UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
인터넷상에서 멀티미디어 서비스와 스트림 서비스 기대가 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 애플리케이션 개발을 많이 요구하게 되었다. 그러나, 기존에 제시된 모델들은 QoS에 관련된 분산 응용 서비스들이 중앙 제어 형태의 통합 모델로 개발됨에 따라 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 객체지향 미들웨어인 CORBA 상에서 분산 QoS 관리 시스템을 제시하였다. 이는 기존 QoS 제어에서 실시간 협약과 동적 적응 기능뿐만 아니라, 효과적인 QoS 제어 기능도 제공하고 있다. 본 시스템은 QoS의 제어와 관리를 분산된 형태의 시스템으로 설계하였으며, 클라이언트 측에 QoS 제어 관리 모듈(QoS CMM), 서버 측에는 QoS 관리 모듈(QoS MM)을 객체 형태로 각각 구성하였다. 이러한 분산 모듈들은 분산 스트리밍 애플리케이션을 지원하는 동안 분산 QoS 관리를 위해 서로 다른 시스템 상에서 CORBA를 통하여 서로 상호작용 한다. 시스템 설계 단계에서, 스트림 서비스의 QoS 제어를 위해 세부적인 기능과 메소드 호출, 각 모듈의 컴포넌트를 설계하기 위해 UML을 사용했다. 제안된 시스템을 구현하기 위해서 Solaris 2.5/2.7에 CORBA 표준을 따르는 OrbixWeb 3.1c, Java 언어, Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL 1.0.16과 SunVideoPlus/SunVideo Capture 보드, Sun Camera와 같은 멀티미디어 장치들을 이용하였다. 마지막으로, 분산 QoS 관리 시스템이 스트림 서비스를 실행하는 동안, 동적으로 클라이언트와 서버 상에서 GUI의 QoS 맵 정보를 근거로, 실시간적으로 협약 및 적응하는 과정을 수치 데이터로 보였다.
멀티미디어 원격강의 컨텐츠를 학습자에게 전달하는 효율은 저작방식에 의해 달라질 수 있다. 영상녹화장치를 사용하여 동영상으로 녹화된 강의는 미디어 서버를 이용하여 스트리밍 방식으로 전송하며, 원격강의 저작도구를 사용하여 저작된 강의는 컨텐츠 파일을 학습자가 다운로드 하여 재생하게 된다 최근에는 플래시 등의 기술을 이용하여 수작업으로 저작한 컨텐츠의 서비스 방식도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 미디어 동기화 기법으로 저작된 원격강의 컨텐츠를 재생 시간별고 블록화 하여 인터넷의 여러 서버에 분산배치하고, 이를 학습자 시스템에서 스트리밍 형태로 수집하고 재생하는 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 다운로드를 기반으로 한 스트리밍 시스템으로, 일반적인 동영상 스트리밍 방식과는 달리 컨텐츠 자체의 QoS를 보장할 수 있으며, 컨텐츠의 자료를 최신의 것으로 보완하는데 필요한 노력을 줄일 수 있다. 또한, 라 컨텐츠 블록별로 별도로 저작과 관리가 이루어지는 특성으로 인하여 전자게시판과 같은 동적 웹페이지를 컨텐츠 내에 포함시키는 복합 컨텐츠를 쉽게 구성할 수 있다.
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
본 논문에서는 분산 멀티미디어 응용을 위한 객체 지향형 프레임워크 방식으로 설계된 네트워크 멀티미디어 관리 시스템 개발에 관한 설계 이슈 및 프로토타입 개발 경험을 기술하고, 특히 멀티미디어 관리 시스템의 일부로서 개발한 비디오 서버 상에 적용 가능한 통합형 QoS-자원 협상 프로토콜의 주요 특징에 관하여 설명한다. 구현된 멀티미디어 프레임 워크 상에서 효율적인 멀티미디어 스트리밍을 지원하기 위하여 새로 제안된 QoS 협상 정책을 실제 서버에 적용하는데 있어서 고려해야 할 중요 이슈에 대해서도 분석하였다.
To meet the increased demand of video-on-demand (VoD) services, peer-to-peer (P2P) mesh-based multiple video approaches have been recently proposed, where each peer is able to find a video segment interested without resort to the video server. However, they have not considered the constraint of the server's upload bandwidth and the fairness between upload and download amounts at each peer. In this paper, we propose a novel P2P VoD streaming system, named peer cache adaptation (PECAN) where each peer adjusts its cache capacity adaptively to meet the server's upload bandwidth constraint and achieve the fairness. For doing so, we first propose a new cache replacement algorithm that designs the number of caches for a segment to be proportional to its popularity. Second, we mathematically prove that if the cache capacity of a peer is proportional to its segment request rate, the fairness between upload and download amounts at each peer can be achieved. Third, we propose a method that determines each peer's cache capacity adaptively according to the constraint of the server's upload bandwidth. Against the proposed design objective, some selfish peers may not follow our protocol to increase their payoff. To detect such peers, we design a simple distributed reputation and monitoring system. Through simulations, we show that PECAN meets the server upload bandwidth constraint, and achieves the fairness well at each peer. We finally verify that the control overhead in PECAN caused by the search, reputation, and monitoring systems is very small, which is an important factor for real deployment.
