earticle

Abstract
I. 서론
II. 머신러닝을 적용한 SDN/NFV 제어
1. 트래픽 예측
2. 네트워크 자원관리
3. 네트워크 오토스케일링
4. 최적의 접근 제어 알고리즘 추적
5. 이상 감지
6. QOD(Quality of Decision) 향상 및 모니터링 비용 최소화
7. VNF 실패 예측
8. 어플리케이션 식별
9. VNF 선택 및 배열
10. 컨텐츠 인기도 예측
III. 선행 연구의 한계점 및 향후 연구 방향
IV. 결론
Acknowledgement
References