망관리성이란 다수의 이용자가 네트워크를 효율적으로 이용할 수 있도록 하기 위해 통신사업자가 네트워크를 합리적으로 관리할 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 본고에서는 최근 증가하고 있는 대용량 비디오 트래픽에 대한 최적의 이용환경을 제공하고 망관리성을 제고하는 방안으로서 비디오 트래픽 대역폭 최적화 동향을 살펴보고 향후 방향을 제시하고자 한다. 비디오 트래픽 대역폭 최적화란 네트워크(3G/ LTE 등), 단말(휴대폰/태블릿 등), 콘텐츠(스포츠/드라마/영화 등) 유형별로 이용자의 동영상 품질 만족도와 네트워크 품질을 동시에 만족하는 최적 대역폭(비트레이트)의 비디오 트래픽을 전송하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화에 있어서 최적대역폭 선정 기준의 정립은 다음과 같은 두 가지의 연구 결과를 기반으로 진행된다. 첫째, 일반적으로 동영상 대역폭이 증가할수록 영상 품질도 정비례로 증가할 것이라는 예상과는 달리, 무선 단말 이용자는 영상화질의 일정 임계치 이상에서 품질의 차이를 거의 느낄 수 없다. 둘째, 다량의 비디오 트래픽이 네트워크 총 대역폭의 일정 비율 이상을 차지하게 될 경우 네트워크 품질저하 요소가 발생하여 네트워크 품질이 급격히 악화된다. 비디오 트래픽 최적화는 이러한 요소를 고려하여 이용자의 영상 품질 만족도를 최대화하면서 네트워크 품질 유지비용을 최소화하고 트래픽 전송품질을 확보할 수 있는 최적대역폭을 설정하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화의 목적은 트래픽을 통제하거나 차단하는 것이 아니며 최적대역폭에 대한 가이드라인을 제시하여 콘텐츠사업자(이하 CP)와 Over-The-Top 사업자(이하 OTT)가 자발적으로 준수하도록 유도하고자 하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화는 ICT생태계 모든 이해관계자에게 편익을 제고할 것으로 기대된다. 첫째, 이용자에 대해서는 통신품질 안정화로 전체적인 이용자 만족도를 향상시킨다. 둘째, CP/OTT는 멀티미디어 서비스의 대중화와 서버 및 전송장비 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 통신사는 네트워크 품질저하 및 비용 급증을 방지할 수 있다.
본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.
대용량의 네트워크 인프라가 확대되고, 네트워크를 통한 DV, HD 급의 고화질 비디오 전송이 보편화 되면서, 고화질의 비디오에 몰입감, 현실감을 증진시키기 위한 스테레오 HD 비디오 전송이 가능하게 되었다. 본 논문은 IP 네트워크를 통해서 스테레오 HD 비디오 전송을 가능하게 해주는 소프트웨어 기반의 HD 비디오 전송 시스템에서 효과적으로 몰입감과 입체감을 제공하기 위해 충족되어야 하는 좌우 영상의 동기화에 필요한 요소들을 다룬다. 제안된 동기화 기법은 수신 측에서 최종적으로 동기화된 좌우 영상을 통해 스테레오 HD 비디오를 얻기 위해서 좌우 카메라로부터 영상의 획득 시, 획득된 영상의 네트워크 전송 시, 또 수신된 영상의 재생 시 좌우 영상의 동기화한다. 결과적으로 동기화 된 좌우 영상을 통하여 몰입감과 현실감을 가지는 스트레오 HD 비디오를 실시간으로 감상할 수 있다.
