네트워크의 발전으로 인하여 초고화질 스트리밍 서비스에 대한 수요와 QoS (Quality of Service)에 대한 요구가 증가되었다. 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoS는 전송 프로토콜의 성능에 영향을 받는다. 대표적 전송 프로토콜인 기존의 TCP (Transmission Control Protocol)는 혼잡 윈도우 크기를 느리게 증가시키는 반면 패킷 손실 시 급격하게 감소시키는 특성을 갖고 있다. 이러한 기존 TCP의 특성은 초고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoS를 보장하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 초고화질 스트리밍 서비스의 QoS를 위한 라우터 버퍼기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 혼잡 정도에 따라 혼잡 윈도우 크기 증가율을 차등적으로 적용하여 가용대역폭 초과를 방지하고 높은 대역폭의 점유율 상태를 유지한다. 또한 지연의 변화에 따라 혼잡 윈도우의 크기를 적응적으로 조절한다. 실험을 통해 초고화질 스트리밍 서비스에 적합하다는 것을 확인하였다.
모바일 기기와 네트워크 기술의 발달로 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 빠르게 발전 및 보급되고 있다. 그리고, 사용자의 참여형 방송 서비스가 가능하며 이를 이용한 실시간 뉴스 등 다양한 정보 전달의 수단으로 이용되고 있다. 이러한 라이브 멀티미디어 스트리밍 서비스 사용자의 체감 품질을 만족시키기 위해서는 영상품질 이외에도 재생연속성과 재생지연한계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 실시간 스트리밍시 비디오 재생연속성과 재생지연한계를 보장하는 DeBuG (Delay Bounds Guaranteed) 전송률 조절 기법을 제안하였다. 제안한 기법유 실시간 비디오처리 시스템의 특성을 고려하여 송신 버퍼의 상태와 네트워크 상태를 인지하여 서비스 연속성과 지연한계를 보장하는 품질 적응 기능을 가지고 있으며, 비디오 영상의 품질을 보장하며 전달의 지연한계를 보장하기 위해 미디어의 프레임을 선택적으로 폐기하는 기능을 가지고 있다. 제안한 DeBuG 전송률 조절 기법의 주요 성능은 시뮬레이션을 통하여 보였다.
최근 방송시스템의 디지털화와 통신기술의 발달로 기존의 고정형 디스플레이 장비와 전용채널을 통해 주로 이루어지던 콘텐츠 소비형태가 변화하고 있다. 기존 고정형 디스플레이 장비를 통해 정해진 시간과 장소에서만 소비 할 수 있었던 미디어 콘텐츠는, 최근 언제/어디서나 IP(Internet Protocol)망에 접속하여 콘텐츠를 선택/소비 할 수 있는 단말기의 등장과 유동적인 IP환경에서도 사용자의 전송채널에 따라 적응적으로 스트리밍 서비스를 제공하는 HTTP(Hypertext Transfer Text Protocol) 기반의 적응형 스트리밍 기술로, 사용자는 과거의 제약에서 벗어나 콘텐츠를 소비 할 수 있게 되었다. 이와 같은 방송환경의 변화로, 사용자는 자신이 보유한 단말기들을 환경에 따라 변경해 가면서 콘텐츠를 소비 할 수 있게 되었다. 하지만, 현재 제공되고 있는 HTTP 적응형 스트리밍 서비스에서는 사용자가 소비하던 콘텐츠를 단말기를 변경하여 연속해서 소비하고자 하는 경우, 사용자가 콘텐츠의 종료 시점을 기억하여, 직접 변경된 단말기에 적용해야 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 동일한 콘텐츠를 소비하는 단 말간의 연속된 콘텐츠 소비환경을 위한 데이터를 기술하는 유저 프로파일(User Profile)을 정의하고,이 파일을 변경 된 단말기와 공유하여, 단말기 사이의 연속적인 콘텐츠 소비를 가능하게 하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 본 논문은 제안한 방법을 검증하기 위해 HTTP 적응형 스트리밍 서비스 중에 하나인 Smooth Streaming 기반의 시스템을 구현하여 제안한 방법을 검증하고자 한다.
일반적인 동영상 스트리밍 시스템은 좁은 시각영역을 갖는 동영상을 원격의 사용자에게 제공한다. 서버 측에 팬/틸트(pan/tilt) 카메라를 부착한 시스템은 클라이언트가 카메라의 방향을 조작할 수 있도록 함으로써 보다 넓은 시각영역을 제공할 수 있다. 하지만, 하드웨어 팬/틸트 카메라를 이용한 스트리밍 시스템은 다수의 사용자가 동시에 접속할 경우, 모든 사용자에게 각자가 원하는 시점에서의 영상을 제공할 수 없으며, 카메라 이동에 의한 지연이 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 팬/틸트 카메라를 구현하였으며, 이를 이용한 새로운 파노라마 동영상 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 시각영역을 가지는 파노라마 영상을 획득한 후, 각 사용자에게 원하는 부분영상을 제공함으로써 다수의 사용자에게 자유로운 시점 이동을 제공해 준다. 이때, 방대한 양의 파노라마 동영상을 원격의 사용자에게 전송하기 위해서는 효율적인 압축 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전체 영상을 좁은 스트립 영상들로 분할하고, 클라이언트 측에서 원하는 시각영역에 해당하는 스트립 영상들만을 독립적으로 압축하는 적응성 스트립 압축 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 적응성 스트립 압축 기법을 사용하여 파노라마 동영상을 압축, 전송함으로써 사용자의 시각영역 변화 및 새로운 사용자의 접속에 빠르게 대응할 수 있으며 클라이언트 전송 시 데이터 양을 효과적으로 감소시킬 수 있다.
