• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.579-603
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• 2018

In this paper we propose a QoS-enhanced intelligent stochastic optimal fair real-time packet scheduler, QUEST, for 4G LTE traffic in routers. The objective of this research is to maximize the system QoS subject to the constraint that the processor utilization is kept nearly at 100 percent. The QUEST has following unique advantages. First, it solves the challenging problem of starvation for low priority process - buffered streaming video and TCP based; second, it solves the major bottleneck of the scheduler Earliest Deadline First's failure at heavy loads. Finally, QUEST offers the benefit of arbitrarily pre-programming the process utilization ratio.Three classes of multimedia 4G LTE QCI traffic, conversational voice, live streaming video, buffered streaming video and TCP based applications have been considered. We analyse two most important QoS metrics, packet loss rate (PLR) and mean waiting time. All claims are supported by discrete event and Monte Carlo simulations. The simulation results show that the QUEST scheduler outperforms current state-of-the-art benchmark schedulers. The proposed scheduler offers 37 percent improvement in PLR and 23 percent improvement in mean waiting time over the best competing current scheduler Accuracy-aware EDF.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3635-3654
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• 2015

With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.287-292
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• 2001

멀티미디어 서버 시스템은 고용량이어야 하며 지속적으로 늘어나는 사용자수 뿐만 아니라 추가되는 새로운 저장 공간에 대한 우수한 확장성을 제공하여야 하는 것이 필수적이다. 일반적인 스트리밍 서비스의 경우, 사용자들은 시비스 초기의 지연시간에 어느 정도 관대한 편이지만 고풍질의 서비스를 요구한다. 스트림 서버는 동영상을 사용자에게 전달할 때 데이터 저장공간으로부터 실시간으로 전송하여야 한다. 그러나 현재의 범용 서버 시스템은 이러한 요구사항을 충분히 반영하지 못할 뿐만 이니라 늘어나는 사용자 부하와 시스템 요구에 대한 고려, 그리고 미디어 데이터에 대한 반영이 이루어지지 못하여 점차 증가되는 사용자의 고화질 미디어 서비스 요구 사항을 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 리녹스를 기반으로 구현한 실시간 스트림 서버 시스템의 확장성 있는 구조가 고 대역폭 고화질 On-Demand 서버로서 효율적인 대안임을 보이며, 또한 QoS 요구 보장과 효율적인 시스템 관리 정책을 제시하여 범용 서버를 멀티미디어 저장 및 스트리밍에 적합한 환경의 클러스터로 구성하는 방법을 제시한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일들을 각 병별 저장 시스템에 쪼개어 저장하는 시스템 RAID 기술을 사 용하여 사용자 요구시 동시에 데이터를 전송하여 줌으로써 단일 미디어 서버보다 훨씬 우수한 성공을 발휘한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.141-148
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• 2015

기존 비디오 라이브 스트리머에 비해서 매우 저렴하고 저전력으로 휴대용으로 쉽게 동작하는 HLS(Http Live Streaming) 전송기를 임베디드 리눅스 기반으로 개발 및 구현하였다. HLS 전송기를 저렴하게 구현하기 위해 Arm11 프로세서 위에 임베디드 리눅스를 운영체제로 포팅 하였고 오픈 소스인 FFmpeg와 Segmenter을 이용하여 HLS 프로토콜을 구현하였다. 노트북, iPhone, android phone, 노트북을 수신단말기로 이용하여 개발한 임베디드 리눅스 기반의 휴대용 HLS 전송기의 성능을 평가하였다. 본 논문에서 개발한 HLS 전송기는 애플사가 제안한 HLS 권고 규격 이상의 성능을 구현하였음을 성능평가 실험을 통해 확인하였다. 본 논문에서 개발한 제품의 활용분야는 실시간으로 현장의 위급상황을 현지 지휘소나 원거리 사령부에 전달해야하는 경우 HLS를 개인이 착용하여 이동하면서 실시간으로 상황영상을 전달하는 분야에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.707-741
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• 2005

