• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.192-195
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• 2011

본 연구에서는 SVC 기반의 HTTP 스트리밍 서비스에서 스케일러블 임의 접근 (random access) 기능을 가능하게 하는 방법을 제안한다. ISO MPEG에서는 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술을 표준화 하고 있는데, H.264/AVC 비디오에 대한 임의 접근 기능을 지원하는 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)은 현재 표준의 범위에 포함되어 있는 상황이지만 SVC 비디오에 대한 임의 접근 기능에 대한 기술은 포함되어 있지 않다. 본 연구에서는 SVC의 계층적 구조(layered structure)를 고려한 스케일러블 (scalable) 임의 접근 기능을 지원하기 위한 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)에 대해 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.714-716
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• 2020

We propose a unique client-driven music genre classification solution, that can identify the music genre using a deep convolutional neural network operating on the time-domain signal. The proposed method uses the client device (Jetson TX2) computational resources to identify the music genre. We use the industry famous GTZAN genre collection dataset to get reliable benchmarking performance. HTTP live streaming (HLS) client and server sides are designed locally to validate the effectiveness of the proposed method. HTTP persistent broadcast connection is adapted to reduce corresponding responses and network bandwidth. The proposed model can identify the genre of music files with 97% accuracy. Due to simplicity and it can support a wide range of client hardware.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.216-219
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• 2011

DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)는 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서 표준화 중인 HTTP를 이용한 적응형 비디오 스트리밍 기술이다. 일반적으로 HTTP를 이용한 적응형 비디오 스트리밍에서 클라이언트가 사용할 수 있는 기능은 파일 전체 또는 그 일부를 다운로드하는 것이다. 따라서 전체 콘텐트를 작은 파일 조각 즉, 세그먼트(segment)로 분할하여 세그먼트들을 순차적으로 다운로드함으로써 마치 스트리밍이 달성되는 것과 같은 효과를 낼 수 있다. 네트워크의 상태에 따라 전송률을 조절하기 위해서는 서버에 서로 다른 비트율로 부호화된 세그먼트들을 함께 보관해 두어 클라이언트로 하여금 선택할 수 있게 한다. DASH에서는 MPEG-2 TS 또는 MPEG-4 파일 포맷(MP4)를 기반으로 하는 두 가지 형태의 서버 콘텐트를 제공할 수 있다. MP4 기반 DASH의 경우, 클라이언트가 수신한 세그먼트들을 순차적으로 이어 붙여 저장한다 하더라도 특별한 조건을 만족하는 경우를 제외하고는 MP4 파일을 재생할 수 있는 기존 미디어 플레이어가 이를 재생하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 특별한 조건을 제시하고 이를 검증하였다. 이 조건은 서버에서 제공하는 세그먼트들에 대한 조건이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.374-395
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• 2017

Users quite often experience volatile channel conditions which negatively influence multimedia transmission. HTTP adaptive streaming has emerged as a new promising technology where the video quality can be adjusted to variable network conditions. Nevertheless, the new technology does not remain without drawbacks. As it has been observed, multiple video players sharing the same network link have often problems with achieving good efficiency and stability of play-out due to a mutual interference and competition among video players. Our investigation indicates that there may be another cause for under-performance of the streamed video. In an emulated environment, we implemented three algorithms of adaptive video play-out based on bandwidth or buffer assessment. As we show, traffic generated by players employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations. However, when some of the parameters of the play-out strategies are randomised, the correlation and synchronisation diminish what has a positive impact on the smoothness of the traffic and on the video quality perceived by end users. Our research shows that non-correlated traffic flows generated by play-out strategies improve efficiency and stability of streamed adaptive video.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.180-183
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• 2011

최근 3D 입체영상에 대한 소비자들의 관심 증대로 가전 업체들은 3D TV, 3D Monitor등의 제품들을 출시하고 있고, 이에 따라 3D 콘텐츠 시장도 급격히 성장할 것으로 예상된다. 또한 네트워크 인프라의 발전으로 IP(Internet Protocol)망을 통한 고화질 동영상의 유통이 가능해졌다. 하지만, QoS(Quality of Service)를 보장하지 않는 IP 기반 전송환경에서의 고화질 미디어 스트리밍 서비스는 콘텐츠를 시청하는 소비자 관점에서 필수적으로 보장되어야 하는 끊김 없는 영상서비스를 제공하는데 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, IP 망 네트워크 환경을 고려하여 사용자들이 원하는 콘텐츠를 고품질 혹은 저품질로 제공 할 수 있는 Adaptive 스트리밍 서비스에 관한 기술 개발이 등장하게 되었고, 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture experts Group)에서 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)라는 이름으로 표준화가 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 DASH를 이용한 효율적 3D Adaptive 스트리밍 서비스 제공 방안을 제안한다. DASH를 이용한 3D 서비스는 사용자들에게 IP 망을 통해 다양한 품질의 3D 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 또한 하나의 3D 콘텐츠로 다양한 디바이스에 적용 가능하다는 이점이 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.47-55
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• 2019

