본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 최적화를 위해 딥러닝(LSTM) 기반 수요 예측과 강화학습(DQN) 기반 동적 스케줄링을 결합한 지능형 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 자원 활용률을 32.5% 향상시키고, 평균 응답 시간을 43.3% 단축시키며, 운영 비용을 26.6% 절감하는 효과를 보였다. 실제 클라우드 환경에서의 실험을 통해 높은 서비스 품질을 유지하면서 효율성을 크게 개선하는 확장 가능하고 효과적인 솔루션임을 확인하였다.
