In this study, we design an applicable model enabling internet protocol television (IPTV) service providers to use a virtual network (VN) for IPTV service delivery. The model addresses the guaranteed service delivery, cost effectiveness, flexible control, and scalable network infrastructure limitations of backbone or IP overlay-based content networks. There are two major challenges involved in this research: i) The design of an efficient, cost effective, and reliable virtual network topology (VNT) for IPTV service delivery and the handling of a VN allocation failure by infrastructure providers (InPs) and ii) the proper approach to reduce the cost of VNT recontruction and reallocation caused by VNT allocation failure. Therefore, in this study, we design a more reliable virtual network topology for solving a single virtual node, virtual link, or video server failure. We develop a novel optimization objective and an efficient VN construction algorithm for building the proposed topology. In addition, we address the VN allocation failure problem by proposing VNT decomposition and reconstruction algorithms. Various simulations are conducted to verify the effectiveness of the proposed VNT, as well as that of the associated construction, decomposition, and reconstruction algorithms in terms of reliability and efficiency. The simulation results are compared with the findings of existing works, and an improvement in performance is observed.
공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.
SVC에서 영상의 시간적 확장성 제공을 위해 사용되는 MCTF는 시간적 확장과 함께 화질의 확장성을 제공하는데 큰 역할을 한다. 그러나 MCTF의 특성상 prediction과 update단계가 증가될수록 분석해야 할 프레임간의 시간 간격이 멀어지게 되고 올바른 움직임 정보의 검색이 어려워져 화질의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 MCTF의 update과정 내에서 JND를 사용하여 움직임 정보를 찾을 수 없는 블록의 화면 간 부호화로 인한 화질 저하를 방지하는 기법을 제안한다. 영상 내 모서리 부분을 찾는데 사용되는 JND는 오류의 가시성이 높은 부분과 그렇지 않은 부분을 찾아내어 MCTF의 update과정에서 더해지는 고주파 밴드 영상의 임계값으로 사용된다. 이는 영상 내 고주파 성분이 없는 저주파 영역에서 발생하는 잡음이 더 확연해지는 것을 이용한 방법이다. 제안하는 방법을 통하여 MCTF의 하위 단계에서 프레임간의 시간차를 극복하고 시각적인 화질의 향상을 얻을 수 있다.
IPTV 방송에서 인터넷 기반 멀티캐스트는 일대다 또는 다대다 통신을 위한 차세대 중요한 서비스로 주목 받고 있다. 멀티캐스트는 네트워크 또는 애플리케이션 레벨에서 서비스할 수 있다. IP 멀티캐스트는 소스노드에서 라우터로 데이터그램을 보내면 라우터가 이를 복제하여 수신노드들에게 전달해 주는 네트워크레벨 서비스로 네트워크 자원을 효율적 사용할 수 있다. 그러나 네트워크에 IP 멀티캐스트 라우터가 설치되어야 하는 등 여러 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 대안으로 애플리케이션 레벨에서의 오버레이 멀티캐스트가 주목 받고 있다. 오버레이 멀티캐스트는 종단호스트가 라우터처럼 동작하는 것으로 비록 IP 멀티캐스트에 비해서 링크 사용율과 지연 값이 높아질 수 있지만, IP 멀티캐스트의 현실적인 적용의 어려움을 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 IP 멀티캐스트가 제공되지 않는 네트워크에서 효율적인 SVC(Scalable Video Coding) 멀티미디어 방송서비스와 SSENS(SVC Stream Exchange Network Server) 라우팅을 위한 MST(Minimum Spanning tree)를 목적으로 하는 오버레이 멀티캐스트 트리를 구현하는 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 통해 패킷 손실 측면에서 Prim 알고리즘에 비해 평균 패킷 손실율이 40% 가까이 향상됨을 증명하였다.
차세대 광대역 무선 네트워크의 성능이 급격히 증가함에 따라 스마트 모바일 플랫폼 기반으로 다양한 서비스 (교육, 비디오 컨퍼런싱, 온라인 게임 등)가 사용자에게 제공되고 있다. 하지만, 대부분의 이러한 서비스들은 중앙 집중식 구조로 서비스가 제공되고 있기 때문에, 트래픽 관리에 대한 확장성 있는 통신 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 기존의 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 스마트 이동 단말을 이용한 P2P 기반 그룹 통신 관리 서비스 구조를 제시한다. 좀 더 구체적으로, P2P 기반의 그룹 사용자 관리와 트래픽 관리를 위한 그룹 통신 관리 프로토콜과 알고리즘을 설계하였다. 제안된 방법을 통해 확장성 있는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 이를 증명하기 위해 평균 전송 지연시간 (Average Transmission Delay) 및 대역폭 이용률 (Bandwidth Utilization) 에 대한 수학적인 분석을 수행하였다.
