SDN 기반 영상 스트리밍 링크 예측과 IoV 라우팅

SDN-Based Video Streaming Link Prediction and IoV Routing

연구 내용

그래프 신경망과 예측 모델로 서버 부하-링크 혼잡을 동시에 고려해 SDN/IoV 라우팅 성능을 최적화하는 연구

본 연구는 SDN 환경에서 영상 스트리밍의 품질 저하 원인을 서버 부하와 링크 혼잡의 상호 의존성으로 보고, 이를 동시에 반영하는 예측-할당 구조를 제안합니다. 클라이언트-서버-링크 관계를 그래프로 모델링하고, 서버 CPU 활용도를 예측한 값을 노드 임베딩으로 사용하여 링크 존재를 추정합니다. 이후 신뢰도 높은 경로와 계산 여유를 결합한 휴리스틱으로 요청을 서버에 매핑하여 지연과 드롭을 동시에 관리합니다. 또한 IoV에서는 계층적 라우팅을 설계해 사전형 안정성과 경로 일관성을 확보하는 방향으로 확장합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기 연구는 SDN 망기술 기반 Internet of Vehicles를 대상으로 라우팅 알고리즘과 가상화 요소를 포함한 망 제어 기반을 형성하는 데 집중했습니다. 이후 영상 스트리밍 트래픽을 대상으로, 링크 추정과 부하 예측을 결합한 GNN 기반 클라이언트-서버 링크 예측 구조로 확장하여 자원 할당의 비효율을 줄이는 방향으로 발전했습니다. 최근에는 IoV에서 엣지 기반 선제적이고 안정적인 투-티어 라우팅을 통해 경로 변동성을 낮추는 연구를 수행하며, 예측 기반 제어를 라우팅 안정성으로 연결하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

영상 스트리밍 성능 최적화
서버 부하 예측
클라이언트-서버 링크 추정
QoS 기반 요청 매핑
링크 혼잡 인지 라우팅
IoV 라우팅 안정성
투-티어 라우팅 정책
SDN 중앙 제어 기반 최적화
혼잡-지연 동시 제어
대규모 요청 시뮬레이션 기반 검증