본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
This article discusses a capacity planning method in QoS-guaranteed IP networks such as BcN (Broadband convergence Network). Since IP based networks have been developed to transport best-effort data traffic, the introduction of multi-service component in BcN requires fundamental modifications in capacity planning and network dimensioning. In this article, we present the key issues of the capacity planning in multi-service IP networks. To provide a foundation for network dimensioning procedure, we describe a systematic approach for classification and modeling of BcN traffic based on the QoS requirements of BcN services. We propose a capacity planning framework considering data traffic and real-time streaming traffic separately. The multi-service Erlang model, an extension of the conventional Erlang B loss model, is introduced to determine required link capacity for the call based real-time streaming traffic. The application of multi-service Erlang model can provide significant improvement in network planning due to sharing of network bandwidth among the different services.
본 논문에서는 통합 멀티미디어 스트리밍 프레임워크(ISSA)의 주요 모듈인 전송 및 세션 관리자에 대한 개발 경험을 소개한다. ISSA(Integrated Streaming Service Architectur)[1][2]는 유니캐스팅/멀티캐스팅 환경의 VOD 시스템과 실시간 방송시스템(라이브캐스팅)과 같은 통합 멀티미디어 스트리밍 서비스 응용을 개발하기 위한 스트리밍 프레임워크이며 RTP(Real-Time Protocol)/RTCP(Real-Time Control Protocol)[3][4], RTSP 등의 표준 실시간 전송 프로토콜을 사용함으로써 사용자에게 범용성을 제공한다. ISSA는 다양한 형태의 미디어를 지원하며, 이기종 운영체제와 네트워크에 독립적이며, 실시간 멀티미디어 데이터베이스와 연동하여 사용자에게 데이터베이스 서비스를 제공할 수 있다. 세션 관리자는 미디어 채널의 생성과 제어를 담당하는 기능과 멀티미디어 데이터베이스를 위한 트랜잭션 전송기능을 담당하는 기능을 제공하며 각각 RTSP와 RTTP 프로토콜을 이용하여 구현되었다.
인터넷 이용의 기하급수적인 증가와 정보통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여 과거의 정적인 정보의 표현 및 전달에 비해 택스트, 이미지, 오디오 및 비디오가 결합된 멀티미디어 서비스의 요구가 급격히 증가하고 있다. 특히 최근 초고속 통신망의 발달로 인한 인터넷 망 (network)상에서의 방송과 통신이 융합되는 추세 또한 가속화되고 있다. 이에 스트리밍(Streaming) 기술을 기반으로 한 멀티미디어 데이터의 서비스와 데이터 정보의 푸시(push) 기술을 결합하여 인터넷과 고속망상에서의 원활한 실시간 전송 서비스를 위하여 3-tier 방식의 인터넷 방송 서버 시스템을 제시하였다. 본 논문에서는 JMF(Java Media Framework)와 RTP를 이용하여 전체 미디어 서비스를 제공하여, VOD(Video on Demand) 및 실시간 방송 서비스를 제공하는 분산 멀티미디어 스트리밍 전송 시스템을 구현하였다. VOD(Video on Demand) 및 실시간 방송 서비스를 제공하는 분산 멀티미디어 스트리밍 전송 시스템을 구현하였다. VOD 서버, 실시간 방송 서버 및 푸시 서버에서 멀티미디어 컨텐츠를 제공하고, 클라이언트로의 효율적이고 안정적인 서비스를 위하여 미들웨어에서의 부하분배 및 채널 정보의 관리를 가능하게 하였다.
최근 VOD(Video On Demand)나 AOD(Audio On demand) 서비스가 급증하면서 멀티미디어 스트리밍 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 기존의 스트리밍 서비스는 정적으로 멀티미디어를 전송하므로 네트워크 환경의 대역폭(bandwidth) 변화에 대처하는데 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스(RTSS; Real Time Streaming Service) 시스템을 제안한다. RTSS 시스템은 동화상의 끊김없는 전송보장을 위해 미디어 스케일링 방식을 사용하고, 대역폭 변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 동적인 멀티미디어 전송을 이용한다. 기존의 스트리밍 서비스의 버퍼링 방식의 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 프레임 조정방식과 화질 조정방식을 동시에 채택하여 적용함으로써 고화질이 보장되는 전송환경과 느린 회선에서도 끊김없이 안정적인 스트리밍 서비스를 제공받을수 있도록 한다.
