무선 네트워크 환경에서 단말기의 에너지 효율은 멀티미디어 스트리밍 서비스의 연속적인 이용을 위한 중요한 고려사항이다. 본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 무선 단말기의 에너지 효율을 향상시키기 위해서 IEEE 802.11e의 U-APSD(Unscheduled Automatic Power Save Delivery) 환경에서 동작하는 스트리밍 시스템인 BACASS(Buffer-Aware and Content-Aware Streaming System)를 제안하였다. BACASS는 SVC로 인코딩된 영상을 이용하는 네트워크 인지형 스트리밍 시스템을 기반으로, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)과 클라이언트 버퍼 정보를 이용해서 U-APSD의 DP(Doze Period)를 유도함으로써 에너지 효율을 향상 시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안하는 BACASS가 단말기의 에너지 효율을 향상시킴을 보였다.
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.
In recent years, with the rapid development of network live streaming, with the popularization of mobile Internet and mobile terminal equipment, the live streaming industry has ushered in great development. A sudden outbreak of the COVID-19 makes the PC end live streaming which has been developed for many years enter a new era, giving birth to the rapid development of mobile end live streaming. Not only because of the expansion of the live streaming industry market, the rise of the trend of the national live streaming, but also because the mobile live streaming is more and more valued by the brand, becoming an important tool for brand communication and product promotion. It is because of its unique communication characteristics that some scholars believe that the era of precision marketing has been opened by live network. Mobile live from the initial fans to reward and promote the brand, to now in the form of live marketing, consumers can "buy while watching". The time period from the understanding of the goods to the final completion of the purchase behavior has been greatly shortened. It is conducive to improving sales volume and brand awareness. Marketing communication through mobile live platform has become a popular way of brand marketing. This paper mainly studies the current situation, methods, problems and development strategies of brand marketing activities with the help of live streaming platform under the background of mobile internet. Taking Tmall live streaming platform as an example, this paper analyzes several ways of brand marketing with the help of live streaming and some universal characteristics of live streaming marketing by using the relevant theories of marketing. In view of the problems existing in live streaming brand marketing, it puts forward relevant Improvement measures. First of all, the paper puts forward the innovation in content and form. Second, the paper suggests that we should make full use of new technologies such as AR and VR to effectively combine with mobile live broadcasting. Third, the paper explores the integration of multiple channels to create intelligent marketing, and further optimize the live interface of mobile terminals. Finally, the paper emphasizes that the government departments and the platform itself should jointly supervise the mobile network live streaming platform and establish a good live broadcasting environment for mobile terminals. With the help of mobile live streaming, the marketing mode has an important impact on the promotion of brand marketing. How to make better use of this business mode and accurately use mobile live broadcast to promote brand marketing, so that enterprises can create greater profits, is also of profound research significance.
현재의 표준 스트리밍 전송은 주로 UDP를 기반으로 동작하고 있으며, 혼잡 제어 메커니즘이 없는 UDP의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡 상황을 심화시킬수 있다는 단점을 가진다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 1990년대 이후로 혼잡 제어 메커니즘을 적용한 스트리밍 전송기법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다 하지만 이러한 연구들은 네트워크 안정화만을 추구한 나머지 사용자 관점에서 스트리밍 응용 프로그램의 특성을 간과하는 문제점을 가진다. 또한 스트리밍 서비스에 큰 영향을 미치는 네트워크 지연에 대한 고려가 없다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 스트리밍 전송기법의 한계를 극복하기 위해서 사용자 관점의 요구사항과 네트워크 관점의 요구사항을 동시에 고려한 hybrid 형태의 BEST(Buffer-driven Efficient STreaming) 전송기법을 제안한다. 사용자 관점에서 버퍼상태나, 네트워크 관점에서 네트워크상태만을 고려하는 기존의 기법들에 비해서 제안하는 BEST는 두 관점의 요구사항을 동시에 고려하여 성능 개선을 시도하였다. 그러므로 BEST는 네트워크 상태에 적합하도록 전송률을 조절함으로써 네트워크의 안정성을 향상시킬뿐만 아니라, 수신단 버퍼의 underflow나 overflow를 효과적으로 예방하여 끊김없이 부드러운 재생을 제공한다. 또한 높은 지연을 가지는 네트워크 환경을 고려하여 설계하였다. 실험 결과를 통해서 제안한 BEST 전송기법이 높은 지연을 가지는 네트워크 환경에서 네트워크 관점과 사용자 관점의 요구사항을 모두 만족시킬수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 네트워크 품질에 대한 서비스의 품질과 성능을 평가할 수 있는 분산형/탈중앙 스토리지에 오디오와 비디오를 포함하는 멀티미디어 스트리밍 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한 통합된 평가 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 평가 프레임워크는 기존 클라이언트·서버 구조의 확장성과 단일 장애 지점의 문제를 극복할 수 있도록 멀티미디어 스트리밍 서비스에 분산형 스토리지를 적용하였으며, 서비스 품질을 측정하고 향상 시키는 중요한 지표에 초점을 맞추었다. 특히 탈중앙 스토리지 기반의 멀티미디어 콘텐츠 스트리밍 서비스에서 스트리밍의 품질과 성능을 평가하기 위한 성능 지표를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 가상화 기술을 이용하여 네트워크 품질을 조정할 수 있다. 실험 결과에 따르면 제안된 프레임워크는 단일 호스트 컴퓨터에 탈중앙 스토리지 기반 스트리밍 서비스를 구축하고 운영하는 데 있어 오버헤드가 낮음을 보여주었으며, 평가 가능한 시스템 규모의 확장성을 검증하였다.
