본 논문에서는 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 각 노드의 성능에 따라 원본 동영상을 차등 분할하여 재생 블록을 생성한다. 그리고 차등 분할한 재생 블록을 해당 노드에 할당하여 트랜스 코딩함으로써 트랜스 코딩 소요시간을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상재생에 효과적임을 보인다. 시뮬레이션에서는 상용화된 클라우드 시스템인 Windows Azure 기반에서 AVI 포맷 300MB 원본 동영상을 각 노드의 성능에 따라 차등 분할한다. 그리고 Windows Azure의 이기종 노드에 분산 할당하여 mp4와 Flv 포맷으로 트랜스 코딩하면서 트랜스 코딩 소요시간을 측정한다. 그 결과 본 논문의 제안 기법이 기존의 균등 분할 기법에 비해 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스의 성능을 향상시킨다.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
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.
오늘날 매우 복잡한 비디오와 방송 작동들 속에서, 방송사들은 확실히 방송중이나 온라인에서 멀티스크린 시청자들에게 높은 품질과 저지연을 방송하는데 거듭 어려움을 겪는다. 적응 비트율(ABR) 프로토콜들은 인터넷비디오가 다양한 멀티스크린 장치를 가능하게 해준다. 하지만 비디오 품질은 종종 중요하지 않고 오늘날 대형화면에 방송되고 가치 있는 선형 방송 컨텐츠에서는 받아들일 수 없다는 것이 입증될 것이다. ABR에서 미디어 정보 처리 기술은 서비스 제공자들이 제어를하고 집에 모든 스크린에 선형 비디오 서비스가 관리된 품질을 제공한다. 그리고 그것은 단일화된 IP 비디오 사회기반시설을 가진 큰 대형화면을 포함한다. 새로운 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)은 기부 컨텐츠, 가상 속에 온라인 출판 서비스, 집중 클라우드 사회기반시설의 절차를 수행하는 방송시설을 대한 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)을 기반으로하는 클라우드를 사용하도록 제안된 관리시스템을 가져다 준다.
모바일기기의 '스마트화'로 인해 소비자들의 모바일기기를 활용한 서비스의 이용 빈도가 높아지면서 서비스 이용에 있어서 시간적, 공간적 제약이 없는 클라우드 서비스에 대한 요구가 증대되고 있다. 이런 트렌드는 기업업무 환경에도 영향을 주어 사무실에서 PC를 활용하여 수행했던 고전적인 업무 행태를 벗어나 시간과 장소에 구애 없이 스마트 모바일기기로 업무를 수행하는 '스마트워크 (Smart-work)'가 확산되고 있는데 주로 스마트 모바일기기로 이용가능한 공동 문서작업, 화상회의, 자료검색 등의 솔루션 제공 차원에 머물고 있어서 스마트워크를 도입하고자 하는 기업 입장에서 다양한 기업업무용 애플리케이션 개발과 운영의 비용절감을 위한 클라우드 서비스 플랫폼이 필요하다. 이에, 본 논문은 기업업무 서비스용 모바일 애플리케이션 개발을 지원하고 개발된 애플리케이션을 PaaS(Platform as a Service) 형태로 모바일기기에 서비스하는 모바일 클라우드 서비스 플랫폼을 제안한다.
The increasing ubiquity of wireless networks and decreasing cost of hardware is fueling a proliferation of mobile devices. These devices are enabling a new revolution in mobile technology, not only running locally on them, but running on cloud as a service as well. From web browsing, email, or video conferencing, presentations to movie and music entertainment or games, multimedia applications, mobile cloud enables providing such diverse applications. Many technologies have been designed to address the limited hardware and performance in thin client PC. However, with the assorted network and graphic condition, those proposed technologies is obligated to alter aim to adapt mobile cloud. In this paper, we provide a survey of client technology on a Server that can be sufficed the requirements of Mobile Cloud. We also analyze each technology and classify with its individual difficulties and challenges.
최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.
영상 감시 시스템은 광범위한 영역에서 쉽게 설치되고 녹화 장치 혹은 인터넷을 통한 클라우드 저장소에 영상 정보를 관리하는 중앙 관리 방식을 사용하고 있다. 이러한 시스템의 주요한 문제점은 저장 영상의 전송 과정과 저장 대해서 객관적으로 신뢰할 수 있는 방법이 제공되지 않고 있으며, 개인정보보호를 위한 장치 유무와 별개로 모든 권한을 서비스 제공자에게 위임한 상태에서 운영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 공개키 기반 암호화와 블록체인 기반의 키 관리 시스템을 조합한 아키텍처를 이용하여 민감한 정보를 사용자가 안전하게 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 아키텍처에서는 대칭키를 사용한 블록 암호화(block-cipher) 과정을 통해 영상 정보를 암호화하고, 이때 사용하는 대칭키를 사용자의 공개키로 암호화하여 블록체인의 레저(ledger)로 기록하는 기법을 사용한다. 영상 정보를 암호화하는 과정을 블록체인 네트워크의 특성(분산, 투명성, 데이터 변조 불가)을 활용하여 개인정보 영상의 생성부터 소멸까지 사용자가 추적이 가능하도록 한다.
In this study, an efficient scheme for hiding data directly in partially encrypted versions of high efficiency video coding (HEVC) videos is proposed. The content owner uses stream cipher to selectively encrypt some HEVC-CABAC bin strings in a format-compliant manner. Then, the data hider embeds the secret message into the encrypted HEVC videos using the specific coefficient modification technique. Consequently, it can be used in third-party computing environments (more generally, cloud computing). For security and privacy purposes, service providers cannot access the visual content of the host video. As the coefficient is only slightly modified, the quality of the decrypted video is satisfactory. The encrypted and marked bitstreams meet the requirements of format compatibility, and have the same bit rate. At the receiving end, data extraction can be performed in the encrypted domain or decrypted domain that can be adapted to different application scenarios. Several standard video sequences with different resolutions and contents have been used for experimental evaluation.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 N-스크린 서비스를 위한 실시간 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 블록을 생성하고, 해당 블록을 변환하여 실시간으로 재생한다. 또한, 요청된 포맷에 따라 변환하는 방식으로 여러 디바이스에 최적화하여 실시간으로 재생 서비스를 제공할 수 있기 때문에 스토리지 사용량도 기존 동영상 서비스 방식에 비해 유리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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