Scheibe, Katrin;Fietkiewicz, Kaja J.;Stock, Wolfgang G.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제4권2호
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pp.6-20
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2016
In the last few years, a new type of synchronous social networking services (SNSs) has emerged—social live streaming services (SLSSs). Studying SLSSs is a new and exciting research field in information science. What information behaviors do users of live streaming platforms exhibit? In our empirical study we analyzed information production behavior (i.e., broadcasting) as well as information reception behavior (watching streams and commenting on them). We conducted two quantitative investigations, namely an online survey with YouNow users (N = 123) and observations of live streams on YouNow (N = 434). YouNow is a service with video streams mostly made by adolescents for adolescents. YouNow users like to watch streams, to chat while watching, and to reward performers by using emoticons. While broadcasting, there is no anonymity (as in nearly all other WWW services). Synchronous SNSs remind us of the film The Truman Show, as anyone has the chance to consciously broadcast his or her own life real-time.
실시간 멀티미디어 서비스만을 고려하여 QoS를 고려한다면 단말의 수를 조정하여 적절하게 보장할 수 있지만, 본 연구에서는 실시간 멀티미디어 서비스와 일반 데이터 서비스를 고려한 복합적인 서비스를 고려하고 있다. 물리적인 네트워크 자원의 양은 한정되어 있기 때문에, 적절한 CAC가 이루어지지 않는다면 당연히 원하는 QoS의 보장도 이루어질 수 없다. 그러나, 전체 네트워크 자원과 현재 제공중인 서비스의 트래픽 profile과 QoS spec, 그리고 새로이 요청받은 서비스의 트래픽 profile과 QoS spec이 주어졌을 때, 이로부터 새로운 서비스 요청이 수용 가능한지를 정확히 판단하는 것은 상당히 어려운 일이다. 이를 위해서는 수학적 분석으로부터 다양한 시뮬레이션, 그리고 실제 네트워크 운영에서 얻어지는 데이터에 기반한 통계적인 연구에 이르기까지 다양한 방향에서의 연구가 필요할 것으로 보인다.
최근 네트워크 미디어 기술의 발달로 인터넷 망에서 HDTV급의 고화질 비디오를 스트리밍하는 시도가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 최선형 서비스(best-effort service)를 기반으로 하는 인터넷 망에서 고화질 비디오를 안정적으로 스트리밍하기 위해서는 네트워크 상황에 적응할 수 있는 전송 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG 프레임(I, P, B)기반의 패킷 우선순위화를 적용한 네트워크 적응형 HD MPEG-2 스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 전송 비디오는 JVC HDV 카메라로부터 실시간으로 입력받으며 19.2 Mbps의 비트율과 MPEG-2 TS (MPEG-2 MP@HL) 형식을 갖는다. 네트워크 상태의 측정은 스트리밍 클라이언트에서의 RTP 패킷 헤더의 파싱을 이용한 패킷 손실율과 평균 지터의 측정을 통해 이루어지며 이 정보는 주기적으로 스트리밍 서버로 피드백 된다. 스트리밍 서버의 네트워크 적응 관리자(network adaptation manager)에서는 네트워크 상태에 따라 프레임의 중요도에 따른 프레임 폐기(frame dropping)를 함으로서 전송률 적응을 수행한다. 이와 관련하여 TS 패킷의 실시간 파싱 및 프레임 기반 패킷 우선순위화 기법이 제안된다. 제안 시스템은 소프트웨어로 구현되며 LAN 환경에서의 실험을 통해 네트워크의 이용 가능한 대역폭이 변동하는 상황에서 HD 스트리밍의 종단 간 서비스 품질을 향상시킴을 보여준다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.54-58
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2007
A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for distortion variation minimization. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. The proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performances than the existing rate control method.
최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 빅데이터의 특성인 5V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) 중에서도 속도(Velocity)의 중요성이 강조되면서 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 기술인 실시간 스트림 처리(Real-time Stream processing)를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리를 위해 대표적인 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 개념을 도입한 Squall 프레임워크를 제시하고, 단일 노드에서 동작하는 Squall 프레임워크와 그 동작들에 대해 기술한다. TMO는 작업을 수행할 때, 특정 조건에 대해 실시간으로 처리하는 비주기적인 처리방법과 일정 시간 간격동안 주기적인 처리를 지원하는 객체 모델이다. 따라서 Squall 프레임워크는 실시간 빅데이터의 실시간 이벤트 스트림 및 마이크로-배치 처리를 동시에 지원하고, 기존 아파치 스톰과 스파크 스트리밍 대비 상대적으로 우수한 성능을 제공한다. 하지만 Squall은 대부분의 프레임워크에서 제공되는 다중 노드에서의 실시간 분산처리를 위한 추가적인 개발이 필요하다. 결론적으로, TMO 모델의 장점은 실시간 빅데이터 처리시 기존 아파치의 스톰이나 스파크 스트리밍의 단점들을 극복할 수 있다. 이러한 TMO 모델은 실시간 빅데이터 처리에 있어 유용한 모델로서의 가능성을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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