Mobile IPTV lets mobile users transmit and receive multimedia traffic, such as TV signals, audio, text and graphics, through IP-based networks with the support of quality of service(QoS) and quality of experience(QoE), mobility and interactivity [1]. To provide service feasibility, QoS and seamless mobility to mobile users, we consider mobility prediction, link stability, service requirements to develop resource reservation scheme in mobile IPTV environments. Thus, we study for mobility prediction and QoS-guaranteed mobile IPTV service prior to develop the resource reservation scheme.
IPTV나 Mobile IPTV와 같은 실시간 멀티미디어 스트리밍 시스템의 설계에 있어 중요한 요소 중 하나는 변화하는 네트워크 특성과 상태에 효율적으로 적응하여 멀티미디어 데이터를 전달하는 것이다. 네트워크 적응적 데이터 전송은 네트워크의 혼잡상황에서 네트워크의 안정성과 프로토콜간 공정성을 향상시킬 수 있지만 영상재생의 연속성과 같은 콘텐트 재생 특성을 고려하지 않아 사용자에게 양질의 QoE(Quality of Experience)를 제공하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 콘텐트의 재생 특성을 고려하지 않아 발생하는 문제점을 해결하기 위해 인터넷 혼잡상황에서 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위한 새로운 전송률 제어기법인 NCAR(Network and Client-Aware Rate control)을 제안하였다. 제안한 NCAR 기법은 네트워크 인지형 혼잡제어(Congestion Control)와 클라이언트 인지형 흐름제어(Flow Control)를 기반으로 동작하고 있다. 네트워크 인지형 혼잡제어는 멀티미디어 스트리밍의 공성정과 안정성을 향상시키고 높은 링크 활용도와 전송률의 변화를 감소시키며 클라이언트 인지형 흐름제어는 미디어 재생의 불연속성을 제거하고 안정된 버퍼할당과 낮은 재생지연시간의 좋은 특성을 제공한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
엣지 캐싱은 동영상 스트리밍 서비스에서 backhaul 네트워크의 트래픽을 감소시키고 응답 지연을 줄여 높은 QoE를 제공할 수 있다. 그러나 엣지 캐시의 용량은 제한적이기 때문에 많은 양의 컨텐츠를 캐싱할 수 없다. 본 논문에서는 동영상 콘텐츠의 prefix를 엣지에 캐싱하고 나머지 부분을 포그 캐시에 저장하여 재생 지연을 감소시키는 edge-fog prefix caching 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2464-2479
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2020
This paper presents a detailed subjective quality assessment for the ultra-high definition (UHD) videos having frame rates of 30fps and 60 fps. The subjective assessment is based on the ITU-R BT-500 recommendations, where double stimulus continuous quality scale (DSCQS-type II) test is performed for the evaluation of the perceived quality of the user's in terms of differential mean opinion score (DMOS). Encoding of the UHD videos by opting encoders i.e. H.264/AVC, H.265/HEVC, and VP9 at five different quantization parameter (QP) levels is done to investigate the perceived user's quality of experience (QoE) given as DMOS. Moreover, the encoding efficiency as the encoding time for each encoder and qualitative performance by employing full-reference (FR) quality metrics are presented in this work.
