In low bit-rate video transmission, the payload of a single packet can often contain a whole coded frame due to the high compression ratio in both spatial and temporal domains of most modern video coders. Thus, the loss of a single packet not only causes the loss of a whole frame, but also produces error propagation into subsequent frames. In this paper, we propose a novel whole frame error concealment algorithm which reconstructs the first of the subsequent frames instead of the current lost frame to suppress the effects of error propagation. In the proposed algorithm, we impose a constraint which uses side match distortion (SMD) and overlapped region difference (ORD) to estimate motion vectors between the target reconstructed frame and its reference frame. SMD measures the spatial smoothness connection between a block and its neighboring blocks. ORD is defined as the difference between the correlated pixels which are predicted from one reference pixel. Experimental results show that the proposed algorithm effectively suppresses error propagation and significantly outperforms other conventional techniques in terms of both peak signal-to-noise ratio performance and subjective visual quality.
고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.
SFH (저속 주파수 도약) 시스템에서는 주파수 슬롯의 히트에 대처하기 위하여, 보통 Reed-Solomon 부호와 인터리빙을 사용한다. SI (Side Information)를 이용하여 히트되는 심볼을 이레이져 처리하는 EE (Errors-and-Erasure) 복호 방식의 패킷 단위 오류 율에 대해서는 많은 분석이 이루어졌으나, 오경보와 미탐지가 발생하는 불완전한 Sl를 이용할 때의 BER 성능에 대해서는 Monte Carlo 시뮬레이션에 의한 분석만이 행하여 졌을 뿐이다. 본 논문에서는 테스트 패턴을 사용하여 얻은 SI에 오경보와 미탐지가 존재하는 상황에서 SFH 시스템의 BER을 추정하는수식을 제안한다. Sl에 오류가 존재하지 않는다는 가정을 사용하지 않고, 심볼의 비트 오류의 수를 추정하여 SFH시스템의 BER을 추정한 값과 시뮬레이션으로 얻어진 BER을 비교하여 두 결과가 일치함을 확인하였다. 또한 기존의 연구에서 얻은 수식들은 본 연구에서 제안하는 수식으로부터 유도할 수 있음을 보였다.
최근에 사용 편이성으로 인해 다양한 무선 이동 네트워크들이 널리 보급되면서, 무선 네트워크성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 네트워크에서의 패킷 손실은 유선 네트워크의 혼잡이 아닌, 전파 오류로 인해 빈번히 발생되기 때문에, 시뮬레이션에서 무선 네트워크의 성능을 정확히 평가하기 위해서는 알맞은 무선 채널 모델을 채택해야 한다. 적합한 채널 모델은 사용 주파수 영역, 신호출력, 방해물 존재 유무, 평가하는 프로토콜의 비트 오류에 대한 민감성 둥 여러 가지 변수를 고려하여 선택해야 한다. 본 논문에서는 센서(Sensor) 채널의 고 전파 오류 특성을 분석하고, 센서 채널에 알맞은 채널 모델을 결정한다. 또한 센서 네트워크에서 수집한 비트 오류 데이타와 다양한 이론적 무선 채널 모델링 방식을 이용하여 링크계층 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘과 TCP 성능 변화를 평가한다. 10일간의 센서 채널 트레이스와의 비교 분석에 의하면, CM(Chaotic Map) 모델은 센서 채널의 BER 편차와 PER(Packet Error Rate) 같을 각각 3배와 10배 이내의 오차 범위에서, 다른 모델은 수십 배 이상 오차범위에서 예측한다. FEC 알고리즘과 세가지 TCP (Tahoe, Reno, 그리고 Vegas) 시뮬레이션 실험에서도 CM 모델은 트레이스와 유사한 성능 변화를, 다른 모델은 최대 10배 이상의 오차를 보인다.
We propose an analytic model to compute the station's saturated throughput and packet delay performance of the IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function) in which frame transmission error rates in the channel are different from each other. Our analytic model shows that a station experiencing worse frame error rates than the others suffers severe performance degradation below its deserved throughput and delay performance. 802.11 DCF adopts an exponential back-off scheme. When some stations suffer from high frame error rates, their back-off stages should be increased so that others get the benefit from the smaller collision probabilities. This impact is then recursively applied to degrade the performance of the victim stations. In particular, we show that the performance is considerably degraded even if the frame error rate of the victim station satisfies the receiver input level sensitivity that has been specified in the IEEE 802.11 standard. We also verify the analytic results by the OPNET simulations.
