최근 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크를 VOD(Video On Demand) 스트리밍에 적용하는 연구들이 활발히 발표되고 있다. VOD 스트리밍에 관한 기존 연구를 살펴보면, 클라이언트의 새로운 서비스 요청시, 초기 지연을 없애는 전송과 서비스 기각률을 최소화하는 것을 가장 중요한 목표로 삼고 있다. 본 논문은 이들 목표를 달성하기 위해서 P2P 기반의 멀티캐스팅 트리를 이용해서 효과적으로 비디오 스트리밍(streaming)을 제공하는 새로운 방법, 일명 포워드캐스트(ForwardCast)를 제안한다. 제안된 방법은, 새로운 클라이언트는 초기 지연없이(zero-delay) 비디오를 전달받고, 경우에 따라서는 데이터의 앞, 뒤 부분을 동시에 전송받기도 한다. 실험 결과, 포워드캐스트는 기존 연구에 비해서 서버 부하를 증가시키지 않으면서 기각률을 낮출 수 있었다.
SCTP(stream control transmission protocol)는 데이터 전송을 위한 전송 계층 프로토콜로서, 많은 부분에서 TCP(transmission control protocol) 방식을 따른다. 하지만 멀티 호밍(multi-homing)과 멀티 스트리밍(multi-streaming)의 특징을 가짐으로 성능의 차이를 갖는다. 이 논문에서는 SCTP 혼잡제어 중에서 초기 슬로우 스타트 단계에 초점을 맞추어 데이터 전송을 분석하고, 대역폭, 지연시간 및 데이터 크기에 따른 SCTP와 TCP 평균 전송 시간을 측정하고 비교하였다. 아울러 SCTP와 TCP의 평균 전송시간에 영향을 미치는 요인인 초기 윈도우 크기를 데이터 크기에 따라 측정하였다. 실험을 위한 서버와 클라이언트 프로그램은 SCTP socket API를 이용하여 C 언어로 작성되었고, 전송 시간은 이더리얼 프로그램을 사용하여 측정되었다. 서버와 클라이언트 사이의 데이터 전송 방법은 라운드 로빈(round robin) 방법을 사용하였다. 실험 결과, SCTP는 초기 슬로우 스타트 단계에서 TCP 보다 평균 전송 시간에 있어 약 15% 정도 향상된 성능을 보였으며, 그 이유는 SCTP 초기 윈도우 크기가 TCP 보다 크기 때문으로 확인되었다.
가상화 서비스는 데이터의 생성, 저장, 폐기 등의 모든 과정과 연산을 서버에서 처리하며, 클라이언트에게 스트리밍 미디어 형태로 전송한다. 따라서, 클라이언트는 단말의 타입에 구애받지 않고 기존 데스크톱 환경과 동일한 환경을 이용할 수 있다. 이러한 가상화 서비스의 사용자 체감 품질을 만족시키기 위해서는 영상 품질 이외에도 재생연속성과 재생지연한계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 가상화 서비스의 QoS를 보장하기 위한 네트워크 상황에 적응적인 가상화 콘텐츠 전송 구조를 제안한다. 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조는 네트워크의 가용 대역폭을 고려한 전송률 조절 기능과 송신 버퍼 상태를 고려한 콘텐츠 비트율 조절 기능이 있으며, 각 기능을 통해 가상화 콘텐츠의 재생지연한계와 가상화 콘텐츠의 재생 연속성을 보장한다. 실험을 통해 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조가 패킷 손실률과 전송 지연 등의 측면에서 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 트래픽과 혼잡제어는 처리율과 QoS (Quality of Service)를 결정하는 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 디지털 콘텐츠 스트리밍 서비스를 위한 전송율 우선순위 기반의 트래픽 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 전송율 우선순위는 버스트 시간과 크기에 따른 실시간 트래픽과 비실시간 트래픽에 의해 결정된다. 전송율 기반 우선순위는 지연을 줄이고 신뢰성을 향상시킴으로서 스트림이 요청될 때 트래픽이 효율적으로 제어되게 된다. 트래픽 제어는 트래픽 탐지 과정, 트래픽 공지, 그리고 트래픽 제어 조절 과정을 거쳐 스트리밍 서비스가 차별화 되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 CCF (Congestion Control and Fairness)기법, WCA (Weight-based Clustering Algorithm)기법에 비해서 전송지연, 패킷손실, 그리고 처리율에 대한 성능이 효율적임을 보였다.