Video-on-Demand(VoD) is one of the most popular media streaming which attracted many researchers' attention. VMesh is one of the most cited works in the field of the VoD system. VMesh is proposed to solve the problem of random seeking functionality. However, a large number of the DHT(Distributed Hash Table) searches in VMesh is sill the main problem which needs to be solved. In order to reduce the number of the DHT searches, the clustered segment index(CSI) scheme is proposed. In this scheme, the video segments are divided into clusters. The segment information of the video segments, which are clustered into the same cluster, are stored in the same clustered segment index that can be searched by using the hash key. Each peer also can request the required segments by using this clustered segment index. The experiment results show that the number of the DHT searches in the proposed scheme is less than that of VMesh even in case of peers leave and join the network or peers perform the fast forward/backward operations.
최근 인터넷을 이용한 분산처리와 멀티미디어에 대한 연구가 활성화됨에 따라 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클립단위의 대표프레임 추출로 인한 비디오 인덱싱 정보를 활용함으로써 실시간으로 비디오 검색 시스템을 지원하는 웹 서비스 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어있다. 기존의 데이타 순차처리 검색시스템과 달리 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 과일생성 및 클립단위의 비디오 데이타베이스 구축 방법으로 이루어진다. 대표프레임 추출은 프레임 조정방식과 화질 고정방식을 동시에 채택하여 적용함으로써 고화질이 보장되는 전송환경과 느린 회선에서도 끊김없이 안정적인 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있도록 한다. 또한 클립단위로 이루어진 비디오 인덱싱 정보의 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 시스템은 실제 네트워크 환경에서 보다 안정된 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있으며, 클립 기반에서 부분적인 비디오 데이타 검색의 편리성을 제공하기 위해 검색 엔진을 범용으로 사용하는 데이타베이스를 이용함으로써 비디오 내용을 쉽게 검색할 수 있도록 해준다.ons), IPSEC(Internet Protocol Security Protocol) 서비스에 추가될 수 있다., tamoxifen(6.3%) 순으로 나타났다. 항에스트로젠제의 생체내 투여는 estrogen 존재 유무에 따라 estrogen 수용체 농도에 agonist 또는 antagonist로 작용하였다. 항에스트로젠제의 단독투여는 progesterone 수용체 생성을 증가시키나, estrogen에 의하여 유도된 progesterone 수용체 생성을 억제하였다. 이상의 결과로 보아, tamoxifen과 LY117018은 estrogen유무에 따라 흰쥐 자궁세포에서 estrogen antagonist로서 뿐만 아니라 agonist로서도 작용함을 알 수 있다. 그러나 estrogen수용체와의 결합능력이 아주 낮은 tamoxifen은, 용량에 비례하여 estrogen수용체에 결합하므로써 작용하는 LY117018과는 다른 기전으로 작용하는 것으로 생각된다.this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other
본 논문은 비디오 콘텐츠가 P2P 환경에서 배포될 때, 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 삽입하는 알고리즘을 제안하고 공모공격 방지를 위한 공모 코드북 SRP(Small RISC Processor) 임베디드 시스템을 설계한다. 구현된 시스템에서는 웹서버에 업로드를 요청하는 클라이언트 사용자의 비디오 콘텐츠에 삽입된 핑거프린팅 코드를 검출하여 인증된 콘텐츠이면 스트리밍 서버로 전송을 하여 P2P 네트워크에 배포를 허락하고, 공모코드가 검출되면 스트리밍 서버로 비디오 콘텐츠의 전송을 차단하여 P2P 네트워크에 배포를 중지시키고, 또한 공모코드에 가담한 공모자를 추적한다. BIBD 코드 v의 10%를 공모자로 하여 평균화공격의 공모코드를 생성하였다. 이를 기반으로 공모공격 방지의 코드북이 설계 되었다. 비디오 콘텐츠의 온라인 스트리밍 서비스 ASF와 오프라인 제공 MP4의 비디오 압축에서는 I-프레임의 휘도성분 Y의 비트플랜 0~3에 핑거프린팅 코드의 삽입량이 0.15% 이상에서 삽입된 원코드와 검출된 코드의 상관계수는 0.15 이상이었다. 상관계수 0.1 이상에서 공모코드 검출율은 38% 그리고 상관계수 0.2 이상에서 공모자 추적율은 20%임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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