최근 VOD(Video On Demand)나 AOD(Audio On Demand) 서비스가 급증하면서 멀티미디어 스트리밍 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 기존의 스트리밍 서비스는 정적으로 멀티미디어를 전송하므로 네트워크 환경의 대역폭(bandwidth) 변화에 대처하는데 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응형 스트리밍 서비스(ASS; Adaptive Streaming Service) 시스템을 제안한다. ASS 시스템은 가변 비트율을 통한 미디어 스케일링방식을 이용하여 멀티미디어 데이터를 동적으로 전송한다. 또한 프레임 조정방식과 화질 조정방식을 동시에 채택하여 적용함으로써 고화질이 보장되는 전송환경과 느린 회선에서도 끊김없이 안정적인 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
시간이 흐름에 따라 데이터 분포가 변하거나 관심 개념이 달라질 수 있는 스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화에 적응해 나갈 수 있는 능력은 점층적 학습 과정에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 개념 변화를 가진 스트리밍 데이터에서 적응적 점층적 분류기를 위한 일반화된 프레임워크를 제안한다. 분류기에 의해 예측되는 신뢰도 벡터와 클래스 라벨 벡터 사이의 거리를 이용하여 분류기 성능 패턴을 나타내는 분포를 구성하고 컨셉 변화에 대한 가설 검정을 수행한다. 추정되는 p-값을 이용하여 오래된 데이터에 대한 가중치를 자동으로 조정하여 분류기 업데이트에 이용한다. 제안된 방법을 두 가지 타입의 선형 판별 분류기에 적용한다. 컨셉 변화를 가진 스트리밍 데이터에 대한 실험 결과는 제안하는 적응적 점층적 학습 방법이 점층적 분류기의 예측 정확도를 크게 향상시킴을 입증한다.
시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
본 논문에서는 HD급 멀티미디어 streaming을 처리할 수 있는 DSP 플랫폼을 개발하였다. DSP 플랫폼은 Tl사의 C6400계열 DSP를 사용하였고 다채널의 오디오와 HD급 화질의 비디오_ 데이터를 처리할 수 있다. DSP가 decoder의 기능을 부담함으로써 하드웨어의 재구성이 용이하며 코덱을 다운로드하기 때문에 유연한 멀티미디어 컨텐츠의 재생이 가능하다. 개발한 DSP 플랫폼을 호스트 PC에 설치하여 PC로부터 DSP Configuration 파일과 멀티미디어 스트리밍 데이터를 전송받는 구조를 가진다. 소프트웨어는 실시간으로 demux를 실행하여 오디와 비디오_ 데이터를 분리하석 DSP 플랫폼의 외부메모리에 저장하고 동시에 비디오와 오디오의 디코딩을 실행한다. 오디오와 비디오 데이터의 버퍼 언더런/오버런을 극할 수 있는 buffer control 기법을 적용하였다. 호스트 PC에서 DSP 플랫폼으로의 스트리밍을 하기 위하여 Open Architecture 기반의 Windows OS에서 스트리밍 서비스 프로그램을 구현 하였다. 마지막으로 MPEG-2 video MP@ML인 비디오 코덱과 5.1ch 48kHz AC3인 오디오 코덱으 구성된 streaming 데이터를 사용하여 DSP 플랫폼을 검증하였다.
본 연구는 MPEG-4 시스템 파일 포맷인 MP4 파일 포맷을 분석하여 I-VOP(Intra - Video Object Plane)의 추출 암호화를 통한 DRM 솔루션을 설계 및 구현하였다. 또한, 구현을 통해 암호화 정보를 포함한 DRM 정보를 MPEG-4 데이터 내부에 삽입하여 스트리밍 서비스에 DRM을 적용시키는 방안을 제시하였다. I-VOP의 암호화는 가장 효율적인 데이터 암호화 방안으로 전체 데이터를 암/복호화 하는데서 생기는 시스템 부하를 최소화 시친 수 있다. 플레이어는 스트리밍 패킷을 밭음과 동시에 데이터의 암호화 유 무를 확인하고, DRM 정보를 이용하여 복호화 시킴으로써 인터넷 방송용 MPEG-4 스트리밍 데이터의 저작권 보호를 실현한다.
