KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1249-1265
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2022
Video streaming has become one of the most popular applications for mobile devices. The network bandwidth required for video streaming continues to exponentially increase as video quality increases and the user base grows. Multi-Path TCP (MPTCP), which allows devices to communicate simultaneously through multiple network interfaces, is one of the solutions for providing robust and reliable streaming of such high-definition video. However, mobile video streaming over MPTCP raises new concerns, e.g., power consumption and cellular data usage, since mobile device resources are constrained, and users prefer to minimize such costs. In this work, we propose a mobile video streaming framework over MPTCP (mDASH) to reduce the costs of energy and cellular data usage while preserving feasible streaming quality. Our evaluation results show that by utilizing knowledge about video behavior, mDASH can reduce energy consumption by up to around 20%, and cellular usage by 15% points, with minimal quality degradation.
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.
Magnetic Servo Levitation (MSL) has been proposed as a method to drive a fast-tool servo system. This paper discusses some fundamental control and modeling issues in the development of a long-range high-bandwidth fast-tool servo based on MSL. A resursive linear model is developed to describe the system's dynamics linear model is developed to describe the system's dynamics, and further used to discuss controller design. For a given controller architecture, the performance of two controllers is then compared, one based on an approximation to the inverse plant dynamics, the second based on a adaptive neural network.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터와 실시간 특성을 가진 데이터의 end-to-end 전달기능과 QoS 감시기능 등을 지원하기 위해 개발된 RTP를 분석하고 개선방안을 제시한다 기존의 RTP 구현 모듈은 실시간 전달기능은 지원하나, 상세한 QoS 파라미터 보장측면에서는 해결해야 할 사항이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 서버에서 보낸 데이터에 대한 전송 정보를 클라이언트로부터 제공 받아, 이를 토대로 네트워크의 상태를 3단계로 분류하여 네트워크에서의 QoS 보장할 수 있는 새로운 SRARC(Selective Repeat Adaptive Rate Control) 멀티미디어 데이터 전송기법을 제안하였다. SRARC는 서버와 클라이언트에서 데이터의 송수신과정에서 계산되는 정보인 대역폭, 손실률 그리고 전송지연을 파라미터로하여 선택적 재전송과 전송율 동적 제어를 수행하는 기법이다. 제안한 SRARC 기법의 성능을 검증하기 위하여 LAN 상에서 이를 구현하여 선택적 재전송 기법 및 RTP 기법의 QoS 파라미터들과 비교하였다. 실험 결과, 대역폭 이용률과 패킷 손실률 그리고 지연 시간 등의 다양한 QoS 파라미터 측면에서 기존의 RTP 기법들에 비해 우수한 결과를 나타냄을 확인하였다.
고속 데이터 전송 모뎀 및 고밀도 기록/재생 장치에서 채널에 의해 초래된 신호간 간섭 등의 왜곡을 감축시키는 적응 등화기는 구동초기에 수신부/재생부에서도 알고 있는 데이터 신호(훈련신호)의 전송을 필요로 하고 이것은 결과적으로 실제 정보 데이터의 전송시간 감축 또는 기록미디어의 사용 효율 저하를 초래 한다. 또한 burst-mode 데이터 전송 등의 경우에서와 같이 훈련신호를 보내기가 곤란한 경우도 있다. 따라서 훈련신호 없이 동작하는 블라인드 적응 등화기술에 대한 연구에 최근까지도 많은 노력이 집중되고 있지만 관련 기술 및 성능 평가에서 기본적으로 nonlinear processing 및 분석기법을 필요로 하기 때문에 아직까지도 규명해야 될 요소들이 많이 남아 있다. 특히 효율적인 주파수대역 활용을 추구하는 부분응답 신호 방식의 경우에 해당 채널의 전달함수 영점들(zeros)이 단위원 위에 있어 등화기가 신호간 간섭을 감축시키기 위해 채널 특성을 보상하는 과정에서 등화기 입력에 들어오는 채널 첨가잡음의 증폭도 초래하기 때문에 성능이 저하된다. 이에 대응하여 본 논문에서는 기존 기법들의 성능상의 문제점을 연구한 후에, 성능 개선을 이룰 수 있는 새로운 블라인드 적응 등화 기법을 제시한다. 연구 결과는 고속 데이터 전공 모뎀 등 부분 응답 신호 방식을 사용하는 채널 등화 방식에 모두 적용 가능하지만 특히 HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 채널을 대상으로 한 평가 결과에서 유용성을 보여 준다.
멀티미디어 어플리케이션은 문자 위주의 어플리케이션과는 달리 데이타의 연속성 때문에 QoS(Quality of Service)에 매우 민감하다. 셀룰러 이동망에서 고속으로 이동중인 사용자의 멀티미디어 어플리케이션에 대해 QoS를 지속적으로 제공하기 위해서는 효율적인 호 수락 기법이 필요하다. 본 논문은 우선순위를 이용한 호 수락 제어를 통해 MH(Mobile Host)에게 지속적인 QoS를 제공하는 2SCA(2-Step Call Admission) 기법을 제시한다. 본 논문에서는 셀의 크기가 작고, 서로 중첩되어 있는 셀 구조를 가정하였으며, MH의 호를 신규호, 핸드오프호 및 QoS 상향조정호로 분류하여 각각 다른 처리 기법을 적용하였다. 2SCA 기법은 기본 호 수락제어와 응용 호 수락제어로 구성되어 있다. 전자는 셀의 가용 대역폭에 따라 호 수락을 결정하며, 후자는 기본 호 수락제어에서 블록킹된 호를 대상으로 각 호의 종류에 따라 DTT(Delay Tolerance Time), PQueue(Priority Queue), UpQueue(Upgrade Queue) 알고리즘을 적용하여 호 수락을 결정한다. 본 논문에서 제시된 2SCA 기법의 성능을 평가하기 위해, 신규호 블록킹률, 핸드오프호 드롭핑률, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 기법이 CSP(Complete Sharing Policy), GCP(Guard Channel Policy) 그리고 AGCP(Adaptive Guard Channel Policy) 등과 같은 기존의 메커니즘보다 우수함을 알 수 있었다.
