• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.65-70
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• 2013

본 논문에서는 LDPC 코드 대신 LDGM 코드를 이용한 랩터(Raptor) 코드 구성을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 두 코드 성능을 비교한다. 시뮬레이션으로 두 코드 성능을 비교한 결과 LDGM 코드를 이용한 랩터 코드가 LDPC 코드를 이용한 랩터 코드보다 성능은 좋지 않았지만 인코딩 복잡도는 더 간단한 것으로 확인되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.134-139
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• 2017

기존의 스크린 미러링 시스템들은 패킷 손실에 취약하며 제한적인 모바일 기기의 에너지를 효율적으로 사용하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 패킷 손실에 강인하고 에너지 효율적인 스크린 미러링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패킷 손실로 인한 스크린 미러링 영상의 품질 저하를 완화하기 위해 전방오류정정 기술의 한 종류인 랩터 코드를 적용한다. 그리고 모바일 기기의 효율적인 에너지 사용을 위해 스크린 미러링 데이터에 대한 트래픽 셰이핑을 적용하고, 랩터 인코딩 매개 변수를 조절한다. 제안하는 시스템은 싱글 보드 컴퓨터를 사용하여 실제로 구현 되었으며, WiFi Direct 네트워크 상에서 성능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.609-619
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• 2020

고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.59-68
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• 2012

본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.