오버레이 멀티캐스트는 IP 멀티캐스트의 대안으로 많은 관심을 받아 왔다. 본 논문에서는 오버레이 멀티캐스트에서 각 단말의 특성에 따라 적응적으로 멀티미디어를 전송하는 기법을 연구하였다. 데이터 기반으로 컨텐츠를 전달하는 피어-투-피어 형태의 전송 구조를 사용하여 각 단말이 네트웍 특성에 따라 데이터를 요청하는 형태로 구성되었다. 이웃 노드 선택, 버퍼 맵 교환, 필요한 데이터를 전송 요청하는 과정으로 구성되는 피어-투-피어 형태의 전송 구조에서 적응적인 멀티미디어 전송을 지원하기 위하여 전략적 세그먼테이션을 통한 버퍼 맵 교환, Fine-grained 적응 스케줄러를 통한 데이터 교환을 제안하였다. 본 연구에서 적용된 기법의 특성을 분석하기 위하여 정성적인 분석 모델을 제시하고 이를 통해 결론을 도출하였다.
스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화가 일어나는 시점을 정확히 탐지하는 것은 분류 모델의 성능을 유지하는 데 있어서 매우 중요한 작업이다. 오류율은 스트리밍 데이터에서 개념 변화 탐지를 위해 많이 사용되는 척도이다. 그러나 0과 1로 이루어진 이진 값만으로 예측 결과를 묘사하는 것은 분류 모델의 행동 패턴을 나타내는 유용한 정보의 손실을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 오류율을 이용하는 대신에 확률 예측치를 사용하여 분류기의 성능 패턴을 묘사하고 급격한 변화를 탐지하는 효과적인 개념 변화 탐지 방법을 제안한다. 합성데이터와 실제 스트리밍 데이터를 이용한 실험 결과는 제안한 방법이 개념 변화 시점을 탐지하는데 뛰어난 성능을 가짐을 보여준다.
최근 모바일 비디오 스트리밍 서비스의 이용자 수가 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 환경에 적합한 DASH 비디오 스트리밍 메커니즘이 연구되었고, 이것을 DQN 기법에 의해 개선한 알고리즘은 모바일 네트워크 환경에서 적절한 비디오 품질 선택을 통해 버퍼링을 크게 줄일 수 있었다. 그러나 이는 모바일 요금제로 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자들에게 안정적인 서비스를 제공하기 어렵다. 이에 본 논문은 기존의 DQN 기법에 의한 알고리즘을 발전시켜 사용자의 모바일 요금제에 적합한 비디오 품질을 선택하는 알고리즘을 연구하고 성능 실험 결과를 분석한다. 또한 이 알고리즘을 전체 모바일 비디오 스트리밍 시스템과 통합하여 이용하도록 제안한다.
끊김 없는 UHD 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 가용 대역폭이 필요하다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식은 정상 상태에서 가용 대역폭보다 낮은 품질의 비디오 세그먼트를 주기적으로 요청하여 다운로드 받는다. 정상 상태에서는 가용 대역폭과 콘텐츠의 인코딩 율에 차이에 따라 On-Off 구간의 패턴이 반복되어 발생하고, 반복적인 Off 구간에 의해서 대역폭을 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 있다. 지연과 손실률이 높고 대역폭 변화가 심한 무선 환경에서는 네트워크의 가용대역폭을 부정확하게 측정하기 때문에 문제점이 심화된다. 본 논문에서는 무선 환경에서 UHD 콘텐츠의 효율적인 대역폭 활용을 위한 HTTP 적응적 스트리밍의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 OFF 구간의 빈도수를 줄이기 위해 한 번의 요청 메시지에 여러 세그먼트를 동시에 요청하는 집단 세그먼트 방식이다. 실험을 통해서 제안하는 기법이 대역폭 이용율을 향상시키는 것을 확인 하였다.
적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서 여러 가지 실험을 통한 결과를 분석한 결과. 인터넷망의 QoS는 어느 정도 일정한 패턴을 가지고 있다는 것을 파악하였다. 첫째 이러한 패턴을 분석함으로써 손실률과 손실 패턴에 따라 재전송 및 FEC(Forward Error Correction)의 정도를 달리하고 시간적 계층부호화(temporal scalability)를 이용하여 비트율을 변경시키는 보다 효율적이고 적응적 QoS 관리 방법을 제시한다. 둘째, MPEG-4의 오류 강인성을 이용한 비디오 패킷 단위의 전송으로 인해 오류 전파를 막고, Network상의 패킷 손실을 디코더에서 오류 은닉을 할 수 있도록 한다. 셋째, 네트워크상의 패킷 손실을 최소화할 수 있는 방법으로 GOP(Group Of Picture) 단위의 전송으로 인한 인터리빙(interleaving) 효과와 FEC를 이용하여 수신측에서 패킷 손실을 정정하고 다소 지연이 발생하지만 손실률을 줄이기 위해 재전송(retransmission) 등을 이용하였다. 마지막으로, 제안된 알고리듬들을 적용한 MPEG-4 스트리밍 서비스를 위한 VOD 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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