Free-viewpoint video (FVV) service provides multi viewpoints of contents and synthesizes intermediate video files which are not captured on some view angles so that enables users to watch as they choose wherever they want. Synthesizing video is necessary technique to provide FVV video service, because every video of the FVV contents for different view angles cannot be stored to the content server physically. For the reason, fast view synthesis can improve the quality of video service and increase user's satisfaction. One of the studies for FVV service, a method was proposed to transmit FVV service based on DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP). There is big advantage on using DASH that it is commonly used to transport video service. However, the method was only a conceptual proposal, so it is difficult to implement the system using the proposal. In this paper, we propose an implementation method to provide real-time FVV service smoothly. We suggest a system structure and operation method on the server and client side in detail, which is to be applicable to synthesize video quickly. Also, we suggest generating FVV service map additionally which controls a FVV service overall. We manage real-time information of the whole service through the service map. The service can be controlled by reducing the possible delay from network situation.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.297-307
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• 2022

The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.250-255
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• 2007

본 논문은 UPnP 기반의 홈 네트워크 환경에서 실시간 미디어 전송을 위한 UPnP AV 프레임워크를 설계하고, 디지털 엔터테인먼트 센터를 구현하였다. 가정에서의 오디오, 비디오 컨텐츠의 사용은 날로 증가하고 있으며, 사용자들은 이들 컨텐츠의 실시간 전송 서비스를 요구하고 있다. 기존의 UPnP AV 프레임워크에서의 컨텐츠를HTTP-GET 스트리밍 방식으로 전송 하였으므로 실시간 서비스를 하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 RTP/RTSP 스트리밍 방식으로 컨텐츠 전송 서비스가 가능한 확장된 UPnP AV 프레임워크를 구현 하였다. 그 결과 사용자는 실시간 미디어 전송 서비스 이용이 가능하게 되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.188-198
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• 2018

With recent development of high-speed wide-area wireless networks and wide spread of highperformance wireless devices, the demand on seamless video streaming services in Long Term Evolution (LTE) network environments is ever increasing. To meet the demand and provide enhanced Quality of Experience (QoE) with mobile users, the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has been actively studied to achieve QoE enhanced video streaming service in dynamic network environments. However, the existing DASH algorithm to select the quality of requesting video segments is based on a procedural algorithm so that it reveals a limitation to adapt its performance to dynamic network situations. To overcome this limitation this paper proposes a novel quality selection mechanism based on a Deep Q-Network (DQN) model, the DQN-based DASH ABR($DQN_{ABR}$) mechanism. The $DQN_{ABR}$ mechanism replaces the existing DASH ABR algorithm with an intelligent deep learning model which optimizes service quality to mobile users through reinforcement learning. Compared to the existing approaches, the experimental analysis shows that the proposed solution outperforms in terms of adapting to dynamic wireless network situations and improving QoE experience of end users.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.46-51
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• 2020

모바일 기기에서 Wi-Fi와 Bluetooth 연결이 일상화 되면서, Wi-Fi, Bluetooth 등의 두 개 이상의 이기종 무선 라디오를 하나의 칩에 통합한 Wi-Fi 및 Bluetooth 콤보 모듈이 보편화 되었다. 콤보칩 기법의 핵심 요건은 통합칩 사용으로도 사용자 경험(QoE)의 품질을 저하되는 등의 성능저하가 있어서는 안되며, 따라서 다양한 환경에서 이 요건을 보장하기 위해서는 콤보모듈의 행동을 특성화하고 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Wi-Fi / Bluetooth 콤보 통신 모듈을 장착한 모바일 기기에서 모바일 스트리밍을 이용할 경우, Bluetooth 사용이 사용자 체감 품질(Qualty-of-Experience)에 미치는 영향을 조사한다. 실측을 통한 실험 결과, Wi-Fi와 블루투스를 동시에 사용하는 환경에서는 Wi-Fi만을 이용하는 환경에 비해 최대 55%의 성능 저하를 보인 것으로 나타났다. 본 연구 이기종 통신 모듈의 사용에 따른 물리 및 링크 계층의 전송 스케쥴링이 최상위 사용자 계층의 성능에 미치는 영향을 밝혀냈다는 중요성을 갖는다.