KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1441-1461
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2017
Nowadays, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has become very popular in streaming multimedia contents. In DASH, a client estimates current network bandwidth and then determines an appropriate video quality with bitrate matching the estimated bandwidth. Thus, estimating accurately the available bandwidth is a significant premise in the quality of video streaming, especially when network traffic fluctuates substantially. To cope with this challenge, researchers have presented various filters to estimate network bandwidth adaptively. However, experiment results show that current schemes either adapt slowly to network changes or adapt fast but are very sensitive to delay jitter and produce sharply changed estimation. This paper presents a novel bandwidth estimation scheme based on Moving Average Convergence Divergence (MACD). We applied an MACD indicator and its two thresholds to classifying network states into stable state and agile state, based on the network state different filters are applied to estimate network bandwidth. In the paper, we studied the performance of various MACD indicators and the threshold values on bandwidth estimation. Then we used a DASH proxy-based environment to compare the performance of the presented scheme with current well-known schemes. The simulation results illustrate that the MACD-based bandwidth estimation scheme performs superior to existing schemes both in the speed of adaptively to network changes and in stability in bandwidth estimation.
유비쿼터스 환경에서의 비디오 적응 변환을 위하여 현재 MPEG-4 AVC/SE SVC에서는 공간적, 시간적, 품질적 스케일러빌리티를 지원하고 있다. 이러한 스케일러빌리티의 변환은 가변적인 대역폭을 가지는 네트워크 특성에 따라 실시간으로 이루어져야 한다. 그러나 현재의 SVC에서는 품질적 스케일러빌리티에 대해서는 실시간으로 스케일러빌리티를 변환할 수 잇지만 공간적, 시간적 스케일러빌리티에 대해서는 이를 제대로 지원할 수 없다. 이에 본 논문에서는 이와 관련된 문제점들을 자세히 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 부호시에는 주기적으로 IDR NAL을 삽입하였다. 추출시에는 실시간 추출에 필요한 정보들을 미리 분석한 후 실제 추출시에 활용하여 실시간 추출을 가능하도록 하였다. 마지막으로 복호시에는 실시간 스케일러빌리티를 지원할 수 있는 프로세스를 정의하였다. 이를 JSVM4.0에 구현하였고 주어진 네트워크 대역폭에 스케일러빌리티를 통하여 적응된 비트스트림의 비트레이트, PSNR, 스케일러빌리티를 측정하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
일반적으로 유무선 네트워크상에서 동영상 스트리밍 서비스를 일정 수준의 품질로 제공하기 위해서는 네트워크 상황에 따라 적절한 비트율의 콘텐츠 제공이 필수적인 요소이다. 최근에 MPEG에서 표준으로 채택한 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)는 HTTP 기반의 적응적 스트리밍 기술로써 DASH 콘텐츠를 저장하는 서버와 서비스를 실행하는 클라이언트로 구성된다. 클라이언트에서 DASH 서비스가 가능하려면 서버에서 제공하는 XML 파일을 파싱하고 다양한 비트 율로 잘게 나누어진 세그먼트들을 액세스한 후 재생하는 기능 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 DASH 콘텐츠 서버와 이러한 기능이 구현되지 않은 Non-DASH 클라이언트 사이에 Smart AP를 위치함으로써 Non-DASH 클라이언트에게 DASH 서비스를 제공하는 설계 기법을 제안한다. 따라서 다양한 종류의 클라이언트는 구현에 필요한 추가적인 개발 비용이 없이 기존 환경을 그대로 유지하면서 제안한 Smart AP를 통해 DASH 서비스를 제공받는다.
본 논문에서는 360 도 VR 영상을 전송하는 기법의 일종인 타일 기반 전송을 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜 기반으로 구현하기 위하여 영상의 공간 분할 정보를 전달하는 방법을 소개한다. 360 도 VR 영상 전송은 대용량 미디어 전송인 동시에 사용자의 움직임에 따라 신속하게 적응적 영상을 전달해야 한다. 타일 기반 전송은 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 MCTS(Motion Constrained Tile Sets) 기법을 이용하여 뷰포트에 해당하는 타일들을 고화질로 전달함으로써 이러한 요구사항을 해결한다. 반면, MMT 프로토콜은 초저지연 고화질 영상 전송에 유리한 기술로써 사용자의 시점 변화에 따라 기민하게 영상의 품질을 변환시킬 수 있다. 따라서 HEVC 의 SEI(Supplemental Enhancement Information) 메시지에 포함되는 타일들의 공간 분할 정보를 MMT 프로토콜에 적용하는 방식에 따라 적응적 타일 기반 전송 기법의 효율을 높일 수 있다.
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.
360 VR 콘텐츠는 기존의 선형적인 일반 영상에 비해 사용자에게 더 많은 정보와 높은 몰입감을 제공할 수 있어 의학, 군사, 교육, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근에는 모바일 기기의 성능 향상과 통신기술의 발달에 힘입어 모바일 네트워크를 사용한 360 VR 콘텐츠 소비가 증가하는 추세이다. 모바일 네트워크는 대역폭이 한정적이고 가변적인 특성이 있어 이를 통해 용량이 큰 360 VR 콘텐츠 전송 시 초기 접속 지연 및 재생 끊김이 발생하여 사용자의 만족도를 감소시킬 수 있다. 이에 본 논문은 위에 언급한 문제를 해결하기 위해 360 VR 콘텐츠 전송 시 전체 요구대역폭을 감소시키고 사용자 초기 접속 속도를 향상시키는 것을 목표로, 360 VR 콘텐츠의 지오메트리 값과 사용자의 요(i.e. yaw)값을 활용하여 각도 기반으로 사용자의 현재 시점에 해당하는 타일을 확인하고 해당 타일에 높은 비트율을 할당하는 방법 및 웹 기반 전송에 대해 연구 개발하였다. 이를 위하여 웹 기반 3D 렌더링 API 인 WebVR API, HTTP Adaptive Streaming 기술의 표준 MPEG-DASH의 dash.js API를 활용하여 개발하고, 성능 확인 실험을 통해 요구대역폭 감소, 클라이언트 접속 속도 향상을 제시한다.
본 논문은 비디오 스트리밍 서비스를 위한 MMT (MPEG Media Transport) 시스템에서 제공하는 서비스 방식 중 노력형 서비스(Best-effort service)의 QoS 향상에 대한 연구이다. 퍼클래스(per-class), 퍼플로우(per-flow), 그리고 노력형 서비스와 같은 MMT 서비스 종류 중, 다른 서비스와는 달리 노력형 서비스는 보장된 대역폭을 제공받지 못한다. 따라서, 서비스 우선순위가 가장 낮은 노력형 서비스는 상대적으로 낮은 수준의 영상 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 노력형 서비스의 제한된 대역폭의 한계를 극복하기 위해 전송 비트율이 낮은 저해상도의 영상을 전송하고 상향표본화(Upsampling)하는 방식을 연구하고 실험 결과를 통해 전달된 영상의 화질 측면에서 제안하는 방식의 타당성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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