최근 유/무선 통신망과 접속 기술의 발달로 사용자들은 다양한 네트워크로의 접근이 가능하게 되었다. 하지만 이러한 여러 종류의 접속 기술은 접속 기술간 서비스 이동에 따른 이동성 보장이 서로 독립적이기 때문에 핸드오버 시 부가적인 지연이 발생하는 문제가 있다. 또한 다른 접속 서비스로의 비디오 전송 시 QoS 보장이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 IEEE 802.21 Media Independent Handover 정보 서비스를 이용하여 네트워크 접속망에서 스케일러블 비디오 코딩 전송 방법을 제안한다. 이는 MIH Function에서 각 단말기에 대한 데이터 전송률과 QoS 정보를 MIH 정보 서버로부터 얻어 비디오 스케일링 레이어를 결정한다. 이렇게 결정된 스케일링 레이어를 이용하여 스케일러블 비디오 코딩을 수행한 후, 각각의 단말기에게 비디오를 전송하게 된다. 이러한 새로운 스케일러블 비디오 전송 모델은 서로 다른 여러 종류의 해상도, 화질, 프레임 전송률을 갖는 영상을 다양한 네트워크의 다양한 디바이스로 적응적인 비디오 전송이 가능하다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에서 H.264 비디오 코딩을 이용한 대화형 멀티미디어 전송시 서비스 품질을 향상시키기 위한 Early Drop 기법을 제안한다. Early Drop 기법은 비디오 프레임의 재생시간과 H.264로 부호화된 비디오 프레임의 중요도를 고려하여 네트워크 혼잡 시 발생하는 큐잉 지연과 큐 오버플로우로 인한 비디오 서비스 품질 저하를 효과적으로 개선하기 위해 개발되었다. 계층간 최적화(Cross-Layer)기법을 사용하여 각 비디오 패킷 별로 재생시간까지 남은 시간을 의미하는 delay budget을 할당하고 전송 중 재생시간 초과로 인해 목적지 노드에서 재생되지 못하는 비디오 패킷을 전송 초기 손실 시켜 무선대역폭 낭비와 전송 지연을 최소화 한다. 또한, H.264 비디오 프레임 종류별 중요도를 고려하여 차별화 된 delay budget을 할당해 중요도가 높은 비디오 프레임의 전송을 보장하여 비디오 전송 품질을 높인다. 성능 검증을 통해 네트워크 혼잡 시 Early Drop 기법은 기존에 제안된 IEEE 802.11e 기반의 H.264 비디오 전송기법과 비교하여 전송지연과 프레임 손실률을 최소화해 향상된 비디오 품질을 보였다.
인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.
비디오 스트리밍 서비스의 품질을 보장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 모바일 단말의 이동에 따른 무선 채널 상태 변화에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 비디오 품질을 향상시키기 위하여, 새로운 비디오 전송 기법을 제안한다. 제안한 기법은 모바일 단말의 이동에 따른 무선 네트워크 상태 변화와 네트워크 혼잡상태를 고려하여 비디오 전송률을 조절한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법의 성능을 확인하였다.
SVC 계층형 비디오는 기본 계층과 확장 계층으로 구성되어 있으며 기본 계층의 정상적인 복호 없이는 확장계층의 복호가 불가능하다는 특징을 가지고 있다. 따라서, SVC 비디오 전송에서 수신 비디오의 품질 향상을 위해서는 기본 계층의 성공적인 전송이 중요한 요소로서 작용한다. 본 논문에서는 다중 릴레이를 통해서 전송되는 시스템에서, 비디오의 품질 향상을 위해 계층형 비디오의 중요도에 따라서 복호 성공 확률을 향상시키기 위한 네트워크 코딩 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 데이터 중요도 인지 네트워크 코딩 방식을 수식적으로 분석 및 실험하여 그 결과를 보이고, 또한 릴레이의 수에 따른 비디오 품질의 성능 변화를 보였다.
최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.
인터넷을 통한 비디오 스트리밍 응용에서 TCP 친화적인 전송률 조절기법은 네트워크의 안정성을 향상시키고 프로토콜간의 형평성을 향상시킨다는 장점을 가진다. 하지만, 네트워크의 안정성 및 프로토콜간의 형평성 향상이 사용자에게 제공되는 스트리밍 서비스 품질의 향상을 의미하진 않는다. 비디오 스트리밍에서 네트워크의 안정성 향상과 동시에 사용자에게 제공되는 서비스 품질의 향상을 위해서는 네트워크 상태를 기반으로, 서비스되는 비디오 스트림의 품질을 적응적으로 변화시키는 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 현재 네트워크의 상태를 기반으로 서비스되는 비디오 스트림의 품질을 조절하는 새로운 품질 적응 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 현재 네트워크 상태에 적합한 TCP 친화적인 전송률을 계산하고, 이를 기반으로 전송되는 비디오 스트림의 프레임율을 조절함으로써 네트워크 상태에 적응적으로 전송률 및 서비스 품질을 조절하게 된다. 실험 결과를 통해서 제안하는 기법이 네트워크의 안정성을 향상시킴과 동시에 네트워크 상태 적응적인 품질 변화를 통해 사용자에게 끊김없이 부드러운 스트리밍 서비스를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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