에너지 효율을 높이는 SVC 기반 이기종 네트워크 캐싱 전략

본 논문은 5G 이기종 네트워크에서 급증하는 영상 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해, 확장 가능한 비디오 코딩(SVC)을 활용한 두 가지 새로운 캐싱 전략을 제안한다. 첫 번째는 SVC‑기반 분수 캐싱(Fractional Caching)으로, SBS 클러스터 N₁(반경 a)와 N₂(반경 a~b) 각각에 BL(Base Layer)과 EL(Enhancement Layer)을 동일한 비율(Q₁,f, Q₂,f)로 부분 저장한다. 두 번째는 SVC‑기반 무작위 캐싱(Random Caching)으로, 각 SBS가 BL·EL을 전체 파일 형태로 확률(T₁,f, T₂,f)만큼 저장한다. 두 스킴 모두 사용자 화질 선호도(g_SDV, g_HDV)와 파일 인기도(p_f, Zipf 법칙) 를 고려해 캐시 배치를 설계한다. 네트워크 모델은 MBS와 SBS가 각각 PPP(λ_M, λ_S)로 배치된 이기종 구조이며, 모든 단말은 단일 안테나를 사용한다. 사용자는 네트워크 중심에 위치하고, 요청한 영상 파일이 BL·EL을 모두 포함하는 경우 N₁의 SBS가 BL을, N₂의 SBS가 EL을 협력 전송한다. 캐시 미스로 인해 BL·EL이 모두 제공되지 못하면 가장 가까운 MBS가 백홀을 통해 남은 데이터를 전달한다. 채널 모델은 간섭이 지배적인 환경을 가정하고, SIR을 식(3)·(4)와 같이 SBS‑SBS 간 및 SBS‑MBS 간 간섭으로 표현한다. 이를 기반으로 성공 전송 확률을 PPP의 라플라스 변환을 이용해 폐쇄형으로 도출하고, 에르고딕 서비스율(R_B, R_E)을 구한다. 전력 소비 모델은 전송 전력(P_S, P_M), 회로 전력, 백홀 전력(캐시 미스 시 발생) 등을 포함한다. 전체 시스템 전력은 Σ(P_S·N_S + P_M·N_M + P_circuit + P_backhaul) 형태이며, 에너지 효율(EE)은 총 전송률(성공 전송 확률·서비스율 가중 평균)과 총 전력 소비의 비율로 정의된다. 최적화 목표는 EE를 최대화하면서 캐시 용량 제약(M)과 캐시 비율·확률의 물리적 범위(0~1)를 만족시키는 것이다. 문제는 l₀‑norm(캐시 여부) 때문에 이산적이지만, 로그 근사(log(1+βx))를 적용해 연속·미분 가능한 형태로 변환한다. 변환된 목적함수는 볼록성은 없지만, 표준 그래디언트 투사법을 이용해 수치적으로 최적해를 찾는다. 구체적으로, 각 반복 단계에서 그래디언트를 계산하고, 캐시 비율·확률을