As further Studies on 4th generation mobile telecommunication are progressed, the importance of a Cross-Layer is being increased. However, it has focused on coordination model only between MAC layer and PHY layer. It is necessary to expand into II' layer and upper layers. In this paper, we introduce a Cross-layer optimization which can be used to transmit video data with effect by managing resources among layers. It can gives further more adaptive method to solve QoS model problem than single layer.
We have developed fully functional Video Server and Client applications which can transmit, receive, decompress and display compressed video over various networks. Our video trans-port allows dynamic rate control feedback, loss detection, and repair requests from Clients to the Server. Our experiments show how feedvack-before-degradation scheme for rate adaptation maintains good display frame-rate for video playback. We show how the playback degradation(reduction in display frame-rate) oc-curs and what happens if corrective measures are not taken to im-prove the situation. The degradation is attributed to the increased internal kernel buffering which consumes scarce CPU resources. We demontrate with our experimental results that ServerNet, with improved hardware delivery guarantees, can significantly reduce host CPU resource consumption while serving video streams. We present the maximum number of streams which can be served for each of ATM and ServerNet interconnects. The appropriate user-level packet size for the video server are also determined for each case.
연속성과 대용량의 특징을 가지는 MPEG을 이용한 비디오 서비스에서는 대용량의 네트워크 대역폭을 필요로 하게 된다. 대부분의 사용자들은 이질적인 네트워크 환경을 가지고 있기 때문에 동일한 비디오 스트림을 이용하여 모든 사용자에게 서비스 한다는 것은 네트워크 자원의 효율성 측면에서 상당한 낭비가 있게 된다. 이를 해결하기 위해 비디오 서비스를 요청한 사용자의 환경을 고려하여 그에 적절한 용량의 비디오 데이터를 전송할 수 있는 기술이 비디오 서비스 시스템에 필요로 하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 불필요한 네트워크 자원의 낭비를 막으면서 사용자에게 적절한 MPEG 비디오 스트림을 서비스 해주기 위해, TFS기법을 이용하여 MPEG 비디오 스트림을 계층화 시킨 후 네트워크 QoS에 따라 선택적으로 전송하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델을 이질적인 환경을 갖는 망들이 서로 연동되는 인터넷에 적용하여 인터넷 VOD 나 인터넷 방송 등의 서비스에 응용한다면, 대역폭 변화를 동적으로 반영하며 실시간으로 비디오 서비스할 수 있는 환경을 구축할 수 있고, 불필요한 통신 자원의 낭비를 막음으로써 통신 자원의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
사람의 시야각 이상으로 넓게 영상을 채워줌으로써 현장감을 제공하는 파노라마 영상은 넓은 해상도로 인하여 제한된 재생환경과 대역폭의 한계로 파노라마 영상의 넓은 시점을 한 번에 보기 어렵기 때문에 사용자가 시점을 선택하여 시청하는 방법이 필요로 한다. 그러나 시청시점을 선택하기 위해 빈번하게 사용하는 시점탐색 시에 재생하지 않는 시점의 영상데이터까지 전송함에 따라 발생하는 자원낭비를 최소화하기 위하여 본 논문에서는 시점탐색 시 필요한 영상데이터만 전송할 수 있도록 시점탐색 방향과 속도에 기반한 시공간예측 필터방법을 제안한다. 본 제안방법으로 높은 대역폭 사용이 불가피한 인터랙티브 파노라마 영상 스트리밍 서비스에 있어 기존 대비 6%에서 37% 정도의 대역폭 사용을 줄일 수 있다.
In these days, various technologies to provide a service of high quality of 360 VR media contents is being studied and developed. However, rendering high-quality of media images is very difficult with the limited resources of HMD (Head Mount Display). In this paper, we designed and implemented a 360 VR Player for high quality 360 tiled video image render to HMD. Furthermore, we developed multi-resolution-based Foveated Rendering technology. By conducting several experiments, We have confirmed that it improved the performance of video rendering far more than existing tiled video rendering technology.
