360VR 콘텐츠는 시청자의 시점변화에 따른 즉각적인 반응이 필요하고 고화질의 영상이 제공되어야 한다. 따라서 한정된 대역폭에서 360VR 시청자의 만족도를 보장하는 효율적인 전송기술이 필요하다. 그 일환으로 사용자의 시점을 예측하고 시점에 해당하는 영역과 해당하지 않는 영역에 다른 비트율을 할당하여 전체 대역폭 소모를 감소시키는 연구들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 시점 예측의 정확도 향상을 목표로 기존 시각인지 정보만 활용했던 방식에 추가적으로 청각인지 정보인 360VR 콘텐츠의 음원위치정보를 활용한 시점 예측을 제안한다. 또한, 향상된 시점예측 방식을 이용하여 비트율을 효율적으로 할당함으로써 개선된 성능을 제공하는 전송 방식을 제안한다. 성능 분석 결과 제안한 시점 예측방식은 기존 방식 대비 시점 예측의 정확도가 향상되었으며, 이를 바탕으로 제안한 전송 방식은 제한된 대역폭 내에서 사용자의 시점에 해당하는 타일에 고품질의 영상을 제공할 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4662-4677
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2018
The dynamic opportunistic device-to-device (DO-D2D) network will frequently emerge in the fifth generation (5G) wireless communication due to high-density and fast-moving mobile devices. In order to improve the Quality of Experience (QoE) of users with different computing capacity devices in the DO-D2D network, in this paper, we focus on the study of how to reduce the packets retransmission delay and satisfy heterogeneous devices. To select as many devices as possible to transmit simultaneously without interference, the concurrent transmitters-selecting algorithm is firstly put forward. It jointly considers the number of packets successfully received by each device and the device's connectivity. Then, to satisfy different devices' demands while primarily ensuring the base-layer packets successfully received by all the devices, the layer-cooperation instantly decodable network coding is presented, which is used to select transmission packets combination for each transmitter. Simulation results illustrate that there is an appreciable retransmission delay gain especially in the poor channel quality network compared to the traditional base-station (BS) retransmission algorithm. In addition, our proposed algorithms perform well to satisfy the different demands of users with heterogeneous devices.
최근 네트워크 기술과 모바일 기기의 발달로 인해 네트워크를 효율적으로 사용하여 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 서비스가 주목 받게 되었다. 사용자 중심 방송에 대한 관심이 증가함에 따라 대화형 멀티미디어에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대화형 멀티미디어 서비스는 사용자가 선택하는 시나리오에 따라 영상을 재생하는 방식이다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식으로 대화형 멀티미디어 서비스를 제공하면 사용자가 시나리오를 선택하는 시점에 따라 시나리오 변환에 의한 지연 및 버퍼 언더플로우를 유발하여 사용자 체감 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 끊김 없는 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 기반의 대화형 멀티미디어 전송 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 위한 시스템 구조와 프리패칭 기법이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4268-4290
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2015
Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.
최근 발표에 따르면, 2020년까지 모바일 데이터 트래픽이 현재의 11배까지 증가 될 것으로 예상된다. 그 중 비디오 트래픽이 70%를 차지할 것으로 예상되는 만큼 방대해지는 모바일 비디오 트래픽의 문제를 해결하기 위해서는 비디오 트래픽의 특성을 이해할 필요가 있다. 최근, 인기 있는 유튜브 비디오와 같은 일부 인기 있는 콘텐츠의 반복적인 요청으로 인해 네트워크 트래픽 오버헤드가 많이 발생한다. 만약 콘텐츠 인기도를 알고 인기 있는 콘텐츠를 미리 캐싱 할 수 있는 네트워크 노드를 구성한다면 이용자의 요청에 대해 캐싱 된 콘텐츠를 이용함으로써 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 장치 대 장치 통신, 멀티캐스트, 헬퍼를 통해 비디오 처리량이 기존의 방법보다 약 1.5배에서 2배의 이득이 향상되었다. 또한, 프리픽스 캐싱을 통해 기존의 방법보다 약 0.2배에서 0.5배의 재생 지연이 감소되었다. 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 콘텐츠 인기도를 기반한 캐싱 기술에 대한 최신 연구를 소개 한다.
사용자가 좋아할만한 콘텐츠를 정확하게 추천하는 것은 추천 시스템에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 원치 않는 콘텐츠를 추천하거나, 원하는 것을 추천하지 않는 것은 사용자 만족도 측면에서 안 좋은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 콘텐츠의 정확한 추천을 위해 사용자 군집 기반 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 사용자들의 실제 선호도 점수와 피어슨 상관 계수를 기반으로 사용자들을 여러 군집으로 나눈다. 이 후, 특정 사용자에게 어떤 콘텐츠의 추천 여부 결정은, 같은 군집 내에 있는 다른 사용자들의 해당 콘텐츠의 실제 선호도 점수를 근거로 정한다. 제안하는 알고리즘은 군집화를 사용하지 않는 아이템 기반 협력 필터링 알고리즘보다 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 추천 정확도에 있어서 의미 있는 성능 향상을 보인다.
무선 인터넷 통신의 빠른 성장으로 차세대 이동 단말들에서 이미지, 음악, 비디오 및 응용들과 같은 무선 디지털 콘텐츠들의 배포가 가능하게 되었다. 불법 복사 방지, 사용 권한 제어, 인증 기능이 없는 상태에서 이동 단말이 빠른 속도로 통신 채널을 확대하기 위한 주요 수단이 되면, 인증되지 않은 이동 단말을 통해 무선 디지털 콘텐츠는 불법적으로 복사, 편집, 배포된다. 본 논문은 일반적인 OMA DRM v2.0의 목적과 기능에 대해서 살펴본다. OMA는 모바일 DRM을 위한 공개 표준을 개발하고 있는 유일한 곳이다. 다음으로 능동형 콘텐츠의 특징에 대해서 소개하고, 능동형 콘텐츠와 수동형 콘텐츠의 차이에 대해서 설명한다. 능동형 콘텐츠를 빠르게 재생하기 위한 OMA 기반 DRM 프레임워크를 제안한다. 본 프레임 워크에는 콘텐츠 부분 암호화를 위한 DCF 확장, 콘텐츠 암호화 키 관리, 능동형 콘텐츠를 위한 렌더링 API가 포함된다. 실험 결과는 제안한 방법을 통해 QoE를 만족할 수 있는 정도로 충분히 빠르게 능동형 콘텐츠를 렌더링 할 수 있음을 보여 준다 본 프레임워크는 이동 단말 환경을 위해 제안된 것이지만, 휴대용 재생기, 셋탑 박스, 개인 컴퓨터에서도 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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