현재의 인터넷 전화는 가변적인 대역폭과 패킷손실, 지연으로 인하여 일반 전화만큼의 통화품질을 제공하지 못하고 있다. 더욱이 비디오를 포함하는 화상전화에서 QoS를 보장하기는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 가변적인 네트웍 변화에 적응적으로 대처할 수 있는 응용 수준의 QoS 제어 기법들을 고찰하고 화상전화에 적합한 오류제어 기법과 혼잡제어 기법을 설명한다. 또한, 이러한 기법들을 기반으로 적응적 QoS를 지원하는 인터넷 화상전화를 설계 및 구현한다. 실험 결과, 구현된 화상전화는 음성과 화상 데이터의 패킷 손실을 크게 줄일 수 있었고 경쟁하는 다른 TCP 플로우들을 고려해서 전송률을 조절하였다.
본 논문에서는 시변 패킷 기반 무선 링크에서 메시지와 패킷의 전송 지연 시간을 분석하였다. 메시지는 베르누이(Bernoulli) 프로세스에 따라 도착하고 생성되는 메시지의 길이는 지수 분포를 가진다고 가정하였다. 또한 시간 변이성을 가지는 무선 링크의 특성을 반영하기 위하여 2-상태 마코프 모델을 사용하여 해석하였다. 이 마코프 모델로부터, 패킷의 도착율과 패킷 전송 서비스 시간, 무선 링크의 평균 PER(packet error rate)의 항으로 패킷의 평균 전송 지연 시간과 평균 큐 길이를 해석적으로 분석하였고, 이러한 패킷의 성능 지표들로부터 메시지의 전송지연 시간 및 큐 길이를 유도하였다. 수치적 결과로부터 시변 패킷 기반 무선 링크의 안정적 동작과 전송 성능을 보장하기 위해서는 PER에 따라 메시지 도착율 및 길이가 제한되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한 성능에는 각 상태의 머무는 시간보다 PER의 영향이 큼을 알 수 있었다.
동영상 압축에서 움직임 보상은 뛰어난 압축 효율을 보이는 반면에 어느 한 시점에서 오류가 발생할 경우 그 시점 이후로 계속해서 오류가 확산된다는 단점이 있다. 인트라 업데이트 방법은 이러한 오류의 확산을 차단하는 방법이다. 그러나 인트라 업데이트 방법은 압축의 효율을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 오류의 영향과 비트율 제어를 함께 고려하여 인트라 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비트율과 왜곡의 값을 추정하고 라그랑지안 최적화를 통해 부호화 모드와 양자화 파라메터를 선택하는 방법으로 MPEG-4 코덱에 적용하여 실험하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 패킷 손실과 같은 오류 환경에서 더 좋은 화질을 나타내는 것을 보여준다.
위성통신망은 방송과 마찬가지로 지구국만 갖추고 있다면 누구나 수신이 가능한 특성을 가져 반드시 보안이 요구되는 내용이 있다면 암호화를 행해 주어야 한다. 본 논문에서는 위성통신망 IPsec VPN에서 전송모드 AH 보안헤더를 추가하여 인증데이터 부분에 인증알고리즘 MD-5와 SHA-256을 적용하여 BER과 Error rate 및 Throughput을 분석하였다. 먼저 일반 IP 패킷을 생성하여 IPsec 전송모드 AH 보안헤더를 추가하여 내부 인증 데이터를 SHA-256 및 MD-5알고리즘을 적용하여 구성하였다. 채널코더는 Rate Compatible Punctured Turbo Codes를 적용하였고, 패킷 재전송 기법은 Hybrid-ARQ Type-II와 Type-III을 사용하였다. 변조방식은 BPSK를 적용하였고, 무선채널은 마르코프 채널 (Rician 80%, Rayleigh 20%와 Rician 90%, Rayleigh 10%)로 위성채널 상태에 따라 인증알고리즘이 에러율과 Throughput에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다.
In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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