통신 기술의 발달과 고성능 무선 단말기들의 출시로 무선 환경에서 비디오 스트리밍 서비스 사용자 수는 빠른 속도로 증가하고 있다. 제한된 네트워크 환경에서 많은 사용자에게 UHD급 화질의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 오류 제어 기술은 필수적이다. 이전에 지연에 민감한 비디오 서비스의 오류 제어를 위해서 packet-level FEC(Forward Error Control)기법이 사용되었지만, 이 기술은 중복 데이터에 의한 네트워크 자원 점유가 크다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제한된 대역폭을 가진 네트워크 환경에서 기존 FEC 기법들이 제공하는 비디오 서비스 품질은 유지하면서 FEC 데이터에 의한 네트워크 점유를 줄이는 packet-level FEC 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비디오 압축 기술의 전송 특성을 이용하여 FEC 중복비율을 조정하며, 실험 결과 이전 기법과 비교하여 약 33% 정도의 전송량을 줄임으로써 네트워크 자원 효율을 향상시킬 수 있다.
무선 이동 네트워크에서 대부분의 패킷 손실은 네트워크 체증(congestion)보다는 전송(propagation) 오류에 의해 발생된다. 이러한 전송 오류에 의한 패킷 손실을 방지하여 전송 효율을 향상하기 위해 무선 네트워크에서는 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택하고 있다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 무선 채널의 전송 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 채택하지 못해 도리어 전송 효율이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 채널의 상태에 따라 FEC를 동적으로 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 무선 채널 특성의 이론적 분석과 저 출력 라디오파를 이용하는 센서(sensor) 네트워크상에서의 실험적 측정을 통해서, 적응적 FEC 기법이 무선 네트워크의 전송 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한 전송 에러률이 $10^{-3}$ 정도로 상당히 오류가 많은 무선 네트워크에서 적용할 수 있는 적응적 FEC 기법, FECA(FEC-level Adaption)기법을 제안한다. 마지막으로 FEC 알고리즘의 성능 비교를 위해 패킷 시뮬레이션에서 비트 레벨(bit-level) 오류를 시뮬레이션할 수 있는 통합 시뮬레이션 기법을 소개한다. 통합 시뮬레이션을 통해 FECA는 정적 FEC에 비해서 지속적으로 무선 채널 오류률에 알맞는 FEC 정정 코드를 채택하여 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
현재의 인터넷은 가변적인 대역폭과 패킷손실 그리고 지연으로 인하여 대화식 응용의 QoS 보장이 어렵다. 특히 최근에 정보의 기반구조로 중요성이 강조되고 있는 VOIP는 패킷손실률과 종점간지연이 클 때 통화품질이 크게 떨어지므로 네트웍 수준에서나 응용 수준에서 에러제어 기법이 요구된다. 인터넷 전화와 같은 대화식 응용을 위한 응용 수준의 에러 제어 기법으로 FEC(Forward Error Correction)가 가장 많이 사용되고 있는데, 이 기법은 주정보와 더불어 부가정보를 전송함으로서 패킷손실을 복구하는 방법으로 네트웍의 상태에 따라 적응적으로 부가정보의 양을 조절한다. 그러나 기존의 알고리즘들은 패킷손실률만을 고려하여 부가정보를 조절하였으며 부가 정보를 증가시킬 때 수반되는 종점간지연을 간과함으로써 통화품질을 떨어뜨리는 단점이 있다. 본 논문에서는 패킷손실률뿐만 아니라 종점간지연을 고려하는 FEC기반 에러제어 기법인 SCCRP (Selecting a Codec Combination using Reward and Penalty)를 제안한다. 실험 결과, SCCRP는 다른 알고리즘들에 비해 복구 후 패킷손실률은 물론 복구 후 종점간지연을 낮게 유지하였다.
