초록
네트워크 환경의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍 서비스를 지원하는 다양한 멀티미디어 장치가 개발되고 있다. 이러한 환경 아래서 서로 다른 단말에 IP 네트워크를 통해 TV 화상을 인코딩하여 전송하는 방법에는 여러가지가 있을 수 있다. 여러 방식 중에 SVC(Scalable Video Coding)는 현재 일반적으로 사용되고 있는 AVC(Advanced Video Coding)보다 네트워크 채널 용량 측면에서 보다 효율적인 방식이라고 연구되고 있다. 하지만 SVC 방식은 AVC에 비해 $10{\sim}30%$정도의 오버 헤드를 가지기 때문에, 같은 비디오 품질을 보장하기 위해서 현재의 방식 보다 높은 비트율(bit-rate)이 필요하다는 단점을 안고 있다. 기존의 SVC에 대한 연구에서는 AVC와 SVC를 네트워크의 채널 용량 관점에서 비하였고, 두 비디오 압축 방식을 전송하는 방법에 대해 두 가지 방식으로 모델링 하였다. 각 방식에서 SVC의 채널 용량이 약 $16{\sim}20%$정도 더 좋지만 현재 네트워크 환경의 한계로 인해 효율성이 떨어질 수밖에 없다고 결론지었다. 본 논문에서는 기존 네트워크 라우터에 EDE(Extraction Decision Engine)및 SVC 추출기를 집적하여 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 SVC 전송 네트워크 프레임을 제안하고, 참고 논문에서 모델링한 두 방식과의 정량적인 비교로 네트워크 구조를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 현재 사용되는 AVC방식에 비해 최대 50%의 채널 용량 감소를 보임을 확인하였다.
Over recent years, the development of multimedia devices has meant that a wider multimedia streaming service can be supported, and there are now many ways in which TV channels can communicate with different terminals. Generally, scalable video streaming is known to provide more efficient channel capacity than simulcast video streaming. Simulcast video streaming requires a large network bandwidth for all resolutions, but scalable video streaming needs only one flow for all resolutions. On the contrary, to preserve the same video quality, SVC(Sealable Video Coding) needs a higher bit-rate than AVC(non-layered Video Coding) due to the coding penalty($10%{\sim}30%$). In previous research, scalable video streaming has been compared with simulcast video streaming for network channel capacity, in two-user simulation environments. The simulation results show that the channel capacity of SVC is $16{\sim}20%$ smaller than AVC, but scalable video streaming is not efficient because of the limit of the present network framework. In this paper, we propose a new network framework with a new router using EDE(Extraction Decision Engine) and SVC Extractor to improve network performance. In addition, we compare the SVC environment in the proposed framework with previous research on the same way subject. The proposed network framework shows a channel capacity 50%(maximum) lower than that found in previous research studies.