Peer-to-Peer(P2P)구조는 서버에서 많은 트래픽을 유발시키는 서버-클라이언트 구조와 달리 피어(Peer) 간 데이터 조각을 주고받아 서버의 네트워크 대역폭과 컴퓨팅 자원을 절감할 수 있다. P2P 구조는 참여 피어가 많을수록 안정적으로 데이터를 받을 수 있다는 장점을 갖는다. 현재 P2P 트래픽 양은 전 세계 인터넷 트래픽의 약 65%를 차지하고 있으며. 이를 스트리밍 기술에 접목한 다양한 P2P 스트리밍 서비스가 출시되었다. 그러나 기존의 P2P 스트리밍 기술은 유선 네트워크를 기반으로 설계되고 발전되어 왔기 때문에, 최근 널리 보급된 무선 네트워크에서 P2P 스트리밍 기술을 적용하기 위해 피어간 스트림 데이터 전송 알고리즘과 요구사항에 대한 고려가 필요하다. 특히, 피어의 이동성과 무선 패킷 충돌 및 손실로 인한 대역폭의 변동은 모바일 P2P 스트리밍 서비스가 기존의 P2P 스트리밍 서비스와는 다른 문제의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 802.11n 무선랜 환경에서 P2P 스트리밍 서비스를 적용할 때 미치는 영향과 문제점을 실험을 통해 분석한다.
The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.
P2P 분산 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 미디어 서비스의 QoS는 혼잡, 지연, 간섭 등과 같은 오버헤드에 많은 영향을 받는다. 미디어 객체의 중요도는 시간에 따라 변하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지 유사도 기반의 멀티-레벨 스트리밍 기법 FSMS+를 제안하며, 제안된 기법은 오버헤드로 인하여 발생되는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 최소화한다. 이를 위해서 퍼지 유사도 기반의 적합도 기법을 적용하며, 이것은 오버헤드가 최소인 스트리밍 미디어 객체를 동적으로 스트림할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 거리 기반 기법, 디스크 캐싱 기법, 그리고 프리픽스 기법과 비교할 때 재전송율, 혼잡 제어율, 그리고 지연율의 성능이 보다 우수함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3804-3819
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2018
The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1814-1829
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2011
In this paper, we present a model-based video bit rate estimation scheme for reducing the bit rate while maintaining a given target quality in many video streaming services limited by network bandwidth, such as IPTV services. Each item of video content can be stored on a video streaming server and delivered with the estimated bit rate using the proposed scheme, which consists of the following two steps: 1) In the first step, the complexity of each intra-frame in a given item of video content is computed as a frame feature to extract a group of candidate frames with a lot of bits. 2) In the second step, the bit rate of the video content is determined by applying statistical analysis and hypothesis testing to that group. The experimental results show that our scheme can reduce the bit rate by up to 78% with negligible degradation of subjective quality, especially with the low-complexity videos commonly used in IPTV services.
최근 3D 입체영상에 대한 소비자들의 관심 증대로 가전 업체들은 3D TV, 3D Monitor등의 제품들을 출시하고 있고, 이에 따라 3D 콘텐츠 시장도 급격히 성장할 것으로 예상된다. 그러나 이러한 3D 콘텐츠를 서비스함에 있어서 보다 높은 대역폭이 요구되어지므로 QoS(Quality of Service)를 보장하지 않는 IP 기반 전송환경에서의 고화질 3D 스트리밍 서비스는 소비자에게 끊김 없는 영상서비스를 제공하는데 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, IP 망 네트워크 환경을 고려하여 사용자들이 원하는 콘텐츠를 네트워크 환경에 따라 적절한 품질로 제공 할 수 있는 적응적 스트리밍 서비스 기술이 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture experts Group)에서 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)라는 이름으로 표준화가 진행 중에 있다. 그러나 DASH에서는 독립된 좌, 우 영상이 단일 segment안에 2개의 Elementary Stream(ES)으로 구성되어 있는 service- compatible 기반의 스테레오스코픽 콘텐츠에 대한 명확한 scheme이 나타나지 않는다. 따라서 본 논문에서는 DASH를 이용한 service-compatible 기반의 효율적인 적응적 3D 스트리밍 서비스 제공 방안을 제안한다. DASH를 이용한 3D 서비스는 사용자들에게 IP 망을 통한 다양한 품질의 3D 콘텐츠를 제공함으로써 끊김 없는 3D 스트리밍 서비스가 가능하고, 또한 하나의 3D 콘텐츠로 다양한 디바이스에 적용 가능하다는 이점이 있다.