무선 멀티캐스트 서비스는 동일한 콘텐츠를 다수의 사람들에게 동시에 전송함으로써 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 무선 멀티미디어 스트리밍 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 Quality-Aware Rate Adaptation(QARA) 기법을 제시한다. QARA에서는 콘텐츠의 종류와 사용자의 채널 환경에 따라 멀티캐스트 프레임의 전송 속도가 결정된다. 기본 계층은 높은 신뢰성을 보장하기 위하여 낮은 속도를 이용하여 모든 사용자들에게 전송됨으로써 기본적인 서비스 품질을 제공한다. 반면, 향상 계층의 프레임 전송 속도는 무작위로 선출된 노드의 채널 환경 피드백 정보를 통하여 결정된다. 콘텐츠 전송 중에 이러한 과정을 반복함으로써 다양한 전송 속도를 사용하고, 각 노드들에게 채널 환경에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있다. 결과적으로 QARA는 이동 노드들이 다양하게 분포되어 있는 환경에 사용될 수 있으며, 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 QARA가 기존 연구들에 비하여 높은 가능 전송 속도 활용률을 보임으로써 콘텐츠 전송 시간을 단축시킬 수 있음을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2513-2530
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2021
With the fast development of information and communication technologies, video streaming services and applications are increasing rapidly. However, the network condition is volatile. In order to provide users with better quality of service, it is necessary to develop an accurate and low-complexity model for Quality of Experience (QoE) prediction of time-varying video. Memory effects refer to the psychological influence factor of historical experience, which can be taken into account to improve the accuracy of QoE evaluation. In this paper, we design subjective experiments to explore the impact of Short-Term Memory (STM) on QoE. The experimental results show that the user's real-time QoE is influenced by the duration of previous viewing experience and the expectations generated by STM. Furthermore, we propose analytical models to determine the relationship between intrinsic video quality, expectation and real-time QoE. The proposed models have better performance for real-time QoE prediction when the video is transmitted in a fluctuate network. The models are capable of providing more accurate guidance for improving the quality of video streaming services.
This paper describes the SVC-based media adaptation system which can adapt video contents optimally to various consumption environments in an IP-based transmission scenario. As key technologies, we will present scalable video coding, SVC-based adaptive media transmission, and SVC-based adaptation signaling technology.
최근 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)는 TCP/UDP 이후의 차세대 수송계층 프로토콜로서 주목 받고 있다. SCTP는 기존 TCP 및 UDP의 문제점을 극복하도록 설계되었으며 특히 multi-streaming 및 multi-homing 특성을 제공한다. 본 고에서는 SCTP 프로토콜의 기본 특징에 대하여 알아보고, 현재 논의중인 확장작업의 주요 골자를 살펴본다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권2호
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pp.61-80
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2016
The wireless mesh network (WMN) is a next-generation technology for data networking that has the advantage in cost and the flexibility in its construction because of not requiring the infra-structure such as the ethernet. This paper focuses on the optimal link scheduling problem under the wireless mesh network to effectuate real-time streaming by using the constraint programming. In particular, Under the limitation of half-duplex transmission in wireless nodes, this paper proposes a solution method to minimize the makespan in scheduling packet transmission from wireless nodes to the gateway in a WMN with no packet transmission conflicts due to the half-duplex transmission. It discusses the conflicts in packet transmission and deduces the condition of feasible schedules, which defines the model for the constraint programming. Finally it comparatively shows and discusses the results using two constraint programming solvers, Gecode and the IBM ILOG CP solver.
일반적인 동영상 스트리밍 시스템은 좁은 시각영역을 갖는 동영상을 원격의 사용자에게 제공한다. 서버 측에 팬/틸트(pan/tilt) 카메라를 부착한 시스템은 클라이언트가 카메라의 방향을 조작할 수 있도록 함으로써 보다 넓은 시각영역을 제공할 수 있다. 하지만, 하드웨어 팬/틸트 카메라를 이용한 스트리밍 시스템은 다수의 사용자가 동시에 접속할 경우, 모든 사용자에게 각자가 원하는 시점에서의 영상을 제공할 수 없으며, 카메라 이동에 의한 지연이 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 팬/틸트 카메라를 구현하였으며, 이를 이용한 새로운 파노라마 동영상 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 시각영역을 가지는 파노라마 영상을 획득한 후, 각 사용자에게 원하는 부분영상을 제공함으로써 다수의 사용자에게 자유로운 시점 이동을 제공해 준다. 이때, 방대한 양의 파노라마 동영상을 원격의 사용자에게 전송하기 위해서는 효율적인 압축 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전체 영상을 좁은 스트립 영상들로 분할하고, 클라이언트 측에서 원하는 시각영역에 해당하는 스트립 영상들만을 독립적으로 압축하는 적응성 스트립 압축 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 적응성 스트립 압축 기법을 사용하여 파노라마 동영상을 압축, 전송함으로써 사용자의 시각영역 변화 및 새로운 사용자의 접속에 빠르게 대응할 수 있으며 클라이언트 전송 시 데이터 양을 효과적으로 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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