디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위한 비디오 품질 유지 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.2.187
최근 HTTP 적응적 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 서비스가 주목을 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 네트워크의 대역폭이나 클라이언트의 버퍼량에 따라 비디오 품질을 조절한다. 그러나 기존 품질 조절 기법은 빈번한 대역폭 변화나 고정된 버퍼 임계로 인해 불필요한 품질 변경이 발생하여 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 변화하는 네트워크 환경에서 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위해 평균 비디오 품질을 높이면서 불필요한 품질 변경을 최소화하는 비디오 품질 유지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 버퍼 점유율과 비디오 품질이 높을 경우 품질 유지 기간을 길게 설정하여 높은 품질을 오래 유지한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 평균 비디오 품질을 향상시키고 품질 변경을 최소화하여 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.
높은 지연을 갖는 네트워크에서 QoE 향상을 위한 HTTP 적응적 스트리밍 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.2.175
최근 QoE를 향상시키기 위한 비디오 스트리밍 프로토콜로 HTTP 적응적 스트리밍이 주목받고있다. 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍은 하나의 세그먼트 요청에 하나의 세그먼트를 응답 받는 형식으로 동작하기 때문에 Lost RTT Cycle에 의해 평균 비디오 비트율이 감소한다. 하나의 요청에 다수의 세그먼트를 다운로드하는 Server-push 기반의 스트리밍 기법은 버퍼 언더플로우에 의한 QoE 저하가 발생한다. 본 논문에서는 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍의 QoE를 향상시키기 위한 VSSDS(Video Streaming Scheme based on Dynamic Server-push) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가용대역폭을 예측하여 품질조절을 수행하고, 요청 주기마다 요청할 세그먼트의 개수를 결정한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 평균 비디오 비트율을 향상시키며, 버퍼 언더플로우를 방지하는 것을 확인하였다.
다중 클라이언트 환경에서 HTTP 적응적 스트리밍의 효율적인 대역폭 활용을 위한 비디오 품질 조절 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.1.86
다수의 클라이언트가 대역폭을 공유해 스트리밍 서비스를 받는 경우 HTTP 적응적 스트리밍(HTTP Adaptive Streaming)은 세그먼트 요청의 ON-OFF 패턴으로 인해 대역폭을 부정확하게 측정하는 문제가 있다. ON-OFF 패턴으로 인한 문제를 해결하기 위해 제안된 PANDA (Probe AND Adapt)는 목표 대역폭을 증가시키면서 요청할 세그먼트의 품질을 결정한다. 하지만 목표 대역폭을 고정된 양만큼 증가시키기 때문에 대역폭 활용도가 낮고 대역폭 변화에 느리게 반응하는 문제가 있다. 본 논문에서는 PANDA의 낮은 대역폭 활용도와 느린 반응성을 개선하기 위한 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 다운로드 시간과 요청 간격을 비교해 대역폭 활용도를 판단한 후 대역폭 활용도에 따라 목표 대역폭을 증가시키는 양을 조절한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대역폭을 충분히 활용하고 대역폭 변화에 빠르게 반응하는 것을 확인하였다.
스트리밍 데이터에 대한 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.1.69
시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
CoAP 기반의 스트리밍 환경에서 사용자 체감품질 향상을 위한 전송량 조절 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.12.1296
최근 사물인터넷 이용자수의 증가에 따라 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 CoAP(Constrained Application Protocol) 표준을 발표하면서 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 자원이 제한적인 사물인터넷 환경에 맞게 전송 단위인 블록을 한 개씩 전송하기 때문에, 낮은 전송량으로 인한 버퍼 언더플로우의 발생으로 스트리밍 서비스에 적용되기 어렵다. 제안하는 기법은 전체 메시지 중 CON(Confirmable) 메시지의 비율을 적응적으로 조절하여 정확한 네트워크 상황을 예측하고, 이를 기반으로 버퍼 점유율, 콘텐츠 다운로드율을 이용하여 블록의 개수를 결정한다. 따라서 버퍼 언더플로우에 의한 재생 끊김을 완화하여 사용자 체감품질을 향상시킨다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 네트워크 상황에 따른 전송량 조절로 인해 사물인터넷 스트리밍 환경에서 버퍼 언더플로우 문제를 해결함을 확인하였다.
