AI요약

모바일 트래픽 급증과 높은 이동성으로 인한 급격한 대역폭 변동은 라이브 비디오 스트리밍의 안정성을 저해하는 주요 원인입니다. 본 기술은 머신러닝 기반의 네트워크 인식 기법과 수직 핸드오버 감지 알고리즘을 결합하여 미래 대역폭을 정밀하게 예측합니다. GBM 알고리즘을 통해 88.5%의 정확도로 핸드오버를 감지하고, Time Distributed 레이어가 결합된 Bi-LSTM 모델을 활용하여 각 네트워크 특성에 최적화된 미세 조정을 수행합니다. 이를 통해 OTT 서비스와 자율주행 V2X 등 지연 시간에 민감한 실시간 서비스의 품질을 획기적으로 개선하고 버퍼링으로 인한 사용자 이탈을 효과적으로 방지할 수 있습니다.