P2P 오버레이 네트워크는 높은 확장성과 저렴한 비용 등을 장점으로 가지고 있어 이 구조를 활용하여 멀티미디어 서비스를 제공하는 P2P 스트리밍 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, P2P 오버레이 구조는 일대다 유니캐스트의 형태로 데이터를 전달하기 때문에 많은 네트워크 트래픽을 유발시키는 단점을 지니고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 ISP여부와 물리적 지역정보를 활용하여 부모노드를 선택함으로써 네트워크 트래픽을 적게 유발시킬 수 있는 부모노드탐색기법을 제안하고, 이를 탑재한 P2P 스트리밍 시스템을 구현하여 제안 기법 실현 가능성을 검증한다. 구현한 P2P 스트리밍 시스템을 평가하기 위해 임의의 ISP와 지역을 갖는 노드들에 대해 RTT와 Hop count를 측정하여 동일 ISP일 경우 약 32% 적은 RTT와 약 17% 적은 Hop count를 보임을 확인하였다.
최근 들어 UCC(User Created Contents) 및 VoD(Video on Demand) 등 멀티미디어 컨텐츠들이 늘어나고, IP-TV, Smart TV, OHTV(Open Hybrid TV) 등 다양한 서비스가 멀티 플랫폼(Multi-platform) 환경에서 제공되면서, 서비스에 대한 QoS 문제가 대두되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크를 효율적으로 활용하고, 콘텐츠 품질을 향상하기 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크의 채널 상태와 동적 자원 사용량에 따라 멀티미디어 데이터의 전송을 TCP와 UDP를 적응적으로 사용하는 듀얼 스트리밍 시스템에 대해 설계 및 분석 한다. 또한 기존 TCP와 UDP 하나의 프로토콜을 사용한 스트리밍 시스템과의 차이점 및 효율성에 대해 분석한다. 이는 재난 및 의료분의의 응급시스템, 유비쿼터스 분야에 활용될 것으로 사료된다.
최근, 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증함에 따라서 무선 자원의 효율성을 높일 수 있는 스트리밍 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 수신단 캐싱 기능을 활용하여 비디오 스트리밍의 전송 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 적응형 비디오 스트리밍 기법을 제안한다. 두 클라이언트가 동시에 동일한 비디오를 요청하는 경우에만 브로드캐스팅 기법으로 비디오 데이터를 전송할 수 있는 기존 방식과 달리, 제안 방식은 두 클라이언트들이 서로 다른 비디오를 요청하는 경우에도 각 클라이언트의 캐싱 정보가 특정 조건을 만족하면 브로드캐스트 기법으로 비디오를 전송할 수 있다. 본 논문에서는, 수학적 분석을 통하여 제안 방식의 평균 전송 시간을 분석하고 그 근사치를 제시한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 수학적 분석의 정확성을 검증한다. 수학적 분석과 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안 방식은 기존 방식 대비 평균 전송 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 수신단 캐시를 활용하여 비디오 스트리밍의 전송 효율을 개선할 수 있는 배타적 논리합 기반 비디오 스트리밍(XC: eXclusive OR-based Cast)을 위한 전송 기법을 제안한다. 두 클라이언트가 동시에 동일한 비디오를 요청하는 경우에만 단일 채널로 비디오 데이터를 전송할 수 있는 기존 멀티캐스트(MC: Multicast) 방식과 달리, 제안 방식은 두 클라이언트들이 서로 다른 비디오를 요청하는 경우에도 각 클라이언트의 캐시 정보에 따라 단일 채널로 비디오를 전송할 수 있다. 다양한 시뮬레이션을 통해서 제안된 XC를 위한 전송 기법의 성능을 스트리밍 효율성 측면에서 분석하고, 기존 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안 방식은 기존 방식 대비 스트리밍 효율성을 약 21%까지 개선시킬 수 있음을 확인하였다.
음악 스트리밍 서비스는 음악 소비 과정에서 사용자와의 다양한 상호작용이 발생한다는 점에서 사용자 경험(User Experience: UX)에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 사용자 경험의 '구조'(Structure)를 분석한 선행연구, 음악 서비스 사용자가 중요하게 생각하는 '품질 특성'(Quality Characteristics)에 관한 선행연구를 토대로 음악 스트리밍 서비스의 사용자 경험 모델을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 음악 스트리밍 서비스 사용자를 대상으로 한 설문 데이터를 분석한 결과, 기능성(검색, 브라우징, 개인화된 추천), 유저 인터페이스 사용성, 콘텐츠 품질(현재성, 충분성, 관련성), 금전적 비용이 해당 서비스에 관한 사용자 경험 결과(사용자 만족)를 결정하는 주요 요인인 것으로 밝혀졌다. 또한, 국내 서비스들과 글로벌 서비스를 비교한 결과, 기능성과 콘텐츠 품질에 대해서 사용자 경험의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 음악 스트리밍 서비스 사용자 경험 모델은 관련 이론 기반 연구에 새로운 토대가 될 수 있으며, 실제 플랫폼들 간의 경쟁 구도 및 그들의 경쟁 전략에 대한 의미 있는 시사점을 제공한다.