CCN 실시간 스트리밍 서비스를 위한 계층별 차등기반의 데이터 전송 기법 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.11.1219
인터넷을 통한 실시간 스트리밍 서비스는 스마트폰을 중심으로 한 다양한 모바일 플랫폼의 폭발적인 성장으로 인하여 그 수요가 날로 증가하고 있다. 또한 인터넷 상에서 스트리밍 서비스가 차지하는 대역폭의 크기는 2010년에 이미 50%를 넘어섰으며 고화질, 고용량의 멀티미디어 서비스 트래픽으로 인한 네트워크 대역폭의 부족 문제는 점점 더 심각해질 것이다. CCN은 기존의 호스트 기반 인터넷 구조를 콘텐츠 중심의 구조로 개선한 미래 인터넷 아키텍처이다. 그러나 CCN의 경우 일반적인 모든 콘텐츠의 전송을 위해 설계되어 실시간 스트리밍 콘텐츠를 전송하는 것에 비효율적인 측면이 있다. 본 논문은 이러한 CCN의 비효율적인 측면을 분석하고 계층별 차등기반의 실시간 스트리밍 서비스 기법을 제안하여 CCN 환경에서 보다 효율적으로 실시간 스트리밍 서비스를 전송할 수 있도록 한다. 그리고 실험을 통하여 대역폭, 네트워크 부하, 신뢰도 측면에서 성능을 입증하였다.
컨셉 변동 스트리밍 데이터를 위한 적응적 가중치 조정을 이용한 동적 앙상블 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.8.842
스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.
무선 환경에서 끊김 없는 HTTP 적응적 스트리밍을 위한 지터 기반 전송률 조절 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.6.628
HTTP 적응적 스트리밍(HTTP adaptive streaming)은 서버가 다양한 품질의 비디오를 저장해놓고 클라이언트가 세그먼트 처리량을 기반으로 가용대역폭을 예측하여 알맞은 품질을 요청함으로 체감 품질을 향상시키는 기법이다. 그러나 대역폭 변화가 빈번하고 높은 손실률을 갖는 무선 환경에서는 실제 네트워크의 대역폭을 측정하는데 어려움이 있다. 대역폭 측정 오류로 인한 빈번한 품질 변화와 재생 끊김 현상은 체감 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 지연의 편차인 지터를 패킷 단위로 측정하고 지터에 따라 가중치를 부여하여 가용대역폭을 측정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 급격한 대역폭 변화로 인해 높은 지터가 발생하는 경우 대역폭 변화를 적게 반영하여 비디오 품질 변화를 줄이고 버퍼 언더플로우를 완화시킨다. 실험을 통해 제안하는 기법이 무선 환경에서 버퍼 언더플로우를 완화시키고 빈번한 품질 변화를 감소시켜 체감 품질을 향상시키는 것을 확인하였다.
HTTP 적응적 스트리밍에서 끊김 없는 대화형 멀티미디어 스트리밍을 위한 전송 기법
최근 네트워크 기술과 모바일 기기의 발달로 인해 네트워크를 효율적으로 사용하여 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 서비스가 주목 받게 되었다. 사용자 중심 방송에 대한 관심이 증가함에 따라 대화형 멀티미디어에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대화형 멀티미디어 서비스는 사용자가 선택하는 시나리오에 따라 영상을 재생하는 방식이다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식으로 대화형 멀티미디어 서비스를 제공하면 사용자가 시나리오를 선택하는 시점에 따라 시나리오 변환에 의한 지연 및 버퍼 언더플로우를 유발하여 사용자 체감 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 끊김 없는 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 기반의 대화형 멀티미디어 전송 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 위한 시스템 구조와 프리패칭 기법이다.
Spark Streaming 기반 클라우드 시스템에서 실시간 고장 복구를 지원하기 위한 기법들
실시간 클라우드의 실현에 있어서 데이터 분석 프레임워크는 중추 역할을 수행한다. 현존하는 프레임워크들 중에 가장 많은 요구사항들을 충족하는 것은 Spark Streaming이다. 하지만 이 프레임워크는 초 단위 실시간 고장 복구를 충족하지 못하고 있다. Spark Streaming의 고장 복구 기법은 정상 동작시에 기록된 누적 변형 히스토리를 토대로 고장 직전 마지막 상태 데이터를 재연산하여 복구하기 때문에 히스토리의 길이에 비례하여 복구 시간이 증가된다. 따라서 제한된 시간 이내에 고장 복구가 완료됨을 보장되지 않는다. 또한 초기 상태 데이터를 고장 감내 스토리지에서 읽는 시간이 수십 초에 달하여 초 단위고장 복구 시간을 달성할 수 없다. 본 논문에서는 언급된 문제들을 해결하기 위한 두 가지 기법들을 제안한다. 이를 Spark Streaming 1.6.2에 적용하고, 실험을 통해 고장 복구 시간이 제한 시간 이내에 완료되며 평균 약 41.57% 단축됨을 확인했다.
