본 논문에서는 소스 미디어를 가진 단일 모바일 스마트 기기로부터 나머지 다수의 스마트 모바일 기기로 효율적이며 규모 확장성 있는 미디어 스트리밍을 가능하게 하는 모바일 ad hoc 네트워크 구조와 그 구조의 자율적인 네트워크 형성 기법을 제안한다. 스트리밍 트래픽을 분산 전송하는 확장성 있는 네트워크 구조를 구성하기 위해서 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크와 ad hoc 네트워크를 혼합하여 계층적으로 구성하며, 소스 미디어를 가진 기기는 무선접속점을 통하여 각 네트워크 그룹 소유자에게 스트리밍 트래픽을 전송한다. 이 구조는 특정한 기기 노드의 역할에 의존하지 않고, 기기의 상태 및 성능과 무선 네트워크 상태를 기반으로 한 장치별 경쟁을 통하여 자율적으로 형성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 무선 네트워크 프로토콜과 모바일 운영체제 수준의 수정이나 관리자 권한 획득 없이 상용 모바일 스마트 기기에 적용이 가능하며, 제안하는 기법을 사용하여 단일 무선 랜 환경에서 다수의 스마트 기기 간의 효율적인 미디어 스트리밍 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 계층적 스트리밍 네트워크 구조는 성능 실험을 통하여 단일 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크보다 성능 및 규모 확장성 측면에서 더 우수함을 보였다.
본 논문에서는 IP 망을 통한 MP4 파일 스트리밍 시스템을 소개한다. 사용자는 제안된 스트리밍 시스템을 이용하여 IF망을 통해 서버측의 MF4 컨텐츠를 엑세스할 수 있으며, 스트리밍되는 컨텐츠와 상호 작용도 가능하다. MP4 파일 형식은 MPEG-4 미디어 정보를 저장할 수 있도록 설계되었으며, 객체 지향적 구조를 이루고 있다 본 논문에서 제시한 스트리밍 서버 시스템은 GUL, Session Manager, Splitter, SL Packetizer; Transmitter 등으로 구성되어 있으며, 클라이언트 시스템은 MPEG-4 참조 소프트웨어인 IMI-2D 플레이어를 기반으로 구현되었다. 또한 본 스트리밍 시스템은 실시간 전송이 필요한 미디어 데이터와 QoS 관리를 위해 RTP와 RTCP를 각각 사용하도록 설계되었으며, 초기객체기술자(IOD), 객체기술자(OD), BIFS와 같은, 스트리밍을 위해서 반드시 전송되어져야 할 데이터와 정지영상 및 텍스트 등과 같이 하나의 패킷으로 전송이 완료되는 미디어 데이터를 위해서는 TCP를 사용하도록 설계되었다.
최근 QoS/QoE 기술의 일환으로 HTTP에 기초한 적응적 스트리밍 기술이 주목받고 있다. 이에 본 논문에서는, HTTP에 기초한 동적 적응적 스트리밍 기술에 대해 알아본다. 이를 기반으로 HTTP상에서 동적 적응적 스트리밍 시스템을 설계 및 구현 하였다. 이 시스템은 MPEG2-TS 파일의 비트율별 변환, Segment 분할, MPD(Media Presentation Description)의 생성과 서버와 클라이언트 간의 동적이고 적응적인 네트워크 환경에서 MPD File의 분석을 통한 비트율별 플레이어로 구성된다. 이는 다양한 네트워크 환경에서 지속적이고, 원활한 영상의 재생을 위해 다양한 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.
국내 지상파 데이터 방송 전송 규격인 ATSC(advanced television systems committee)-A/9O에서는 메인 프로그램과 긴밀한 시간관계가 요구되는 동기화 데이터로써 DSM-CC(Digital storage media command and control) section의 형태로 전송되는 비스트리밍 동기화 데이터와 PES(packetized elementary stream) packet의 형태로 전송되는 스트리밍 동기화 데이터를 규정하고 있다. 본 논문의 목적은 ATSC A/90 규격에 정의된 스트리밍 동기화 데이터 처리를 위한 알고리즘을 구현하고 검증하는데 있다. 이를 위하여 windows 환경 하에서 스트리밍 동기화 데이터를 포함한 PES packet을 분석하는 parser와 분석된 데이터의 재생을 위한 player를 구현하였다. 또한, 구현된 알고리즘의 검증을 위하여 디지털 데이터 방송 수신카드를 탑재한 한국전자통신연구원의 PC형 STB(Set-top Box)에 알고리즘을 포팅하여 실험 환경을 구축하고, 스트리밍 동기화 데이터를 삽입한 MPEG-2 TS(transport stream)를 이용하여 알고리즘이 포팅된 시스템의 동작을 확인하였다.