메타휴리스틱 탐색법은 주어진 정보의 부족 및 시간의 제약을 받는 상황에서 다양한 목적함수를 가진 문제를 해결하기 위해 개발되었다. 본 연구에서는 기존의 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)의 성능을 강화한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)을 개발하였다. HVCA는 기존의 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 두 가지 방법을 적용하였다. 첫 번째 방법으로 사용자가 입력해야 하는 매개변수를 자가적응형 매개변수로 개선하였다. 두 번째 방법으로 Exponential Bandwidth Harmony Search With Centralized Global Search(EBHS-CGS)의 CGS 구조를 HVCA에 추가하였다. CGS 구조의 추가로 인해 HVCA 내부는 CGS와 VCA의 두 가지 구조로 구성되어 있다. 두 가지 구조를 효율적으로 사용하기 위해 반복시산을 진행하면서 최적값이 나오는 구조의 선택확률을 증가시키는 방법을 적용하였다. 제안된 HVCA의 성능을 확인하기 위해 최적화 문제에 적용하고, 그 결과를 Harmony Search(HS), Improved Harmony Search(IHS) 및 VCA와 비교하여 나타내었다. 적용결과 수학문제와 공학문제에서 HVCA는 HS, IHS 및 VCA보다 최적값 및 100번의 반복실행 중 최적값을 찾는 횟수가 많았으며, 최적값에 수렴하는 반복시산횟수도 낮았다. 이를 통해 HVCA가 성능이 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다. 제안된 HVCA는 적용한 수학문제 및 공학문제 이외에도 많은 분야에 대해 좋은 결과를 나타낼 것으로 기대된다.
와이브로 네트워크의 경우 무선 환경에서 높은 데이터 레이트를 제공하고 있다. 하지만 이러한 무선 환경에서 비디오를 전송할 때 패킷 손실과 핸드오프등에 의해 화질이 저하되는 문제가 발생하게 된다. 특히, 비디오 데이터는 패킷 손실에 의해서는 슬라이스 단위로 손실되고, 핸드오프에 의해서는 프레임 전체가 손실되는 현상이 발생한다. 이렇게 비디오 데이터가 손실이 되면 클라이언트에서는 에러가 지속적으로 확산되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 랩터 FEC 기반의 채널 적응형 비디오 전송 방법을 제안 한다. 무선 채널의 패킷 손실에 의해 비디오의 화질 열화가 발생할 경우 서버는 채널 상황에 따라 FEC 레벨을 조절하여 비디오를 인코딩 한다. 또한, 단말의 이동 중 핸드오프에 의해 프레임이 손실될 경우 서버에서는 새로운 인트라 프레임을 만들어 에러가 확산되는 것을 방지하는 방법을 제안한다. 알고리즘의 성능평가는 실험을 통하여 보여주도록 한다
최근 빠른속도로 발전하는 무선통신기술로 인하여 스마트 기기의 사용이 날로 증가하고 있다. 이에 따른 데이터 트래픽의 문제가 날로 증가함에 따라 네트워크의 용량 증대를 위하여 아직 개척되지 않은 새로운 영역인 6GHz 이상의 대역에 대한 연구가 진행되었다. 밀리미터파(Millimeter Wave, MmWave) 통신은 6GHz 이상의 대역을 이용하여 초당 기가비트의 데이터 전송률 달성을 가능하게 한다. 작은 파장으로 인한 경로 손실을 극복하기 위해 대량의 안테나 배열을 사용하여 이득을 높인다. 본 논문에서는 하이브리드 빔포밍(Hybrid beamforming)을 이용한 프리코딩 과정에서 시스템의 스펙트럼 효율(Spectral efficiency)을 최대화 하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 스펙트럼 효율이 최대가 되는 빔 수의 최적화 방법을 수식을 통해 제안하였다. 제안한 방법으로 스펙트럼 효율을 최대화 하는 것을 확인하였다.
웨이블릿 방식의 비디오 압축에서 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 본 논문은 저 복잡도의 임베디드 압축(Embedded Compression : EC) 알고리즘을 적용한다. 본 논문의 EC 알고리즘은 화질 열화가 거의 무손실에 가깝도록 하기 위해 고정 압축률 50%를 사용한다. 본 논문의 EC 기법을 통해 EC가 적용되지 않은 웨이블릿 비디오 인코더와 비교하여 이산 웨이블릿 변환 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리의 접근과 크기를 50%로 줄일 수 있다. 또한, 포워드 적응형 양자화(FAQ)와 고정 길이 코드 기반의 EC 알고리즘은 웨이블릿과 SPHIT(Set Partitioning in Hierarchical Trees) 사이의 버퍼의 크기와 대역폭을 50%까지 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해, 비디오 코더의 목표 비트율이 1 과 0.5 bpp 인 경우에 본 논문에서 적용한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하가 각각 0.179와 0.162 dB 임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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