As wireless traffic becomes enormous, the efficient technology which can handle huge traffic is necessary. Among the candidate technologies, wireless content caching network is promising for 5G and beyond generation because of its fundamental idea which exploits special property of wireless traffic: a few popular contents accounts for majority of the traffic. By storing contents which incur most of traffic at the edge of the network, network traffic between network core and network edge can be reduced with small cost. In this thesis, various approaches to improve the performance of wireless content caching network are investigated. First, content placements defined as determination of which contents to be cached in which node are optimized. In particular, compared with traditional perspective of memory efficiency, wireless communication points of view are figured out. Caching the same content in different transmitters was considered as a waste. However, taking into account randomness of wireless channel, content repeatedly cached can be delivered via multiple channels which provides higher quality of wireless communication. The trade off between caching various contents and caching the same content is studied. In addition to that, interference caused by broadcasting nature of wireless communication changes fundamental philosophy of caching, which is to cache contents likely to be requested. Instead, caching contents likely to interfere can improve service quality of users more than caching content likely to be requested. Optimal content placement which reduces interference is found. Based on the optimization of content placements, more practical approaches are further studied such as optimal cache size, consideration of mobility and freshness of popularity information. Due to prohibitive complexity for combinatorial programming in obtaining optimal content placement, simple content placement is more preferred. Hence, it has been shown that using simple content placement with proper cache size can achieve the target performance. Moreover, since contents require long communication time, which is enough for users to move, content delivery is highly affected by users movement. Considering motion of users, optimal content placement is figured out. Lastly, the popularity which is crucial information in caching system is time-varying. Stale information about popularity degrades the performance of caching system. Hence, it is necessary to keep freshness of popularity. Freshness of popularity can be controlled by sensing node which samples information and transmits to caching node which utilizes caching strategy. Consequently, selection of which information to sample and transmit can determine the freshness of popularity. Optimal strategy to sample and transmit is figured out via machine learning. To this end, the potential of wireless content caching networks has been figured out. Furthermore, this thesis aims to not only analyze the performance of the wireless content caching network but also to make result applicable to real scenario.
무선 트래픽이 급증함에 따라 거대한 트래픽을 효율적으로 저감 시킬 수 있는 기술의 필요성이 대두되었다. 여러 기술 중에서, 무선 콘텐츠 캐싱 네트워크는 현대 무선 트래픽의 특징인 몇몇 인기도 높은 콘텐츠가 대부분의 트래픽을 차지한다는 점을 활용하여 효과적으로 무선 트래픽을 저감 시킨다. 그런 이유로, 5G 및 차세대 통신기술로 각광 받고 있다. 트래픽의 대부분을 차지하는 몇몇 콘텐츠를 네트워크 끝단에 저장 함으로써 네트워크 중심부와 끝단간의 트래픽을 저 비용으로 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선 콘텐츠 캐싱 네트워크의 성능을 향상 시키는 다양한 방법을 연구하였다. 첫째로, 콘텐츠를 어디에 어떻게 저장할 지 결정하는 콘텐츠 저장 기법을 최적화 하였다. 특히, 기존 메모리 관점과 비교하여 무선 통신 관점을 알아냈다. 같은 콘텐츠를 다른 송신기에 저장하는 것은 낭비로 여겨졌다. 하지만 무선 채널의 무작위 성을 고려하면 반복적으로 저장된 콘텐츠는 다수의 무선 채널을 통해 전달 될 수 있고 이는 더 양질의 무선 통신을 의미한다. 따라서, 다양한 콘텐츠를 저장하는 것과 같은 콘텐츠를 중복 저장하는 것의 상관 관계를 연구하였다. 이에 더하여 무선의 방송 특성으로 인해 발생하는 간섭은 요청이 될 만한 콘텐츠를 저장하는 캐싱의 근간 철학을 바꿔 놓았다. 대신에, 간섭을 일으킬 만한 콘텐츠를 저장하는 것이 요청이 될 만한 콘텐츠를 저장하는 것보다 더 사용자의 서비스 품질을 높일 수 있다. 간섭을 감소시키는 최적 콘텐츠 저장 기법을 찾았다. 이러한 콘텐츠 저장 기법 최적화를 기반으로 하여 최적 메모리 크기, 사용자 움직임 및 인기도의 신선도를 반영하는 좀 더 실용적인 접근들이 연구되었다. 최적 콘텐츠 저장 기법은 조합 최적화를 기반으로 해서 큰 복잡도로 인해 단순한 콘텐츠 저장 기법이 선호된다. 따라서, 적절한 메모리를 할당하여 단순한 콘텐츠 저장 기법으로 목표 성능을 달성할 수 있음을 보였다. 또한, 콘텐츠는 사용자가 움직이기 충분한 긴 통신 시간을 필요로 하므로 사용자 움직임에 따라 콘텐츠 전송이 크게 좌우된다. 이러한 사용자 움직임을 고려하여 최적 콘텐츠 저장 기법을 찾아냈다. 마지막으로 캐싱 시스템에 중요한 정보인 인기도는 시간에 따라 변한다. 오래된 인기도 정보는 캐싱 시스템의 성능을 하락 시킨다. 따라서, 인기도 정보의 신선도를 유지하는 것은 중요하다. 인기도 정보의 신선도는 정보를 측정하고 캐싱 기술을 활용하는 캐싱 노드에게 전송하는 센싱 노드에서 관리된다. 따라서, 어떤 정보를 측정하고 보낼지 선택하는 것이 인기도의 신선도를 결정한다. 측정하고 전송하는 정보를 결정하는 최적 기법을 기계 학습을 통해 찾아냈다. 이러한 연구로 인해, 무선 콘텐츠 캐싱 네트워크의 잠재력을 발견하였다. 뿐만 아니라 이 논문은 무선 콘텐츠 캐싱 네트워크의 성능을 분석함과 동시에 연구 결과들을 실제 환경에 적용할 수 있는데 목표를 두었다.