무선 네트워크 환경의 불안정한 채널 상태는 패킷 손실과 패킷 재전송을 발생시키게 되고 그로 인해 비디오 스트리밍과 같은 시간적 제약을 가지는 서비스의 품질을 저하시키는 문제점을 갖는다. 이러한 무선 네트워크에서의 효율적인 멀티미디어 전송을 위해 최근에 QoS 기능을 강화한 IEEE 802.11e가 표준화되었다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e 네트워크를 기반으로 네트워크 적응적인 H.264 비디오 스트림 전송기법에 관해 기술한다. 향상된 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 무선 네트워크 상태에 적응적인 스트림 전송이 필요하다. 네트워크 상태는 패킷 손실률이나 가용 대역폭 측정을 통해 예측할 수 있으며, 이렇게 측정된 네트워크 상태를 크로스-레이어 기법을 기반으로 응용계층에 알려줌으로써, 현재 네트워크가 전송하지 못할 것으로 판단되는 데이터를 우선순위에 따라 차등적으로 제거하게 된다. 전송될 가능성이 없는 데이터를 미리 제거함으로써 시스템 리소스를 보다 효율적으로 사용하게 되며, 결과적으로 사용자에게 제공되는 스트리밍 서비스의 품질을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션 및 시스템구현을 이용한 성능검증을 통하여 제안하는 기법이 사용자에게 끊김없이 부드럽게 재생되는 비디오 스트리밍 서비스를 제공함으로써 서비스 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
VR (Virtual Reality)은 최근 스마트 폰 기반 HMD (Head Mounted Displays)에 대한 개발 및 관심이 급증 함에 따라 360 비디오에 대한 표준화에 대한 요구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 MPEG 산하에서 진행되는 360 미디어를 지원하기 위한 미디어 포맷인 Omnidirectional Media Format 에서 다루는 핵심 표준 기술에 대하여 자세히 소개한다. 360 미디어를 위한 OMAF 아키텍처를 소개하고 OMAF 에서 다루는 360 비디오 처리 및 메타데이터에 대해 자세히 설명한다. 그리고 360 미디어를 파일 혹은 세그먼트 내에 저장하기 위한 미디어 포멧 및 MPEG DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)기반 360 미디어에 대한 스트리밍 기법에 대해 자세히 언급한다.
웹 서비스들은 데이터의 표현과 전송을 위해 구조화된 문서 XML을 채택하고 있다. SOAP나 REST는 XML을 이용하여 메시지를 송/수신하는 대표적 시스템들이다. XML 파서는 이벤트 기반과 DOM 기반 파서들로 나눌 수 있는데, 고속의 작업을 위해서 이벤트 기반인 스트리밍 파서가 널리 사용되지만, 순차 처리되는 특성을 갖기 때문에 성능향상에 제약이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 파서에서의 순차 처리 특성을 해결하여 고성능 파서를 제안하기 위해 다중바이트 기반 하드웨어 파서를 제안한다. 제안된 구조는 다른 파서들과 비교하여 문자 비교에 사용되는 소비 클록의 수가 약 2.72배 감소하였고 약 7.8Gbps의 시스템 성능을 갖는다. 따라서, 제안된 MStreXHP 파서는 고성능 시스템들에서 스트리밍 XML 파서에 적합한 구조를 갖는다.
Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH)는 최근 주목받고 있는 스트리밍 기술이다. DASH 클라이언트는 연속적으로 가용 네트워크 대역폭을 측정하고, 이를 기반으로 향후 다운받을 비디오 세그먼트의 비트율을 결정한다. 본 고에서는 최소 재생 버퍼 레벨을 보존하여 가변적인 네트워크 환경에서도 사용자 체감 품질 저하를 야기하는 재생 끊김 현상, 재생 중 비디오 품질의 급격한 변화 등을 효율적으로 방지하는 비트율 적응 알고리즘인 QoE-enhanced adaptation algorithm over DASH (QAAD)를 제안한다. 또한 DASH 테스트베드 상에 QAAD와 재생 버퍼를 고려한 기존의 알고리즘 (즉, QDASH[9])을 구현하여 실험적으로 성능을 비교 및 분석하였다. 네트워크 환경이 급변하는 환경에서 실험을 수행한 결과, QDASH는 재생 끊김 현상 및 비디오 화질의 잦은 변화가 발생하는 반면, QAAD는 재생 끊김 없이 안정적인 비디오 화질을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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