As the spread of smartphones increases, the data traffic generated by mobile applications such as video streaming service is undergoing and exponential growth. The mobile user requests contents in a subway, bus, or other vehicle easily, so that the large traffic burden occurs due to frequent large size of file requested and low latency required. Also, high-mobility users have various file preferences since there exists a local preference. Caching in a base station (BS) is an effective way to address the challenges as the demand for mobile applications. In this paper, the research on caching in vehicular networks is motivated by practical issue, i.e. mobility and file preference. We exploit user mobility and file preference to improve caching placement in vehicle networks. The optimization problem which maximizes the weighted sum of the cache efficiency is formulated. The optimization problem is mixed integer nonlinear programming problem, which is NP-hard problem. To solve the optimization problem, this paper proposes an dynamic programming (DP) algorithm, and we obtain a sub-optimal solution. In simulation results, the proposed caching scheme is compared with the popular caching and uniform caching. The results shows that the proposed caching scheme outperforms both the popular caching scheme and random caching scheme.
최근 스마트폰과 같은 모바일 디바이스의 보급이 증가함에 따라, 비디오 스트리밍 서비스와 같은 모바일 디바이스의 어플리케이션 서비스의 접근이 기하급수적으로 증가하고 있다. 모바일 유저들은 대중교통과 같은 이동수단을 이용하면서 컨텐츠를 쉽게 요청할 수 있게되었고, 이러한 잦은 대용량의 파일 요청과 낮은 지연 시간의 요구로 인해 네트워크에 막대한 트래픽을 야기한다. 또한, 다양한 지역으로부터 오는 빠른 이동성을 지닌 유저는 지역적인 파일 선호도에 따라 다양한 파일을 요청하게 된다. 기지국 엣지 캐싱은 이러한 문제를 완화시키기 위한 효과적인 기법이다. 본 연구에서는, 사용자 이동성과 다중 파일 선호도를 고려하여 캐싱 효율을 최대화하는 기지국 엣지 캐싱 기법에 대한 연구를 진행한다. 본 문제를 풀기 위하여 동적 계획법을 사용하여 주어진 최적화 문제에 대한 알고리즘을 고안하고 알고리즘을 통해 캐싱 효율을 최대화하는 캐싱 기법을 찾아낸다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘을 통해 구해낸 캐싱 기법이 다른 캐싱 기법보다 높은 캐싱 효율을 보이는 것을 확인한다.
