텐츠를 결정하는 단계는, 상기 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보 및 상기 과거 콘텐츠 요청의 시간 정보를 입력 정보로 하고, 상기 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 하는 기학습된 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈을 이용하여, 상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈에서 출력된 출력 정보를 이용하여 상기 선호 콘텐츠를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 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.

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.

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.

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.
도 7은 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.
도 9는 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 도 17은 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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 장치(100)의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이다.

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.

통신 모듈(110)는 콘텐츠 서버(10), 복수 개의 에지 노드(40) 및 사용자 단말기(60) 등과 통신을 수행하면서 데이터를 송신하고 수신할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따라, 에지 노드에서 운송 수단을 통해 사용자 단말기로 콘텐츠가 전송되는 모습을 도시한 도면이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 특징 추출 모듈(122)의 예시를 도시한 모식도이다.

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.

어텐션 모듈(123)의 어텐션 벡터 출력과 관련하여, 도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 어텐션 모듈(123)을 도시한 모식도이다.

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.

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.

콘텐츠 요청 시의 위치 정보(33)는 GPS 좌표 정보 또는 가장 가까운 정류장 정보를 의미할 수 있다.

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.

콘텐츠 요청 시의 시간 정보(35)는 사용자 단말기(60)에서 콘텐츠가 요청될 때의 시간 정보를 의미할 수 있다.

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.

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.

예상 하차 지점 출력 모듈(124)은 어텐션 입력 정보를 입력 받고 예상 하차 지점 정보를 출력하는 모듈이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 전송 제어 시스템의 동작 순서를 도시한 순서도이다.

도 18을 참고하면, 사용자 단말기(60)는 에지 노드(40)로 콘텐츠 전송 요청 정보를 송신할 수 있다.(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)

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)

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)

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)

지금까지 도면을 통해 본 발명의 특징에 대해 자세히 살펴보았다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

Claims (5)

1. 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치에 있어서,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 포함하고,
   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 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈;을 포함하는,
   사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은,
   상기 시간대별 선호 콘텐츠와 실제 상기 사용자들이 요청한 콘텐츠 정보 사이의 거리를 손실함수로 하여, 상기 손실함수의 값이 최소가 되도록 상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈의 파라미터를 업데이트하는,
   사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은,
   상기 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 출력함에 있어서, 미리 설정된 시간 단위의 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 출력하고,
   상기 미리 설정된 시간은,
   1시간, 2시간, 3시간, 4시간, 6시간, 8시간, 12시간 또는 24시간인,
   사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
4. 제 1항에 있어서,
   상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈은,
   상기 복수 개의 에지 노드를 기준으로 각각 학습을 수행하여, 상기 복수 개의 에니 노드마다 상기 선호 콘텐츠를 출력 정보를 출력하는,
   사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 장치.
5. 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 결정하는 단계;
   상기 사용자의 위치 정보 및 경로 정보에 기초하여 상기 선호 콘텐츠를 상기 근거리 통신 AP로 송신할 복수 개의 콘텐츠 송신 에지 노드를 결정하는 단계;
   상기 콘텐츠 송신 에지 노드의 개수에 대응하여 상기 선호 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 상기 특정 시간대 이전에 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 포함하고
   상기 선호 콘텐츠를 결정하는 단계는,
   상기 사용자들의 과거 콘텐츠 요청 정보 및 상기 과거 콘텐츠 요청의 시간 정보를 입력 정보로 하고, 상기 선호 콘텐츠 정보를 출력 정보로 하는 기학습된 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈을 이용하여, 상기 콘텐츠 결정 인공신경망 모듈에서 출력된 출력 정보를 이용하여 상기 선호 콘텐츠를 결정하는 단계;를 포함하는,
   사용자의 선호 콘텐츠를 기초로 복수 개의 에지 노드를 제어하는 코어 노드에서의 콘텐츠 전송 방법.

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