ISO/IEC MPEG-4 FGS (finer granular scalable) 비디오 스트림을 패킷손실 측면의 차등서비스 (differentiated services: DiffServ) 네트워크상에서 차별화 전송하는 시스템을 제안하고, 그 성능을 분석한다. 이를 위한 전체 제안시스템의 구조는 크게 다음의 3 부분으로 나눌 수 있다. 즉 1) 선형 근사화한 전송율-왜곡치 (rate-distortion: R-D) 모델를 사용하여 비디오 품질를 일정하게 유지하는 최적의 계층화된 전송율 적응 제어 부분, 2) 각각의 비디오 패킷이 손실될 때 전체품질에 미치는 영향을 고려하는 우선순위 패킷화 (prioritized packetization) 부분, 그리고 3) 이와 같이 우선순위화된 비디오 패킷 스트림을 차등서비스 네트워크 상에서 차별화 전송을 수행하는 부분으로 구분할 수 있다. 따라서 상기한 3 부분들이 효율적으로 연동되어 비디오 전송을 수행할 때, 동일한 네트워크 자원이 주어진 경우 얻을 수 있는 종단간 (end-to-end) 비디오 품질의 향상을 비교 분석하였다.
Arun T M;Shaili Singh;Sher Jahan Khan;Manzoor Ul Akram;Chetna Chauhan
Asia pacific journal of information systems
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제31권1호
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pp.17-42
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2021
This study examines the adoption of subscription-based video on demand (SVOD) streaming services among consumers. Primarily, we explore the moderating effect of the two models of streaming services, standalone streaming services and bundled streaming services, on the users' adoption. We employ the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) model in this study. We utilize the data collected from 337 Indian respondents and find that all constructs of the UTAUT2 model act as motivators of adoption. Gender, age, and experience of the respondent also play a moderating role in the adoption of streaming services. We also find that providing bundled streaming service positively moderates price-value and hedonic motivation of adoption. The study is perhaps the first of its kind that aims to understand the motivations for adoption of SVOD services, particularly in the Indian context, which has the fastest-growing base of internet users in the world.
This Paper suggests real-time video streaming method by using DCT-based scalability, and evaluates and analyzes the function. It is similar to using lowpass filter. That is, as following figure, this method is to split the encoded data in splitter and transmit it, and to decode the data according to the situation. This method can be applied to any video CODEC which is based on DCT. Therefore, this thesis suggests easy video streaming method by using DCT-based scalability, and shows the result of experiment. By using suggested scalability, calculations are reduced, and spacial scalability is realized. Moreover, the objective data which meet user's need according to the network condition and choose the appropriate scalability according to the capability of terming can be extracted. And it is possible to apply any resources according to the specificity of image.
By Digital Transformation, new technologies like ML (Machine Learning), Big Data, Cloud, VR/AR are being used to video streaming technology. We choose ML to provide optimal QoE (Quality of Experience) in various network conditions. In other words, ML helps DASH in providing non-stopping video streaming. In DASH, the source video is segmented into short duration chunks of 2-10 seconds, each of which is encoded at several different bitrate levels and resolutions. We built and compared the performances of five prototypes after applying five different machine learning algorithms to DASH. The prototype consists of a dash.js, a video processing server, web servers, data sets, and five machine learning models.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권4호
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pp.240-245
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2016
Scalable video streaming over wireless networks has many challenges. The most significant challenge is related to packet loss. To overcome this problem, in this paper, we propose an unequal loss protection (ULP) method using a new forward error correction (FEC) mechanism for robust scalable video streaming over wireless networks. For an efficient FEC assignment considering video quality, we first introduce a simple and efficient performance metric, the layer-based recovery rate (LRR), for quantifying the unequal error propagation effects of the temporal and quality layers on the basis of packet losses. LRR is based on the unequal importance in both the temporal and the quality layers of a hierarchical scalable video coding structure. Then, the proposed ULP-LRR method assigns an appropriate number of FEC packets on the basis of the LRR to protect the video layers against packet lossy network environments. Compared with conventional ULP algorithms, the proposed ULP-LRR algorithm demonstrates a higher performance for various error-prone wireless channel statuses.
동영상 트래픽은 자체의 non-stationary한 특성들로 인해 일률적인 대역폭만으로는 전송 과정의 어려움이 있다. 일반적인 토큰 버킷 구조나 ATM은 한번의 자원 협상만으로 데이터를 전송하는 방법이기 때문에 이러한 문제를 극복하기 어려운 방법이다. 따라서 동영상 트래픽의 특성을 고려한 전송기법이 필요하고, 본 연구에서는 토큰 버킷 구조의 자원을 동적으로 재협상하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제시하는 재협상을 이용한 토큰 버킷구조는 데이터를 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간별 요구되는 토큰 유입량과 토큰 버킷 크기를 재협상하고 이를 자원으로 하여 동영상 데이터를 전송하는 구조이다. 이러한 재협상은 각 구간별 특성에 따라 효율적인 동영상 데이터 전송이 가능하도록 해준다.