최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
기존의 인터넷 기반 스트리밍에 관한 연구들에서는 네트워크의 변화에 따라 적응적으로 QoS(Quality of Service)를 조절하는 기법들을 제시하여 왔다. 하지만 이는 서비스 제공자 입장에서의 문제 해결이며 네트워크 상태에 상관없이 일정한 QoS를 원하는 사용자에게는 적합하지 않다. 본 논문에서는 네트워크 상태가 변하더라도 끊김없는 미디어 스트리밍을 보장하는 프리페칭 기반 적응적 미디어 재생 기법인 PAP을 제안한다. 제안하는 PAP기법에서는 서버 측에서 네트워크 장애에 대비하여 미디어 데이터를 미리 전송하는 프리페칭 기법을 사용하며 클라이언트에서는 장애발생시 프리페칭된 미디어 데이터의 재생간격을 적응적으로 조절하여 재생하도록 한다. 클라이언트에서는 네트워크에 장애 발생여부에 따라 프레임의 재생간격을 늘리거나 줄여 버퍼 언더플로우가 발생할 확률을 줄인다. 프리페칭과 적응적 미디어 재생 기법을 함께 사용함으로써 미디어의 화질 열화와 재생 지연을 최소화시킬 수 있다. 실험을 통하여 비디오 스트림의 특성을 분석하였으며 이를 바탕으로 네트워크 상태에 따라 적응적으로 프리페칭을 함으로써 기존 방식에 비해 QoS를 일정하게 유지할 수 있음을 보였다.
모바일 와이맥스(Mobile WiMAX)는 계층적인 인코딩 기법을 사용하는 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성을 고려하지 못하여 미디어의 품질을 보장하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 미디어 우선순위 기반의 채널 적응적인 스트리밍 기법인 PC-MCA(Priority-based Combining adaptive Modulation and Coding with ARQ)를 제안하였다 PC-MCA는 미디어 프레임의 우선순위에 따라 스케줄링을 하며, 무선 채널 상태와 미디어 프레임의 우선순위를 고려하여 변조 방식 및 부호화율, 그리고 ARQ 재전송 시간을 차등적으로 조절한다. 이를 통해 안정된 프레임 복호화를 제공함으로써, 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
본 논문에서는 스트리밍 미디어 캐슁 서버의 효율적인 캐슁을 위하여 가중치 윈도우에 기반한 캐쉬 교체 정책을 제시하고 성능을 분석한다. 제안된 캐쉬 교체 정책은 참조 횟수, 참조량, 참조 시간 등의 정량적인 인자들과 사용자 요구 주기를 적용하여 기존 캐쉬 교체 정책과 차등화된 개념을 도입하였으며, 최근 참조 경향에 높은 가중치를 부여함으로써 변화하는 콘텐츠 선호 경향에 빠르게 적응하는 구조를 제시하였다. 교체 정책 성능 분석은 시뮬레이션 환경 구축을 통해 실험하였으며 기존의 캐쉬 교체 정책인 LRU, LFU와 SEG보다 참조 적중률, 참조량 적중률, 시작 지연률과 반입량에서 향상된 결과를 보였다.
In this study, we propose a multi-GPU-based 8KVR stitching system that operates in real time on both local and cloud machine environments. The proposed system first obtains multiple 4 K video inputs, decodes them, and generates a stitched 8KVR video stream in real time. The generated 8KVR video stream can be downloaded and rendered omnidirectionally in player apps on smartphones, tablets, and head-mounted displays. To speed up processing, we adopt group-of-pictures-based distributed decoding/encoding and buffering with the NV12 format, along with multi-GPU-based parallel processing. Furthermore, we develop several algorithms such as equirectangular projection-based color correction, real-time CG overlay, and object motion-based seam estimation and correction, to improve the stitching quality. From experiments in both local and cloud machine environments, we confirm the feasibility of the proposed 8KVR stitching system with stitching speed of up to 83.7 fps for six-channel and 62.7 fps for eight-channel inputs. In addition, in an 8KVR live streaming test on the 5G MEC/cloud, the proposed system achieves stable performances with 8 K@30 fps in both indoor and outdoor environments, even during motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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