인터넷, 이동통신 및 방송분야에 걸쳐 고화질 파노라마 비디오를 제공할 경우 고압축률과 임의 접근 기능 모두를 만족하는 적절한 비디오 코덱이 요구된다. 사용자 측면에서 고압축률은 대용량 파노라마 데이터의 비디오 스트리밍을 하기 위해 반드시 필요하다. 임의 접근 기능은 시점과 방향을 사용자가 자유롭게 이동할 수 있게 해 준다. 본 논문에서는 압축 효율이 높은 H.264/AVC를 기반으로 셀 단위 병렬 처리 기법을 통해 10Mbps 대역폭에서 대화면 파노라마 영상의 스트리밍 서비스를 위한 성능 개선 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전체 화면을 $256{\times}256$ 이하 크기의 셀로 나누어 인코딩하고 현재 뷰(view)에 포함된 셀들만 디코딩한다. 이때 인코딩/디코딩은 셀 단위로 병렬 처리한다. 또한 현재 뷰에 포함된 셀들만 전송함으로써 블록 추출 없이 임의 접근 기능이 가능함을 실험을 통해 보여준다.
인터넷을 기반으로 한 오디오 데이터 전송 시 발생되는 품질의 열화를 극복하여 고품질의 오디오 재생이 가능한, 고품질 오디오 스트리밍 서비스를 위한 복합적 QoS 보장 기법을 제안한다. 오디오 데이터는 연속성과 시간제약성을 가지고 있기 때문에 전송시 통신망의 상황에 따라 그 재생 품질이 결정된다. 이때 필요한 QoS 보장 기법으로, 인터넷의 상황에 따라 동적으로 전송률을 가변 시키면서 손실된 패킷의 재전송과 동적 버퍼 제어 기법을 복합적으로 적용하는 기법을 적용하였다. 클라이언트 내의 버퍼를 현재 망 상황에 따라 제어함으로써 재전송에 필요한 시간을 확보하고, 전송률도 함께 연동 조정하여 재전송에 따른 전송률 저하 현상을 방지한다. 실제 인터넷 환경에서 복합적 QoS 보장기법을 적용하여 고품질로 재생되는 오디오 스트리밍 서비스의 성능을 확인하였다.
기존의 인터넷 기반 스트리밍에 관한 연구들에서는 네트워크의 변화에 따라 적응적으로 QoS(Quality of Service)를 조절하는 기법들을 제시하여 왔다. 하지만 이는 서비스 제공자 입장에서의 문제 해결이며 네트워크 상태에 상관없이 일정한 QoS를 원하는 사용자에게는 적합하지 않다. 본 논문에서는 네트워크 상태가 변하더라도 끊김없는 미디어 스트리밍을 보장하는 프리페칭 기반 적응적 미디어 재생 기법인 PAP을 제안한다. 제안하는 PAP기법에서는 서버 측에서 네트워크 장애에 대비하여 미디어 데이터를 미리 전송하는 프리페칭 기법을 사용하며 클라이언트에서는 장애발생시 프리페칭된 미디어 데이터의 재생간격을 적응적으로 조절하여 재생하도록 한다. 클라이언트에서는 네트워크에 장애 발생여부에 따라 프레임의 재생간격을 늘리거나 줄여 버퍼 언더플로우가 발생할 확률을 줄인다. 프리페칭과 적응적 미디어 재생 기법을 함께 사용함으로써 미디어의 화질 열화와 재생 지연을 최소화시킬 수 있다. 실험을 통하여 비디오 스트림의 특성을 분석하였으며 이를 바탕으로 네트워크 상태에 따라 적응적으로 프리페칭을 함으로써 기존 방식에 비해 QoS를 일정하게 유지할 수 있음을 보였다.
오늘날의 기술 환경에서 대다수의 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 기반으로 한다. 빅 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석은 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 한다. 특히 해사 분야 데이터 처리 환경에서도 데이터의 폭발적 증대에 따른 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리 및 분석할 수 있는 기술 개발의 필요성이 가속화되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기술 중에 적합한 오픈소스로 NiFi, Kafka, Druid의 특징을 분석하여 한국형 e-Navigation 서비스에서 해사 분야 서비스 분석에 필요한 외부 연계 필요 정보들을 상시 최신 정보로 제공할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 기술 적용의 기초를 마련하고자 한다.
인터넷에서의 효율적인 스트리밍 서비스(Streaming Service)를 위해서는 안정된 전송률의 보장이 중요하며, 네트워크의 대역폭이 제한적이기 때문에 네트워크를 공유하는 경쟁 트래픽의 형평성에 대한 고려도 필요하다. 이러한 필요성에 따라 멀티미디어 데이터 전송의 주요 프로토콜인 UDP(User Datagram Protocol)에 혼잡제어 메커니즘 적용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 대표적으로 가용대역 폭 측정을 통한 혼잡제어 기법이 있다. 이 기법은 혼잡제어를 하기 위해서 네트워크의 상태에 따라 가변하는 가용대역폭(Available Bandwidth)을 측정하고 이것을 기반으로 전송률을 조절하는 방식을 말한다. 본 논문에서는 네트워크 상태에 따라 혼잡제어를 하기 위해서 가용대역폭을 보다 빠르고 정확하게 측정하고, 이것을 기반으로 스트리밍 서비스에 맞게 전송률을 조절하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 가용대역폭을 측정하는 스트리밍 프로토콜 보다 성능이 개선이 되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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