방송공학회논문지 (Journal of Broadcast Engineering)

  • 제24권2호
  • /
  • Pages.292-298
  • /
  • 2019
  • /
  • 1226-7953(pISSN)
  • /
  • 2287-9137(eISSN)
한국방송∙미디어공학회 (The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

ViVa: 클라우드 오프로딩 기반의 모바일 영상 품질 향상

ViVa: Mobile Video Quality Enhancement System Based on Cloud Offloading

  • Jo, Bokyun (Electronics and Radio Engineering, Kyung Hee University) ;
  • Suh, Doug Young (Electronics and Radio Engineering, Kyung Hee University)
  • 투고 : 2018.11.12
  • 심사 : 2019.03.13
  • 발행 : 2019.03.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 클라우드 서버와 영상 품질 향상 알고리즘을 이용하여 고화질의 영상을 서비스하는 방법을 소개한다. 즉, 논문에서 제안하는 ViVa (Video Value Addition)의 개념을 바탕으로 저화질 영상을 서비스하는데 필요한 전송 비트레이트와 계산량으로 고화질의 영상을 서비스함으로써 기존 스트리밍 서비스 대비 향상된 시스템을 제안한다.

In this paper, we show how to provide high quality image service using cloud server and image quality enhancement algorithm. In other words, based on the concept of ViVa (Video Value Addition) proposed in the paper, we propose an improved system compared to the existing streaming service by providing a high-quality video with the transmission bit rate and calculation amount necessary to serve low-quality images.

키워드

BSGHC3_2019_v24n2_292_f0001.png 이미지

그림 1. 예측된 d 값에 대한 region matching Fig. 1. Region matching for estimated d

BSGHC3_2019_v24n2_292_f0002.png 이미지

그림 2. 제안하는 방식의 시스템 Fig. 2. Proposed method system

BSGHC3_2019_v24n2_292_f0004.png 이미지

그림 4. MOS 영상 품질 측정 척도 Fig. 4. Perceptual video quality scale in MOS

BSGHC3_2019_v24n2_292_f0005.png 이미지

그림 3. 기존의 방식 대비 제안하는 방식의 효율 Fig. 3. Efficiency of proposed method for existing method

표 1. 테스트 영상들의 특성 Table 1. Specification of test video sets

BSGHC3_2019_v24n2_292_t0001.png 이미지

표 2. 각 모듈 별 처리량(clock 수 ×106) Table 2. Processing amount of each modules (number of clock ×106)

BSGHC3_2019_v24n2_292_t0002.png 이미지

표 3. 기존의 방식과 제안하는 방식 각각의 전송 비트레이트와 연산량(clock 수×109) Table 3. transmission bit rate and computation of proposed and existing method

BSGHC3_2019_v24n2_292_t0003.png 이미지

표 4. 각 영상에 대한 MOS 점수 Table 4. MOS of each video

BSGHC3_2019_v24n2_292_t0004.png 이미지

참고문헌

  1. GARTNER, "Frecast: Mobile Data Traffic and Revenue, Worldwide, 2010-2015", 2012.
  2. Hong-Han Shuai, De-Nian Yang, Wen-Huang Cheng, Ming-Syan Chen, "MobiUP: An up-sampling-Based System Architecture for High-Quality Video Streaming on Mobile Devices", Multimedia IEEE Transaction on, vol. 13, no. 5, pp.1077-1091, May, 2011. https://doi.org/10.1109/TMM.2011.2156910
  3. Whai-En Chen, Pin-Jen Lin, Yi-Bing Lin, "Real-Time VoIP Quality Measurement for Mobile Devices", Systems Journal IEEE, vol 5, no. 4, pp.538-544, Sep, 2011. https://doi.org/10.1109/JSYST.2011.2165604
  4. Cloud computing In WIKIPEDIA, Retrieved February 25, 2014, from http://en.wikipedia.org/wiki/cloud_computing.
  5. Sergio Barbarossa, Stefania Sardellitti and Palol Di Lorenzo, "Computation offloading for Mobile Cloud Computing based on wide cross-layer optimization", Future Network and Mobile Summit IEEE, pp.1-10, July, 2013.
  6. Muhammad Bilal Akhtar, Adil Masoud Qureshi and Qamar-ul-Lslam, "Optimized Run Length Coding for JPEG Image Compression Used in Space Research Program of IST", Computer Networks and Information Technology (ICCNIT) IEEE, pp. 81-85, July, 2011.
  7. Guillaume Fuchs, Vignesh Subbaraman, Markus Multrus, "Efficient Context Adaptive Entropy Coding For Real-Time Applications", Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) IEEE, pp. 493-496, May, 2011.
  8. Jing Hu, Sayantan Choudhury, and Jerry D. Gibson, "An Easy- To-Compute Multiuser Perceptual Video Quality Measure", Quality of Multimedia Experience IEEE, pp.116-120, July, 2009.