멀티미디어 통신에서 융통성 있는 비주얼 콘텐츠를 제공하기 위해 ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG의 JVT는 H.264/AVC 표준에 기반을 둔 확장 형식으로 SVC를 표준화하였다. JVT는 H.264/AVC SVC의 압축 효율을 높이기 위해 기존 H.264/AVC에서 제공하는 인터 예측(inter prediction) 과 인트라 예측(intra prediction) 뿐만 아니라 계층 간의 중복요소을 제거하는 계층 간 예측을 추가로 수행한다. 계층 간 예측 방법은 기본계층에서 코딩된 데이타를 재사용하여 향상계층의 비트율-왜곡(rate-distortion) 효율을 향상시킨다. 그러나 계층 간 예측을 추가로 수행함으로써 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 계층 간 예측 중 기본계층의 잔여 신호값을 이용하는 예측 과정에서 효율적인 잔여신호 업 샘플링의 기법을 제안한다. 실험 결과 코딩 효율을 유지하면서 예측과정의 계산복잡도를 약 30% 줄일 수 있었다.
현재 인터넷은 빠르고 방대하게 확장되고 세분화된 서비스를 제공하고 있다. 원격교육 시스템은 인터넷을 기반으로 학습자 중심의 서비스 형태로 개발되고 있다. 학습자들은 어느 시간 어떤 장소에서든지 그 환경에 적합하고 적절한 교육을 받을 수 있는 형태로 발전되어야 한다. 이러한 요구 조건을 충족시키기 위해서 본 논문에서는 SIP을 기반으로 컨퍼런싱형 서비스를 지원하는 EOD(Educational On Demand) 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 원격 교육 시스템은 원격 교육 분야에서 SIP을 이용하는 새로운 컨퍼런싱형 시스템이다. 특히 SIP은 H.323 프로토콜의 복잡성을 단순화시켰다. 본 논문에서 제안하는 원격 교육 시스템의 특성은 확장성있고 웹환경에 적합한 SIP을 기반으로 컨퍼런싱형 서비스를 지원하고, 네트워크의 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 멀티캐스트 전송 방식을 택하였다.
멀티미디어의 프레임들은 QoS에 각각 다른 정도의 영향을 미치기 때문에, 패킷 손실을 줄이는 것이 항상 QoS를 향상시키는 것은 아니다. 사용자가 느끼는 QoS를 극대화하기 위해 본 논문은 중요성 기반 패킷 스케줄링을 제안한다. 중요성 기반 패킷 스케줄링 기법은 패킷 스케줄링의 두 가지 근본적인 문제를 해결한다. 하나는 "무엇을 보내는 가"이고 다른 하나는 "언제 보내는 가" 이다. 이용 가능한 대역폭이 계속 변화할 때, 대역폭에 적응하기 위해 모든 패킷을 보낼 수 없을 경우에는 일부의 패킷을 선택해서 보낼 수밖에 없다. 이를 위해 패킷 Significance를 제안하는데, 패킷 Significance는 효과적으로 프레임 상관관계를 파악하고 프레임의 중요도를 정량화한다. 그리디(greedy) 접근 기법이 패킷 선택 문제에 사용되었고, 패킷 Significance가 전송 스케줄링에 고려되었다. 널리 공개된 MPEG-4 비디오 클립이 실험에 사용되었으며, 시뮬레이션 소프트웨어에 디코딩 엔진이 삽입되었고, 성능 평가를 위해 PSNR을 측정하였다. 크기 기반 패킷 스케줄링 기법 및 비트 레이트 기반 최선(bit-rate based best-effort) 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 제안하는 기법이 더 중요한 패킷에 차별화 된 보호기능을 성공적으로 부여하며, QoS를 크게 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷의 등장과 네트워킹 기술의 빠른 발전은 다양한 응용의 등장 및 사용자의 증가에 의한 대역폭 요구 증가 등의 변화를 가져왔다. 이러한 변화와 기존 라우터의 한계점으로 인해 스위칭과 라우팅 장비의 고성능화, 확장된 라우팅 기능 제공 등이 필요하게 되었고, 이를 위하여 IETF는 현재 MPLS라는 레이블 스위칭(Label Switching)방식을 표준화 중이다. 본 논문에서는 이 기술에 대한 성능을 분석하였다. 표준 및 스위치 개발이 연구 중인 현시점에서, 레이블 스위칭 기술의 성능 평가 결괴는 특히, ATM의 스위청 능력과 IP 계층 능력의 효율적인 활용의 기반 자료가 될 것이다. 본 논문은 라우터와 레이블 스위치를 포함하는 망을 구성하고 NLANR에서 제공하는 인터넷 트래픽을 입력 트래픽 소스로 하여 성능 평가를 수행하였으며, 레이블 스위칭의 구조 및 ATM testbed에서의 구현시, 이 기술이 갖는 스위칭의 기능성 및 성능을 분석하였다.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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