본 논문에서는 초고속인터넷망에서 멀티미디어 서비스 제공 능력의 시험을 통하여 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)에서의 서비스 제공 가능성 분석에 활용할 수 있는 초고속인터넷의 QoS 제공모델을 제시하고 품질수준을 검증하였다. 3개의 초고속인터넷 사업자가 제공 중인 $10{\sim}100Mbps$급 서비스를 대상으로 전국적으로 총 46개의 가입자를 선정하여 시험환경을 구축하고, BcN의 핵심서비스인 음성/영상전화, VoD 및 IPTV 서비스에 대한 품질시험을 수행하여 QoS 제공수준 및 품질저하 원인 등을 분석하였다. QoS 분석결과를 기초로 하여 BcN에서 활용이 가능한 고수준의 QoS 제공 모델을 제시하고, 광대역통합연구망(KOREN)에 QoS 시험망을 구축하여 QoS 적용으로 인한 서비스 품질확보 수준을 검증하였다. 연구결과는 국내외 통신 사업자들의 차세대통신망(NGN: Next Generation Network)기반 All-IP망의 구축에 중요한 자료로 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서 제안하고자 하는 IPTV 채널캐슁 서비스는 IPTV 서비스의 품질요소인 QoE(Quality of Experience)의 개선을 목적으로 하고 있다. IPTV 채널캐슁 방법은 IPTV 서비스가 실시간 방송 및 VOD(Video On Demand)등 다양한 패턴의 서비스를 선택하는 사용자의 채널요구 패턴을 반영한 인접채널(adjacent-channel)을 멀티캐스트하면, 사용자의 채널전환요구시 제어메시지 전송 및 스위칭에 소요되는 대기시간을 줄여 사용자의 채널전환지연시간을 개선할 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 LRFU(Least Recently Frequently Used) 알고리즘에 기반한 MCA(Multicast Channel Agent)을 제안하며, MCA을 구성모듈에 대한 설명을 기술한다.
Objective: Poor experience with Invisalign treatment affects patient compliance and, thus, treatment outcome. Knowing the potential discomfort level in advance can help orthodontists better prepare the patient to overcome the difficult stage. This study aimed to construct artificial neural networks (ANNs) to predict patient experience in the early stages of Invisalign treatment. Methods: In total, 196 patients were enrolled. Data collection included questionnaires on pain, anxiety, and quality of life (QoL). A four-layer fully connected multilayer perception with three backpropagations was constructed to predict patient experience of the treatment. The input data comprised 17 clinical features. The partial derivative method was used to calculate the relative contributions of each input in the ANNs. Results: The predictive success rates for pain, anxiety, and QoL were 87.7%, 93.4%, and 92.4%, respectively. ANNs for predicting pain, anxiety, and QoL yielded areas under the curve of 0.963, 0.992, and 0.982, respectively. The number of teeth with lingual attachments was the most important factor affecting the outcome of negative experience, followed by the number of lingual buttons and upper incisors with attachments. Conclusions: The constructed ANNs in this preliminary study show good accuracy in predicting patient experience (i.e., pain, anxiety, and QoL) of Invisalign treatment. Artificial intelligence system developed for predicting patient comfort has potential for clinical application to enhance patient compliance.
In order to provide smart devices with high quality multimedia streaming services, an adaptive streaming technique over HTTP has been received much attention recently and the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) standard has been established. In DASH, however, the technique to select an appropriate quality of multimedia based on the performance metrics measured in a smart device might have some difficulties to reflect the capabilities of other neighboring smart devices and dynamic network conditions in real time. To solve the problem, this paper proposes a novel software agent approach, called DASH agent (DA), which gathers and analyzes the device capabilities and dynamic network conditions in real time and finally determines the highest achievable quality of segment to meet the best Quality of Experience (QoE) in current situations. The simulation results show that our approach provides higher quality of multimedia segments with less frequency of quality changes to lower quality of multimedia segments.
최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.
Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH)는 최근 주목받고 있는 스트리밍 기술이다. DASH 클라이언트는 연속적으로 가용 네트워크 대역폭을 측정하고, 이를 기반으로 향후 다운받을 비디오 세그먼트의 비트율을 결정한다. 본 고에서는 최소 재생 버퍼 레벨을 보존하여 가변적인 네트워크 환경에서도 사용자 체감 품질 저하를 야기하는 재생 끊김 현상, 재생 중 비디오 품질의 급격한 변화 등을 효율적으로 방지하는 비트율 적응 알고리즘인 QoE-enhanced adaptation algorithm over DASH (QAAD)를 제안한다. 또한 DASH 테스트베드 상에 QAAD와 재생 버퍼를 고려한 기존의 알고리즘 (즉, QDASH[9])을 구현하여 실험적으로 성능을 비교 및 분석하였다. 네트워크 환경이 급변하는 환경에서 실험을 수행한 결과, QDASH는 재생 끊김 현상 및 비디오 화질의 잦은 변화가 발생하는 반면, QAAD는 재생 끊김 없이 안정적인 비디오 화질을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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