초록
인터넷은 패킷의 지연시간과 손실에 대한 보장을 제공하지 않기 때문에 일시적인 네트워크 혼잡은 H.264/SVC 스트리밍에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 H.264/SVC 향상 계층을 제거하여 전송율을 제어함으로써 혼잡을 회피하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 중요도에 따라 스트림을 분류한 후, 스트림의 비트율-왜곡 특성을 이용한 가중치 기반 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. 즉, 제한된 대역폭을 가진 네트워드 노드에서 가중치를 고려한 PSNR의 합을 최대화하기 위해, H.264/SVC 향상 계층의 수를 제어하는 WNS(Weighted Near-Sighted), WFS(Weighted Far-Sighted) 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 가중치 기반 알고리즘의 효용성을 보이고 알고리즘의 특성을 분석한다.
Because best-effort Internet provides no guarantees on packet delay and loss, transient network congestion may cause negative effects on H.264/SVC streaming. Thus, the congestion control is required to adjust bit rate by dropping enhancement layers of H.264/SVC streams. This paper differentiates the video streams according to different levels of importance and proposes weighted-based congestion control algorithms to use the rate-distortion characteristics of streams. To maximize the weighted sum of PSNR values of all streams on a bandwidth-constrained node, this paper proposes WNS(Weighted Near-Sighted) and WFS(Weighted Far-Sighted) algorithms to control the number of enhancement layers of streams. Through simulation, this paper shows that weighted-based congestion control algorithm can efficiently adapt streams to network conditions and analyzes the characteristics of congestion control algorithms.