멀티미디어 스트리밍에서 유니캐스트 방식은 사용자 수가 증가함에 따라 트래픽이 증가하게 되어 추가적인 비용 부담이 있게 된다. 멀티캐스트 방식은 이러한 문제점을 해결할 수 있으나 클라이언트의 접속과 제어정보를 가질 수 없으며, 현재 대부분 라우터들이 유니캐스트 방식만을 지원하고 있는 실정이다. 또한, 다른 ISP 사업자간에는 서비스를 받을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 원격 화상교육을 위한 유니캐스트 방식과 P2P를 응용한 트래픽 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 컨트를 에이전트에 의해 스트림 서버의 트래픽이 감소되고,네트워크의 비용을 줄일 수 있다. 이 시스템은 JMF와 응용 소프트웨어를 이용하여 원격 화상교육을 시연함으로써 본 시스템의 타당성을 검증하고 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3465-3479
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• 2017

Information-Centric Vehicular Ad Hoc Network (IC-VANET) is a promising network architecture for the future intelligent transport system. Video streaming applications over IC-VANET not only enrich infotainment services, but also provide the drivers and pedestrians real-time visual information to make proper decisions. However, due to the characteristics of wireless link and frequent change of the network topology, the packet loss seriously affects the quality of video streaming applications. In this paper, we propose a REceiver-Driven loss reCOvery Mechanism (REDCOM) to enhance video dissemination over IC-VANET. A Markov chain based estimation model is introduced to capture the real-time network condition. Based on the estimation result, the proposed REDCOM recovers the lost packets by requesting additional forward error correction packets. The REDCOM follows the receiver-driven model of IC-VANET and does not require the infrastructure support to efficiently overcome packet losses. Experimental results demonstrate that the proposed REDCOM improves video quality under various network conditions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.791-793
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• 2015

최근 들어 UCC(User Created Contents) 및 VoD(Video on Demand) 등 멀티미디어 컨텐츠들이 늘어나고, IP-TV, Smart TV, OHTV(Open Hybrid TV) 등 다양한 서비스가 멀티 플랫폼(Multi-platform) 환경에서 제공되면서, 서비스에 대한 QoS 문제가 대두되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크를 효율적으로 활용하고, 콘텐츠 품질을 향상하기 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크의 채널 상태와 동적 자원 사용량에 따라 멀티미디어 데이터의 전송을 TCP와 UDP를 적응적으로 사용하는 듀얼 스트리밍 시스템에 대해 설계 및 분석 한다. 또한 기존 TCP와 UDP 하나의 프로토콜을 사용한 스트리밍 시스템과의 차이점 및 효율성에 대해 분석한다. 이는 재난 및 의료분의의 응급시스템, 유비쿼터스 분야에 활용될 것으로 사료된다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권1호
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• pp.32-39
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• 2021

We propose a three-dimensional (3D) streaming system based on a lamina display that can convey field information in real-time by creating floating 3D images that can satisfy the accommodation cue. The proposed system is mainly composed of three parts, namely: a 3D vision camera unit to obtain and provide RGB and depth data in real-time, a 3D image engine unit to realize the 3D volume with a fast response time by using the RGB and depth data, and an optical floating unit to bring the implemented 3D image out of the system and consequently increase the sense of presence. Furthermore, we devise the streaming method required for implementing augmented reality (AR) images by using a multilayered image, and the proposed method for implementing AR 3D video in real-time non-face-to-face communication has been experimentally verified.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.467-476
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• 2014

국내외적으로 방송과 통신이 융합된 형태의 서비스가 인터넷을 통하여 제공되고 있으며, 스마트TV를 통한 다양한 양방향 서비스가 제공되는 상황에서 제한적인 유무선 네트워크 상황에 적응하여 끊김 없이 콘텐츠를 제공하는 것이 멀티미디어 서비스의 핵심 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 인터넷과 같은 대역폭이 유동적인 환경에서 끊김 없는 OHTV(Open Hybrid TV) 서비스를 제공하기 위하여 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 규격을 준수하는 콘텐츠 제작 시스템을 개발하였고, 기존 OHTV 서비스 플랫폼과 쉽게 연동하는 구체적인 방법을 제시하고 있다. 개발한 시스템은 OHTV 규격에 정의되어 있는 다양한 서비스 중에 IP VOD, 비디오 클립, 광고 서비스에 적용되어 네트워크 상황에 유동적으로 적응하여 안정적으로 끊김 없는 서비스를 제공함을 실험을 통해 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.297-307
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• 2022

The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.