최근에 이동성을 제공받고자 하는 휴대용 장치의 수가 많이 증가함에 따라 무선 네트워크에서의 효율적인 이동성 지원방법이 필요하다. 블루투스 시스템에서 효율적인 이동성을 지원하기 위해서는 핸드오버의 발생에 따른 시그널링 트래픽의 증가와 새로운 마스터 기기와의 채널 초기 설정 과정(인콰이리, 페이징)의 처리 시간 등과 같은 문제점이 해결되어야 한다. 본 논문에서는 인콰이리 과정과 페이징 과정에 소요되는 시간을 줄이고 예측 기법을 사용하여 연성 핸드오버를 제공하는 eSoHoB(efficient Soft Handover method for Bluetooth) 방식을 제안하였다. eSoHoB 방식은 현재 상용화된 2개의 블루투스 하드웨어 모듈들을 이용하여 구현하였고, 블루투스 단말기를 이동하면서 스트리밍 데이터를 받을 수 있는 테스트베드를 구축하여 핸드오버 지연 시간과 연성 핸드오버의 동작에 대해 검증하였다.
Hong, Kang Woon;Ryu, Won;Choi, Jun Kyun;Lim, Choong-Gyoo
ETRI Journal
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제37권4호
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pp.743-751
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2015
Cloud gaming services are heavily dependent on the efficiency of real-time video streaming technology owing to the limited bandwidths of wire or wireless networks through which consecutive frame images are delivered to gamers. Video compression algorithms typically take advantage of similarities among video frame images or in a single video frame image. This paper presents a method for computing and extracting both graphics information and an object's boundary from consecutive frame images of a game application. The method will allow video compression algorithms to determine the positions and sizes of similar image blocks, which in turn, will help achieve better video compression ratios. The proposed method can be easily implemented using function call interception, a programmable graphics pipeline, and off-screen rendering. It is implemented using the most widely used Direct3D API and applied to a well-known sample application to verify its feasibility and analyze its performance. The proposed method computes various kinds of graphics information with minimal overhead.
스트리밍 비디오 서비스는 최근 이종망으로 구성되는 무선망에서 중요한 어플리케이션으로 자리잡을 것으로 예상된다. 그러나 군집성있는 패킷 손실에 의해서 서비스의 충분한 품질이 보장되지 않는다. 무선망에서 패킷 손실에 대한 효율적인 해결책은 수신단에서 적절한 에러 은닉 기술을 사용하는 방법일 것이다. 그러나 대부분의 에러 은닉 기술은 손실 블록에 인접한 이웃 블록들이 군집성 패킷 손실에 의해 이미 손실되었기 때문에 효율적으로 손실된 블록열들을 복원하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 손실된 MB에서의 움직임 선형 특성을 이용하는 bidirectional motion vector tracking (BMVT)가 이전에 제안되었었다. 본 논문에서는 BMVT 에러 은닉 기술을 향상시킨 채널 적응형 잉여 코딩 방식이 소개되어진다.
네트워크의 광대역화에 따른 대표적인 융합서비스라 할 수 있는 IPTV (Internet Protocol TV) 서비스에 대한 사용자 체감 품질은 다양한 요인에 의하여 영향을 받을 수 있다. 특히 오랜 기간에 걸친 많은 노력에도 불구하고 현재 서비스 이용자 댁내에서 체감하는 영상 서비스에 대한 표준화된 사용자 체감 품질에 대한 평가 방법이 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 객관적 영상 서비스 사용자 체감 품질 평가 방법의 본격적인 개발에 앞서 반영되어야 하는 중요한 시사점들을 과거 국제 표준화 산출물의 내용들을 조사하고 분석하여 도출한다.
스트리밍 형태로 처리되는 멀티미디어 응용 데이터는 공간적 지역성은 큰 대신 시간적 지역성이 낮은 특징이 있다. 이 논문에서는 동적 선인출 기법을 작용하여 시간적 지역성은 낮으나 공간적 지역성이 있는 멀티미디어 응용 데이터에 내재된 메모리 참조의 규칙성을 활용하는 기법을 제안하였다. 특히 제안한 기법은 배열을 작은 블록으로 나누고 작은 블록별로 계산을 수행하는 응용 프로그램의 경우에 기존의 방법과 비교하여 선인출 에러를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 여러 가지 미디어 벤치마크에 대한 실험 결과 제안한 기법이 기존의 선인출 기법에 비하여 선인출 에러 발생 회수가 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.