과거에는 단순한 파일 공유 어플리케이션들이 인터넷 트래픽의 가장 큰 비중을 차지하고 있었지만 현재는 실시간 스트리밍을 포함한 비디오 어플리케이션들이 그 자리를 대체하고 있다. 이에 따라 협조적 분산 환경을 지원하는 피투피 (P2P) 어플리케이션들의 패러다임도 비디오 스트리밍을 지원하는 방향으로변화하고 있다. 현재 비디오 스트리밍을 지원하는 피투피 방식들은 대부분 구협이 쉽고 스트리밍 어플리케이션으로의 전환이 용이한 비토렌트 (BitTorrent)를 기반하고 있다. 하지만 비토렌트 기반의 비디오 스트리밍방식들은 무임승차에 취약한 비토렌트의 특성을 그대로 반영하기 때문에 무임승차에 의해 시스템 자원이 부족한 상황에서는 제대로 동작하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비토렌트 기반의 비디오 스트리밍 방식들의 무임승차에 대한 취약성을 분석하고, 기존 방식들에 대한 대안으로 (협조적 분산 환경 하에서 협동을 강제하기 위해 개발되었던) T-Chain의 적용 가능성에 대해 검토한다. 시뮬레이션 결과 T-Chain을 기반으로 한 비디오 스트리밍 방식인 S-TChain의 경우 부족한 자원환경에서 비토렌트 기반의 다른 방법들에 비해 평균 60% 이상의 향상된 성능을 보였다.
Over ATM network, variable bit rate(or VBR) traffic is allowed. Control of VBR traffic is allowed. Control of VBR traffic becomes difficult if it is bursty. VBR video traffic becomes so much bursty during intra frame period that much cell loss would occur when satistical multiplexed in ATM swich. To aviod cellloss, extra communication resources should be allocated, which reduces the capability of an ATM channel. In this paper, we propose two methods which enable a channel limited in resources to serve more VBR MPEG video bit streams. Firstly, we could redue the bitrate fluction of a statiscally multiplexed bundle of VBR video bit streams by reducing the number of intra frames overlapped at the same frame period. This method can be used in ATM switch which controls multiple video sources. Secondary, in two layer enoding, statistical multiplexing gains can be icreased by letting peak bit rate durations of both layers not be overlapped. This results in more smooth traffic. The performance of proposed methods are demonstrated by a proposed calculation method of statistical multiplexing gains(or SMGs.) The proposed SMG is based on both delay and cell loss QoS requirements at the same time.
The mobile and multimedia service on wireless network have been leaded from the improvement of telecommunication techniques. A typical multimedia service, a video transmission usually requires larger bandwidth than voice transmission. Many channel allocation algorithms for Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFBMA) to use resources more efficiently, Previous channel allocation algorithms have developed with an assumption that the data traffic is constant bit rate (CBR). However, existing algorithms are not suitable to video traffic because it usually generates a variable bit rate (VBR) traffic. In this paper, we proposed a new channel allocation algorithm called a queue-based channel allocation. it is more suitable to transmit the video traffics. Also, a problem are notified in case of realtime generated video traffic and a corresponding heuristic solution was proposed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2444-2463
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2020
Significant detection of video can more rationally allocate computing resources and reduce the amount of computation to improve accuracy. Deep learning can extract the edge features of the image, providing technical support for video saliency. This paper proposes a new detection method. We combine the Convolutional Neural Network (CNN) and the Deep Bidirectional LSTM Network (DB-LSTM) to learn the spatio-temporal features by exploring the object motion information and object motion information to generate video. A continuous frame of significant images. We also analyzed the sample database and found that human attention and significant conversion are time-dependent, so we also considered the significance detection of video cross-frame. Finally, experiments show that our method is superior to other advanced methods.
ATM과 같은 고속 패킷교환 망의 도입은 일정한 화질을 갖는 동안 동영상 서비스를 가능하게 하였다. 망 자원 사용의 효율성과 화질 사이의 타협이 절실히 요구되는 현 상황에서, ATM Forum과 ITU-T에서 정한 고정된 트래픽 기술자(Traffic Descriptor)로는 이를 만족시킬 수 없다. 따라서 본 논문에서는 동영상 세션을 발생된 트래픽에 따라 시간적으로 분할하여 각 구간에서 발생되는 트래픽을 효율적으로 기술할 수 있는 트래픽 기술자를 설정한 후, 망과의 협상을 통해 망 자원을 재할당하고 재할당된 자원에 트래픽을 적응시키는 고속 자원 재할당 프로토콜(Fast Resource Reallocation Protocol: FRRP)을 제안한다. 또한 FRRP가 효율적으로 운용될 수 있는, MPEG 부호화 알고리즘과 망 제어가 통합된 시스템 모델을 제안하고 실제 동영상 트래픽(Star Wars)을 사용한 시뮬레이션에 의해 셀 손실율 관점에서 FRRP의 성능 평가를 수행한다. 실험 결과는 고정된 트래픽 기술자 사용 시 발생하는 셀 손실율의 5∼35% 정도만을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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