최근 이질적인 네트워크 환경에 적합한 다양한 멀티미디어 데이터를 서비스할 수 있는 연구가 광범위하게 이루어 지고 있다. 따라서 유동적인 네트웍 상황에 맞추어 전송되는 스트리밍 데이터는 사용자에게 보다 우수한 품질의 서비스를 제공받을 수 있는 기회를 준다. 본 논문에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 서비스하는 과정에서 발생하는 스트리밍 데이터의 에러 발생을 최소화할 수 있는 기법인 적응형 FEC 기법을 제안한다. 이 기법은 멀티미디어 데이터의 전송량을 최소화하면서 고화질 영상의 전송을 가능하게 한다.
본 논문은 패킷 기반 네트워크의 유동적인 환경 변화와 전송하는 비디오 데이터의 특성을 함께 고려하여 비디오 데이터를 스트리밍하는 적응적 전송 미들웨어를 구현하고 성능을 평가하였다. 적응적 전송 미들웨어는 SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈과 TFRC 기반의 전송률 제어 모듈로 구성되며, SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈은 패킷 손실에 의해 손실된 비디오 데이터 중에서 중요도가 높은 데이터만을 선별적으로 재전송하여 패킷 재전송에 따른 전송 지연의 부담을 줄임과 동시에 패킷 손실에 따른 에러를 크게 감소시킨다. TFRC 기반의 전송률 제어 모들은 TCP 기반의 데이터 전송과 정당하게 네트워크의 전송 대역폭을 공유하면서 최적의 전송 대역폭을 산출하여 전송률을 제어함으로써 유동적으로 변하는 전송 대역폭에 적응적으로 비디오 데이터의 전송률을 제어한다. 외부 인터넷 환경에서 적응적 전송 미들웨어를 적용하여 비디오 스트리밍을 실험하고 패킷 손실에 대한 복구 성능과 스트리밍 지터 정도를 측정하여 분석한 결과, 적응적 전송 미들웨어를 적용하지 않은 경우와 비교하여 상대적으로 높은 스트리밍 성능을 보였다.
본 논문은 인터넷 상에서 서비스되는 스트리밍 미디어를 캐쉬 서버에서 캐슁할 때 적용할 수 있는 재배치 정책에 관한 것이다. 스트리밍 미디어의 특성에 적합한 재배치 기준을 제시하고, 그에 따라 미디어 데이터를 캐슁하고 재배치하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 재배치 정책과 기존의 알려진 방법들에 대한 성능 비교 분석을 수행 한다.
수면장애로 고통을 받고 있는 사람들은 꾸준히 증가하고 있으며, 다양한 수면장애 원인이 존재한다. 따라서 수면장애를 겪고 있는 사람들에게 수면장애 원인을 진단하거나 수면상태 모니터링을 도와주는 수면 관련 헬스케어 산업이 각광받고 있다. 하지만 현재 서비스들은 모든 데이터를 원격지 서버로 전송해 서버에서 모든 것을 처리하는 단순 원격진료 서비스이기 때문에 데이터 집중현상에 취약하고, 원격지 피보호자의 다양한 생체 데이터를 동기화시켜 실시간으로 스트리밍하지 못한다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 중앙 서버가 없는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼을 이용하여 피보호자의 생체 데이터를 실시간으로 병원 혹은 보호자에게 스트리밍하는 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 서비스 플랫폼의 기능 검증을 위해 스트리밍 요청에 따른 서비스 시작 소요시간과 평균 지연시간을 평가하고, 효과적인 스트리밍 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.
실시간 멀티미디어 전송을 위한 P2P환경에서 미디어스트리밍에 관련연구가 진행 중이다. 그러나 P2P망에서 구현한 노드의 이질성, 불안정성 및 미디어스트리밍 데이터의 실시간성 등 특징을 존재하는 것은 미디어 데이터의 품질에 대해 영향이 크다. 따라서 어떤 구조한 P2P 네트워크는 미디어스트리밍 시스템에 대해 더 좋은 것이 중요한 문제를 되었다. 본 논문에서는 P2P 미디어스트리밍 모델인 PCSA(Peers Capability Self-Adaptive)를 제안하였다. 이 모델에서는 노드의 성능에 의한 반 구조화(Half-Structure)의 P2P 오버레이 프로토콜을 구성하여 능동적인 콘텐츠를 확산한 기법을 포함한다. 노드는 자신 성능에 의하여 정보를 수집할 수 있는 기법에 의하여 검색 메시지의 수량은 감소될 수 있으나 고효율의 콘텐츠 검색을 실현하였다. 미디어스트리밍의 서비스 품질을 대한 멀티 소스에 의한 데이터 스케줄(Scheduling) 기법은 미디어 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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