현재 유료 동영상 콘텐츠는 보안 취약점을 이용하여 제 3자가 취득할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구에서는 제3자의 위법적인 다운로드를 차단하기 위하여 상용화되어 사용 중인 동영상 암호화 방식을 분석하였다. 그리고 기존에 있던 방식인 주소 암호화 방식과 암호화 프로토콜을 사용하는 방식에 추가하여 프로그램 자체에서 암호화 및 복호화를 하여 송, 수신하는 방식을 제안하였다. 성능평가를 위해서 암호화를 통한 인코딩과 디코딩 지연시간을 최대한으로 줄이면서 보안 향상을 이룰 수 있는지를 가지고 기존의 방식과 비교 분석하였다.
최근 파일 공유 및 인터넷 전화, 동영상 스트리밍 같은 진화된 인터넷 응용 서비스들이 등장하고 있다. 특히 P2P 또는 웹 기반 파일 공유 응용 들은 컨텐츠 불법 복제와 소수 사용자에 의한 다량의 트래픽 점유율 동의 문제를 지속적으로 제기하고 있다. 본 논문에서는 트래픽 모니터링을 통하여 P2P 응용 및 웹하드 응용에서 다운로드 받는 파일이름을 식별하는 방법을 제안하고 이의 실험 결과를 제시한다. 파일 이름을 식별하기 위해서 패킷 페이로드 내에 존재하는 한글 문자열을 디코딩하는 방법을 이용하였고, BitTorrent, 클럽박스 및 tple을 대상으로 실험하여 다운로드받는 파일이름을 탐지할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터를 GoP 단위로 분할하여 장면전환 특성을 파악하고 그에 따라 칼만필터를 사용하여 비디오 데이터의 전송량을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 비디오 데이터의 정확한 장면전환을 파악하기 위해서 압축 도메인에서 고속으로 장면에 대한 정보를 검출하는 알고리즘을 사용하여 급진적 장면전환 유형과 점진적 장면전환 유형으로 분류하였다. 분류된 정보는 칼만필터의 세부 인자로 사용되어 비디오 데이터의 전송량을 예측한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축 도메인에서 장면전환 탐지와 비디오 데이터의 전송량을 예측하여 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터 911개의 1프레임을 사용한 실험에서 96.2- 97.6%로 전송량을 예측하였다.
차량용 인포테인먼트 네트워크인 MOST에서 멀티미디어 서비스를 원활히 제공하기 위해 효율적인 채널할당이 요구된다. MOST 네트워크의 채널할당에 관한 연구로서 스트리밍데이터 전송을 효율적으로 하기 위한 네트워크의 부하에 따른 채널 할당에 관한 연구는 있으나 전송하고자 하는 데이터의 대역폭에 따라 채널의 할당을 결정하는 연구 사례는 없다. 따라서, 본 논문에서는 전송하고자 하는 멀티미디어 데이터를 분석한 후 최적의 요구채널을 산출하여 할당할 채널의 수를 결정하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안을 토대로 MOST 네트워크의 데이터 영역에 채널을 할당 시 최적의 채널을 할당함으로써 채널의 낭비를 줄이고 Boundary Descriptor의 변경으로 인한 네트워크 초기화를 예방할 수 있다.
지상파, 위성파, 케이블 방송 같은 기존의 방송환경은 시청자 취향에 상관없이 일방적인 단방향 방송 서비스를 제공해 왔다. 하지만, 최근에는 광대역 통신망을 통한 다양한 미디어 전송이 가능하게 되었다. 또한, 방송 환경에서 양방향 통신이 가능하게 됨으로써 장르, 시청 시간대, 배우 등 시청자의 선호도를 반영한 방송 서비스가 중용한 응용으로 대두되고 있다. 따라서, 기존의 방송환경에서 시청자의 선호도를 반영한 맞춤형 방송 서비스가 중요한 방송 서비스의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 표적광고를 위한 새로운 시도로써 맞춤형 방송 서비스 응용 중 하나인 시청자 프로과일 추론을 통한 표적 광고 방법을 소개한다. 제안된 시청자 프로파일 추론 알고리즘은 시청자의 TV 시청 데이타(TV Viewing history data) 분석을 통해 시청자의 성별 및 연령대를 예측한다. 예측된 시청자의 성별 및 연령대를 바탕으로 TV Anytime 메타데이타를 이용한 표적 광고 선별 방법을 통하여 광고를 선택하게 된다. 제안된 표적 광고 시스템은 시청자 프로파일 추론 알고리즘과 표적 광고 선별 방법을 이용하여 구성되어 있으며, 실제 TV 시청 데이타를 이용하여 제안된 표적 광고 시스템의 실험 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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