기존의 웹 서비스용 프록시는 숫자와 문자형, 이미지와 같은 크기가 비교적 작은 데이터 전송에는 성공 적인 방법이지만, 스트리밍 데이터의 특성으로 인하여 스트리밍 데이터 전송에는 적합하지 않다. 그래서 대안으로 CDN 같은 방법도 사용되고 있지만 새로운 인프라를 구성해야 하므로 엄청난 비용이 든다. 따라서 기존의 프록시 자원을 활용한 스트리밍 프록시 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이러한 방법들은 스트리밍 데이터 전체를 캐싱하는 데는 많은 문제점들이 있기 때문에 컨텐츠를 보다 작은 단위로 나누어 캐싱하는 방법들이 제안되었다. 컨텐츠를 나누는 방법으로는 각 연구별 다른 기준으로 나누어지는데 본 논문에서는 이미 코딩이 되어 있는 신호를 다른 신호로 바꾸는 트랜스코딩에 프록시를 더해서 균등한 크기로 세그먼트를 나누는 방법의 단점인 데이터의 교체수가 너무 많은 점을 개선하기 위한 혼합 세그먼트 기반의 트랜스코딩 프록시를 제안하였다.
데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
최근 수십 년 동안 음악 산업처럼 빠르게 변하고 많은 도전에 직면한 산업군도 드물 것이다. 디지털 기술의 발전은 CD와 같은 실물을 통한 음악 소비를 mp3와 같은 음원 소비 방식으로 바꿔 놓았다. 더 나아가 스마트폰의 보급과 무선 인터넷의 발달은 스트리밍을 통한 음원 소비 방식을 가능하게 하였다. 음원 스트리밍 시장은 IT 기술의 발전으로 빠른 성장을 거듭하여 스트리밍 이용 수가 급격히 증가한 반면, 음원 다운로드 수는 감소하는 추세를 보여 음원 소비가 소유방식에서 접근방 식으로 변화 중이라고 할 수 있다. 음원 소비 방식이 달라지면 소비 행태가 달라질 수 있음에도 불구하고 음원 다운로드와 음원 스트리밍 소비 행태의 차이를 분석한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내의 음원 서비스 회사의 음원 스트리밍과 음원 다운로드 관련 데이터를 분석하여 음원 소비 방식에 따른 행태 차이를 살펴봄을 목적으로 하였다. 분석 결과, 음악을 듣는 탐색비용과 한계비용이 훨씬 적은 스트리밍이 다운로드에 비해 틈새시장(niche market)에 속하는 음악을 들을 가능성이 높아 소비자들이 다양한 음악을 청취할 것이라는 선행 연구와는 다르게 스트리밍이 다운로드에 비해 차트 상위권 음원집중도가 높은 것으로 나타났다. 제공하는 서비스의 특성에 따라 스트리밍 산업에서의 매출집중도가 달라질 수 있다는 것을 기업 데이터를 통해 실증하였다는 것에 의의가 있다고 할 수 있다.
본 논문은 오디오 e-Book 스트리밍 콘텐츠에 저작권과 인증과 관련되는 비밀 데이터를 인코딩하고 추출할 수 있도록, 스트리밍 서비스 특성에 적합한 스테가노그래피 서비스 모델과 알고리즘을 제안한다. 은닉 데이터는 송신측과 수신측에서 공유하는 비밀키 k를 사용하여 생성한 의사난수로 암호화하여 안전도를 높였다. 또한 은닉데이터가 커버데이터의 초반 일정구간 안에 랜덤하게 고루 분포하도록 하였고, 스트리밍의 상황을 고려하여 기타의 연산을 단순화하여 처리율을 높였다.
비디오 데이터를 실시간으로 스트리밍 할 때, 전송되는 데이터의 손실을 최소화 하고, 안정적인 전송을 가능하도록 하는 것은 매우 중요하다. 무선으로 동작하는 사용자 디바이스가 위치한 환경이 통신을 하기에 적합하지 않은 상황에 놓인 경우에도 위급한 상황을 탈출하기 위한 끊어짐 없는 비디오 스트리밍이 필요할 수 있다. 이를 위해 네트워크의 상태에 따라서 실시간성을 보장하기 위한 적응적 스트리밍 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다가올 U-City 환경에서 다양한 형태의 사용자 디바이스를 지원하고 비디오 데이터를 통한 통합형 관리 체계를 위한 네트워크 적응적인 실시간 미디어 데이터 전송 기법을 제시한다.