본 논문에서는 5G 이동통신망을 전송채널로 활용하는 4K UHD(Ultra High Definition) 상용 스트리밍 장치를 구성하고 성능시험 결과를 제시한다. 스트리밍 장치는 전송품질에 대한 모니터링 기능을 제공하는 RTP(Realtime Transport Protocol)를 전송 프로토콜로 적용하여 적응형 스트리밍 기능을 제공한다. 또한, 전송채널의 대역폭 변화에 최적화된 인코딩을 위하여 영상신호의 인코딩률을 조절할 수 있는 기능을 제공하며, 세 개의 5G 이동통신망과 인터페이스 되어 특정 채널에서의 장애 발생 시 다른 채널을 통해 스트리밍하는 자동 절체 기능도 제공한다. 성능시험을 통하여 4K UHD 신호에 대한 H.265 인코딩률은 48.69Mbps, Glass-to-Glass 평균 지연시간은 293.60ms, 립싱크를 위한 비디오 및 오디오의 평균 시간 차이는 120ms 수준임이 확인되어, 개발제품이 5G 이동통신망을 통한 4K UHD 스트리밍 장치로 적용될 수 있음을 보인다.
Netflix, Amazon Prime, and YouTube are the most popular and fastest-growing streaming services globally. It is a matter of great interest for the streaming service providers to preview their service infrastructure and streaming strategy in order to provide new streaming services. Hence, the first part of the paper presents a detailed survey of the Content Distribution Network (CDN) and cloud infrastructure of these service providers. To understand the streaming strategy of these service providers, the second part of the paper deduces a common quality-of-service (QoS) model based on rebuffering time, bitrate, progressive download ratio, and standard deviation of the On-Off cycle. This model is then used to analyze and compare the streaming behaviors of these services. This study concluded that the streaming behaviors of all these services are similar as they all use Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) on top of TCP. However, the amount of data that they download in the buffering state and steady-state vary, resulting in different progressive download ratios, rebuffering levels, and bitrates. The characteristics of their On-Off cycle are also different resulting in different QoS. Hence a thorough adaptive bit rate (ABR) analysis is presented in this paper. The streaming behaviors of these services are tested on different access network bandwidths, ranging from 75 kbps to 30 Mbps. The survey results indicate that Netflix QoS and streaming behavior are significantly consistent followed by Amazon Prime and YouTube. Our approach can be used to compare and contrast the streaming services' strategies and finetune their ABR and flow control mechanisms.
Streaming server is that an image produced in real time or a file form of image produced ahead consists of SNS service, and the relay module of streaming server includes output management module that set an output channel more than 2 and control transmission of video content. This thesis intends to suggest how to stream through plural output channel that contains output channel of external streaming server using relay module and do streaming provided to terminal receiving image, and streaming server, streaming system for this. Thus, by extending output channel sending out image to output channel of external streaming server, the scale of streaming server is not limited and the process allotting external streaming server into output channel sending the image becomes simple, so management of output channel becomes efficient even when sending several images.
네트워크 환경의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍 서비스를 지원하는 다양한 멀티미디어 장치가 개발되고 있다. 이러한 환경 아래서 서로 다른 단말에 IP 네트워크를 통해 TV 화상을 인코딩하여 전송하는 방법에는 여러가지가 있을 수 있다. 여러 방식 중에 SVC(Scalable Video Coding)는 현재 일반적으로 사용되고 있는 AVC(Advanced Video Coding)보다 네트워크 채널 용량 측면에서 보다 효율적인 방식이라고 연구되고 있다. 하지만 SVC 방식은 AVC에 비해 $10{\sim}30%$정도의 오버 헤드를 가지기 때문에, 같은 비디오 품질을 보장하기 위해서 현재의 방식 보다 높은 비트율(bit-rate)이 필요하다는 단점을 안고 있다. 기존의 SVC에 대한 연구에서는 AVC와 SVC를 네트워크의 채널 용량 관점에서 비하였고, 두 비디오 압축 방식을 전송하는 방법에 대해 두 가지 방식으로 모델링 하였다. 각 방식에서 SVC의 채널 용량이 약 $16{\sim}20%$정도 더 좋지만 현재 네트워크 환경의 한계로 인해 효율성이 떨어질 수밖에 없다고 결론지었다. 본 논문에서는 기존 네트워크 라우터에 EDE(Extraction Decision Engine)및 SVC 추출기를 집적하여 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 SVC 전송 네트워크 프레임을 제안하고, 참고 논문에서 모델링한 두 방식과의 정량적인 비교로 네트워크 구조를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 현재 사용되는 AVC방식에 비해 최대 50%의 채널 용량 감소를 보임을 확인하였다.
In Video streaming environment, we must consider terminal and network characteristics, such as display resolution, frame rate, computational resource, network bandwidth, etc. The JVT (Joint Video Team) by ISO/IEC MPEG and ITU-TVCEG is currently standardizing Scalable Video Coding (SVC). This can represent video bitstreams in different sealable layers for flexible adaptation to terminal and network characteristics. This characteristic is very useful in video streaming applications. One fully scalable video can be extracted with specific target spatial resolution, temporal frame rate and quality level to match the requirements of terminals and networks. Besides, the extraction process is fast and consumes little computational resource, so it is possible to extract the partial video bitstream online to accommodate with changing network conditions etc. With all the advantages of SVC, we design and implement a network-adaptive SVC streaming system with an SVC extractor and a streamer to extract appropriate amounts of bitstreams to meet the required target bitrates and spatial resolutions. The proposed SVC extraction is designed to allow for flexible switching from layer to layer in SVC bitstreams online to cope with the change in network bandwidth. The extraction is made in every GOP unit. We present the implementation of our SVC streaming system with experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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