와이브로 네트워크의 경우 무선 환경에서 높은 데이터 레이트를 제공하고 있다. 하지만 이러한 무선 환경에서 비디오를 전송할 때 패킷 손실과 핸드오프등에 의해 화질이 저하되는 문제가 발생하게 된다. 특히, 비디오 데이터는 패킷 손실에 의해서는 슬라이스 단위로 손실되고, 핸드오프에 의해서는 프레임 전체가 손실되는 현상이 발생한다. 이렇게 비디오 데이터가 손실이 되면 클라이언트에서는 에러가 지속적으로 확산되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 랩터 FEC 기반의 채널 적응형 비디오 전송 방법을 제안 한다. 무선 채널의 패킷 손실에 의해 비디오의 화질 열화가 발생할 경우 서버는 채널 상황에 따라 FEC 레벨을 조절하여 비디오를 인코딩 한다. 또한, 단말의 이동 중 핸드오프에 의해 프레임이 손실될 경우 서버에서는 새로운 인트라 프레임을 만들어 에러가 확산되는 것을 방지하는 방법을 제안한다. 알고리즘의 성능평가는 실험을 통하여 보여주도록 한다
In u-healthcare services based on wireless body sensor networks, reliable connection is very important as many types of information, including vital signals, are transmitted through the networks. The transmit power requirements are very stringent in the case of in-body networks for implant communication. Furthermore, the wireless link in an in-body environment has a high degree of path loss (e.g., the path loss exponent is around 6.2 for deep tissue). Because of such inherently bad settings of the communication nodes, a multi-hop network topology is preferred in order to meet the transmit power requirements and to increase the battery lifetime of sensor nodes. This will ensure that the live body of a patient receiving the healthcare service has a reduced level of specific absorption ratio (SAR) when exposed to long-lasting radiation. We propose an efficientmethod for delivering delay-intolerant data packets over multiple hops. We consider forward error correction (FEC) in an erasure correction mode and develop a mathematical formulation for packet-level scheduling of delay-intolerant FEC packets over multiple hops. The proposed method can be used as a simple guideline for applications to setting up a topology for a medical body sensor network of each individual patient, which is connected to a remote server for u-healthcare service applications.
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.
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.
본 연구는 erasure 코드를 이용한 응용계층 FEC 기법에 대해 설명한다 Erasure 코드는 디코딩 알고리즘이 간단하여 응용수준에서 패킷 단위 에러 복구에 효율적이다. 그러나 많은 양의 패리티 패킷을 보내는 것은 에러 복구율을 높일 수 있지만 네트웍 혼잡 상황을 악화시킬 수 있다. 따라서 네트웍 상태에 적응적으로 패리티 패킷의 양을 조절할 수 있는 부가정보조절 기법이 필요하다. 또한, 비디오 데이타와 같이 우선순위가 있는 데이타의 경우 마땅히 높은 우선순위의 데이타가 더 많은 부가정보를 가져야 한다 본 연구는 네트웍 상태(손실 정보와 혼잡 정보)와 데이타 중요도에 기반 한 패킷 손실 제어 기법을 제안하고 단순링크와 혼잡링크에서 그 성능을 평가한다.
무선 네트워크 환경은 채널의 페이딩 현상 및 채널 잡음으로 인해 다량의 패킷 손실 및 전송 지연의 변동이 유발되며 이는 스트리밍 미디어의 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서는 유동적이고 네트워크에 적응적인 전송 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 무선 채널의 변동에 적응적이고 패킷 손실을 최소화하는 패킷 단위 interleaved FEC와 delay-constrained ARQ로 이루어진 응용계층 레벨에서의 네트워크적응형 전송오류 제어 기법을 제안한다. 또한 제안 기법을 포함한 각종 전송오류 제어 (혼합) 기법들을 검증하기 위해 시뮬레이션 툴을 개발하였다. 이를 통해 전송 계층에서의 전송오류 제어 성능을 확인하고, 전송되는 영상에 대한 객관적인 품질 평가를 진행한다. 진행된 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 전송오류 제어 기법이 전송 계층에서의 전송오류 제어 성능을 향상시키며, 나아가서 전송되는 영상의 품질을 개선함을 확인한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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