데이터 전송기술의 발달과 인터넷 멀티미디어 기술의 발달로 스트리밍(streaming) 기법은 인터넷 방송, 영화. 광고 및 교육 분야에 널리 이용되고 있다. 그러나 기존의 스트리밍 기법은 서버(server)에서 클라이언트(client)로 데이터를 전송시 공중파방송처럼 단방향성을 가진다. 즉 서버는 클라이언트의 요구사항을 수용할 수 없도록 설계되어 있으며, 영상의 시각영역에 제한성을 가진다. 본 논문에서는, 기존의 스트리밍 기법과 달리 넓은 시각 영역을 가진 파노라마 비디오 (panorama video)에서의 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트와 서버간의 상호작용(interaction)을 위해, 파노라마 영상을 독립된 작은 스트립(strip)으로 세분화 시킨 후 클라이언트의 요구(시점 변화, 임의의 프레임의 접근)에 따라 능동적으로 압축 전송함으로써 클라이언트와 서버간의 상호작용이 가능한 양방향 스트리밍 시스템이다.
인터넷의 대중화로 고속 고용량의 멀티미디어 서비스가 가능해졌으며 이러한 서비스를 제공하기 위해 여러 형태의 스트리밍 시스템이 운영되고 있다. 하지만 이들은 단순히 멀티미디어 데이터의 전달에만 목적이 있어 네트워크 변화나 다양한 사용자 환경에 최적의 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구에서 제안하는 다중 스트리밍 시스템은 단일 스트리밍 패킷이 아닌 여러 개의 다중 스트리밍 패킷을 동시에 생성하여 송신함으로써 네트워크 환경변화에 능동적으로 적응하고 사용자 환경에 최적으로 멀티미디어 데이터를 서비스 할 수 있도록 한다. 이를 통해 관리자는 네트워크와 사용자에게 적합한 대역폭 및 스트리밍 방법을 찾을 수 있고, 사용자는 보다 안정된 멀티미디어 서비스를 받을 수 있다.
스파크는 데이터 분석을 위한 오픈소스 툴이다. 스파크에서는 실시간 데이터 분석을 위하여 스파크 스트리밍이라는 기술을 제공한다. 스파크 스트리밍은 데이터 소스가 분석서버로 데이터 스트림을 전송한다. 이때 전송하는 데이터의 크기가 커질 경우 전송과정에서 지연이 발생할 수 있다. 제안하는 기법은 전송하고자 하는 데이터의 크기가 클 때 허프만 인코딩을 이용하여 데이터를 압축하여 전송시키므로 지연시간을 줄일 수 있다.
국내 지상파 데이터 방송 전송 규격인 ATSC(advanced television systems committee)-A/9O에서는 메인 프로그램과 긴밀한 시간관계가 요구되는 동기화 데이터로써 DSM-CC(Digital storage media command and control) section의 형태로 전송되는 비스트리밍 동기화 데이터와 PES(packetized elementary stream) packet의 형태로 전송되는 스트리밍 동기화 데이터를 규정하고 있다. 본 논문의 목적은 ATSC A/90 규격에 정의된 스트리밍 동기화 데이터 처리를 위한 알고리즘을 구현하고 검증하는데 있다. 이를 위하여 windows 환경 하에서 스트리밍 동기화 데이터를 포함한 PES packet을 분석하는 parser와 분석된 데이터의 재생을 위한 player를 구현하였다. 또한, 구현된 알고리즘의 검증을 위하여 디지털 데이터 방송 수신카드를 탑재한 한국전자통신연구원의 PC형 STB(Set-top Box)에 알고리즘을 포팅하여 실험 환경을 구축하고, 스트리밍 동기화 데이터를 삽입한 MPEG-2 TS(transport stream)를 이용하여 알고리즘이 포팅된 시스템의 동작을 확인하였다.
스마트기기의 대중화와 무선 인터넷의 발달로 음원 콘텐츠의 소비방식이 다운로드가 아닌 스트리밍으로 변화하고 있다. 그러나 취약한 스트리밍 콘텐츠 보호 방식으로 인해 음원 데이터와 메타데이터가 외부로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 국내외 19개의 음원 스트리밍 서비스를 대상으로 네트워크 트래픽 상에서 노출되는 음원과 음원의 메타데이터를 분석하고 이에 대한 방지방안을 제안한다. 분석결과 19개의 서비스에서 모두 음원의 메타데이터의 노출이 있었다. 이러한 음원과 메타데이터의 노출을 막고자 인증서 고정 방법 등의 음원 및 메타데이터 보호방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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