In multi-interface multi-channel(MIMC) based tactical ad hoc networks, QoS support for required operational capacity is one of the main challenging issues for multi-hop transmissions. To support QoS in such a harsh environment, we propose a novel MAC scheme to minimize multi-hop as well as per-hop delay. The current IEEE 802.11 MAC protocols should contend to reserve the channel resource at every hop by each sender. The every-hop channel contention results in a degradation of end-to-end delay for multi-hop transmissions. The basic idea of our scheme is to make a "multi-hop reservation" at the MAC layer by using the modified RTS frame. It contains additional information such as destination information, packet priority, and hop count, etc. In addition, we differentiate the contention window area according to the packet priority and the number of hops to deliver packets in the predefined allowed latency. Our scheme can minimize the multi-hop delay and support the QoS of the critical data in real time(i.e., VoIP, sensing video data, Video conference between commanders). Our simulation study and numerical analysis show that the proposed scheme outperforms the IEEE 802.11 MAC.
최근 IP 기반의 멀티미디어 서비스가 증가하면서 IPTV에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되고 있다. IPTV는 케이블을 이용하는 기존의 TV와 달리 IP 네트워크 기반의 다양한 서비스 제공이 가능하다. 그러나 IPTV 서비스 품질은 패킷 손실, 지터와 같은 네트워크 열화에 크게 영향을 받기 때문에 언제나 안정된 서비스를 보장하기가 힘들다. 본 논문에서는 다양한 영상 열화에 대하여 주관적 평가를 반영한 IPTV 서비스 품질측정 방안을 도출한다. 이를 위하여 시청자에게 인지적으로 영향을 줄 수 있는 열화 항목을 선정하였으며 선정된 각 열화 항목에 대하여 측정 메트릭을 제안하였다. 각 열화 항목에 대하여 MOS(Mean Opinion Score) 기반의 주관적 평가를 수행하였으며 제안한 메트릭의 측정 결과를 주관적 평가에 사상시켜 주관적 인지 상태를 고려하는 항목별 객관적 품질측정 기준을 도출한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 개발된 품질측정 메트릭이 주관적 측면을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2793-2803
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2013
In H.264, three different data partition types are used, which have unequal importance to the reconstructed video quality. To improve the performance of H.264 video streaming transmission over IEEE 802.11e Wireless Local Area Networks, a prioritization mechanism that categorizes different partition types to different priority classes according to the calculated distortion within one Group of Pictures. In the proposed scheme, video streams have been encoded based on the H.264 codec with its data partition enabled. The dynamic scheduling scheme based on Enhanced Distributed Channel Access has been configured to differentiate the data partitions according to their distortion impact and the queue utilization ratio. Simulation results show that the proposed scheme improves the received video quality by 1dB in PSNR compared with the existing Enhanced Distributed Channel Access static mapping scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.3043-3067
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2022
With the mobile traffic in the network increases exponentially, multi-access edge computing (MEC) develops rapidly. MEC servers are deployed geo-distribution, which serve many mobile terminals locally to improve users' QoE (Quality of Experience). When the cache space of a MEC server is full, how to replace the cached videos is an important problem. The problem is also called the cache replacement problem, which becomes more complex due to the dynamic video popularity and the varied video sizes. Therefore, we proposed a new cache replacement scheme based on local video popularity and video size to solve the cache replacement problem of MEC servers. First, we built a local video popularity model, which is composed of a popularity rise model and a popularity attenuation model. Furthermore, the popularity attenuation model incorporates a frequency-dependent attenuation model and a frequency-independent attenuation model. Second, we formulated a utility based on local video popularity and video size. Moreover, the weights of local video popularity and video size were quantitatively analyzed by using the information entropy. Finally, we conducted extensive simulation experiments based on the proposed scheme and some compared schemes. The simulation results showed that our proposed scheme performs better than the compared schemes in terms of hit rate, average delay, and server load under different network configurations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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pp.592-606
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2011
Currently, the development of multimedia communication has progressed so rapidly that the video program service has become a requirement for ordinary customers. The quality of experience (QoE) for the visual signal is of the fundamental importance for numerous image and video processing applications, where the goal of video quality assessment (VQA) is to automatically measure the quality of the visual signal in agreement with the human judgment of the video quality. Considering the codec effect to the video quality, in this paper an efficient non-reference (NR) VQA algorithm is proposed which estimates the video quality (VQ) only by utilizing the distorted video signal at the destination. The VQA feature vectors (FVs) which have high relationships with the subjective quality of the distorted video are investigated, and a hybrid NR VQA (HNRVQA) function is established by considering the multiple FVs. The simulation results, testing on the SDTV programming provided by VCEG Phase I, show that the proposed algorithm can represent the VQ accurately, and it can be used to replace the subjective VQA to measure the quality of the video signal automatically at the destinations.
최근 IP가 급성장하면서 인터넷의 멀티미디어 서비스 특성을 결합하여 IP기반의 멀티미디어 서비스(양방향 실시간 음성, 화상, 컨퍼런스, 원격교육 등) 제공이 잇따르고 있다. 인터넷의 폭발적인 성장과 함께 웹 기반의 통합 솔루션 제공을 위한 툴로 IP 기반에 음성을 Packet 화하여 전송하는 VoIP 기술이 활성화 되고 있다. 이에 국내 070 인터넷 전화 사업자로 등록하기 위해서는 반드시 표준에서 제시하는 기준 값 이상을 획득하여야 하며, 이러한 기준 값을 만족함으로써 사용자의 통화품질 만족도를 충족시킬 수 있다. 본 논문에서는 VoIP의 통화품질 기준을 알아보고 핵심 열화요소와 CODEC과의 관계를 분석하여 최적의 품질을 위한 방안을 제시하고자 한다.
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.
본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 모니터링과 제어가 가능하도록 제작된 QWLAN(Quality Wireless LAN) 보드를 장착한 네트워크에서 적응적인 고선명 스케일러블 비디오(Scalable Video Coding: SVC) 스트리밍 시스템의 성능을 보여준다. 제작된 MAC 보드에서 실시간으로 측정된 MAC 파라미터들을 이용하여 예측한 가용 대역폭에 적응적으로 추출할 비디오 데이터를 결정한다. 이를 위하여, 기존 SVC 비디오 패킷 추출방식보다 R-D(Rate-Distortion) 곡선 관점에서 우수한 추출방식을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 실험을 통하여, 무선 채널 상황에 빠르게 적응하여 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
멀티미디어 어플리케이션들은 기존의 화일 서버 기법으로는 쉽게 제공하지 못하는 보장된 검색 및 전송률을 요구한다. 본 논문에서는 CM(Continuous Media : 예를 들어 비디오) 서버를 위한 동적 협상 수락 제어(dynamic negotiated admission control)와 자원 스케줄링(resource scheduling) 기법을 제안한다. 이는 두 부분으로 구성되는데, 예약 기반 수락 제어 방법(reserve-baed admission control mechanism)과 동적으로 자원을 할당하는 스케줄러가 그것이다. 정적 스케줄러와 비교할 때, 제안된 기법은 경쟁하는 스트림들에게 이용가능 한 자원들을 효과적으로 공유할 수 있도록 해주며, 전반적인 QoS(Quality of Service)를 향상시키기 위해 자원의 재 할당을 요구하는 스트림들을 위한 스케줄러 초기화 협상(scheduler-initiated negotation)을 통해 높은 이용률을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 사용하여 동시에 실행시킬 수 있는 클라이언트의 수를 증가시킬 수 있으며 혼잡한 트래픽 상태에서도 좋은 응답 비율과 향상된 자원 이용률을 얻을 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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