Video 트래픽 제어를 위한 장면 전환의 검출 연구

ATM(Asynchronous Transfer Mode)은 광대역망에서 여러 형태의 멀티미디어 서비스를 지원하는 수단을 제공한다. 요즘 통신망으로 ATM의 채택이 증가하고, 이 망들이 멀티미디어 통신을 하기 위해 많은 데이터들이 오고 갈 때, 영상을 효율적으로 트래픽 제어함으로써 통신망에 끼치는 영향을 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 장면 전환 검출에 관해 State(상태) 알고리즘, Standard deviation(표준편차) 알고리즘, Percentage(가중치) 알고리즘 등을 이용한 장면 전환 검출의 성능 시험을 했다. Stage 알고리즘은 n상태로 나누어서 이루어지고, Standard deviation 알고리즘은 통계적 측면을 다룬 것이고, Percentage 알고리즘은 비례에 의해 이루어진다. 그 중에 Percentage를 이용한 장면 전환 검출 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 능동적이고 효율적임을 보여 이를 제안한다. GCRA(Generic Cell Rate Algorithm)를 통해 트래픽 관련 파라미터의 지정에 관련한 Nonconforming 셀률에 의한 CDVT와 PCR의 분석을 시도한다. 이 때에도 마찬가지로 Percentage 알고리즘과 GCRA를 장면 전환 검출 데이터와의 상관관계를 통해 파라미터를 정하여 트래픽 관련 GCRA 알고리즘에 적용할 수 있다.