최근 360 영상에 대한 관심이 증대됨에 따라, 이러한 360 영상을 보다 효율적으로 전송하기 위해 하나의 360 영상을 여러 개의 타일로 나누어 전송하는 타일 기반 스트리밍이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 타일 기반 스트리밍 시나리오에서 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 영상 전송을 위해, 기존 네트워크 모델로 생성된 중요도 맵(Saliency map)을 타일 기반 스트리밍에 적용하여 각 위치의 타일의 품질을 할당하는 시스템을 제안한다. 각 타일들을 독립적으로 부호화하기 위해 motion constrained tile set (MCTS) 기법을 적용함과 동시에 Salient360! 데이터셋으로 사용자 시선 시나리오를 토대로 사용자 시점 영상으로 복원하여 검증한 결과, 제안된 시스템을 기반으로 360 비디오 영상을 전송하면 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때보다 사용자 시점의 영상은 큰 손실 없이 최대 23%의 BD-rate 효율을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선랜(WLAN) 환경에서 Cross Layer 기반의 채널 모니터링(Cross-Layered Monitoring: CLM)을 이용한 네트워크 적응형 고선명(high definition: HD) MPEG-2 TS 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 무선 채널 모니터링을 위해 AE(access point)는 MAC(medium access control) 계층의 전송 상태를 주기적으로 측정하고 응용 계층의 스트리밍 서버로 전달한다. 이것은 비디오 스트리밍 응용 프로그램이 피드백 기반의 종단간 모니터링(End-to-End Monitoring: E2EM) 기법을 적용할 때보다 가변적인 무선 채널 상태에 좀 더 빠르고 효과적으로 적응할 수 있게 한다. 스트리밍 서버는 네트워크에 적응적인 전송을 위해 측정된 무선 채널 상태에 따라 우선순위 기반의 프레임 폐기(priority-based frame dropping)를 수행한다. 이를 위해 스트리밍 서버는 실시간 파싱(real-time parsing)과 프레임 기반의 패킷 우선순위화(frame-based prioritized packetization) 기능을 제공한다. 성능 평가를 위해 IEEE 802.11a 무선랜 환경에서의 다양한 스트리밍 실험을 수행한다. 실험 결과는 제안 시스템이 시간에 따라 가변하는 무선 채널 상태에서 기존 기법에 비해 종단간 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
360도 VR(Virtual Reality) 비디오 서비스에 대한 관심이 증가함에 따라서 대용량의 VR 비디오 데이터를 압축하여 전송하기 위한 기술이 빠르게 발전하고 있다. QER(Quality Emphasized Region) 기반의 전송 기법은 360도 VR 영상을 영역별로 나누고 차별화된 화질의 영상으로 전송함으로써 몰입감을 유지하고 대역폭의 낭비를 줄이는 뷰포트 적응적 360도 비디오 스트리밍 시스템(Viewport-Adaptive 360-Degree Video Streaming System)의 일종으로 개발되었다. 사용자 시점에 해당하는 특정 QER을 선택하기 위해서는 QEC(Quality Emphasis Center) 거리 계산 과정과 QER 전환을 요청하는 시그널링 과정이 필요하다. QEC 거리계산은 QER의 개수만큼 계산을 반복하기 때문에 클라이언트에게 높은 계산 복잡도를 요구한다. 또한 QER 전환 요청을 위한 시그널링 메시지의 전송 주기는 효율적 대역폭 사용과 원활한 QER 전환 사이에서 서로 절충적인(trade off) 관계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MMT 프로토콜 기반의 개선된 QER 선택 알고리듬을 제안한다. 개선된 QER 선택 알고리듬은 미리 준비된 QER_ID_MAP을 사용하여 시스템 계산 복잡도를 줄이는 동시에, 시그널링 주기를 적응적으로 수정하여 네트워크의 부담을 최소화하고 적시에 적절하게 QER 변환이 가능하도록 제안된 방법이다.
본 논문은 일반적으로 사용되는 2D 디스플레이 또는 HMD (Head-Mounted Display) 기반 VR (Virtual Reality, VR) 서비스에서 탈피하여, 대형 가상현실 공연장을 위한 360도 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Phase 1, 2, 3의 연구개발 단계를 밟아 6DoF (Degrees of Freedom) 시점 자유도를 지원하는 360도 비디오 스트리밍 시스템을 개발하는 것을 최종목표로 하고 있으며, 현재는 Phase 1: 대형 가상현실 공연장을 위한 3DoF 360도 비디오 스트리밍 시스템 프로토타입의 개발까지 완료되었다. 구현된 스트리밍 시스템 프로토타입은 서브픽처 기반 Viewport-dependent 스트리밍 기술이 적용되어 있으며, 기존 방식과 비교하였을 때 약 80%의 비트율 감소, 약 543%의 영상 디코딩 속도 향상을 확인하였다. 또한, 단순 구현 및 성능평가에서 그치지 않고, 실제 미국 UCSB (University of California, Santa Barbara)에 위치한 대형 가상현실 공연장 AlloSphere에서의 시범방송을 수행하여, 향후 Phase 2, 3 연구단계를 위한 연구적 기반을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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