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.
유 무선 네트워크의 기술의 발전과 단말기의 소형화 기술은 이동 환경에서 다양한 단말기를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 만들었다. 그러나 네트워크의 구성과 단말기들의 성능이 다양해짐에 따라, 동일한 품질의 컨텐츠를 다양한 이동 환경에 위치한 사용자에게 서비스를 제공하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러므로 멀티미디어 스트리밍 시스템은 사용자의 네트워크와 단말기 환경을 고려하여 적응적으로 서비스를 제공하여 한다. 트랜스코딩 기법은 다양한 네트워크 환경에서 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 하나의 방법이다. 본 논문은 다양한 네트워크 환경에서 비디오 스트림을 서비스하기 위해 예측주기를 이용한 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안된 트랜스코더에서는 부호기의 예측주기와 프레임율을 조절하는 삭제주기를 이용하여 트랜스코딩 과정에서 소요되는 시간을 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 기존의 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법에 비해서 본 논문에서 제안한 기법을 PSNR값은 유사한 반면에 계산 복잡도에서 매우 높은 성능 향상을 보였다.
포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1441-1461
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2017
Nowadays, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has become very popular in streaming multimedia contents. In DASH, a client estimates current network bandwidth and then determines an appropriate video quality with bitrate matching the estimated bandwidth. Thus, estimating accurately the available bandwidth is a significant premise in the quality of video streaming, especially when network traffic fluctuates substantially. To cope with this challenge, researchers have presented various filters to estimate network bandwidth adaptively. However, experiment results show that current schemes either adapt slowly to network changes or adapt fast but are very sensitive to delay jitter and produce sharply changed estimation. This paper presents a novel bandwidth estimation scheme based on Moving Average Convergence Divergence (MACD). We applied an MACD indicator and its two thresholds to classifying network states into stable state and agile state, based on the network state different filters are applied to estimate network bandwidth. In the paper, we studied the performance of various MACD indicators and the threshold values on bandwidth estimation. Then we used a DASH proxy-based environment to compare the performance of the presented scheme with current well-known schemes. The simulation results illustrate that the MACD-based bandwidth estimation scheme performs superior to existing schemes both in the speed of adaptively to network changes and in stability in bandwidth estimation.
끊김 없는 UHD 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 가용 대역폭이 필요하다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식은 정상 상태에서 가용 대역폭보다 낮은 품질의 비디오 세그먼트를 주기적으로 요청하여 다운로드 받는다. 정상 상태에서는 가용 대역폭과 콘텐츠의 인코딩 율에 차이에 따라 On-Off 구간의 패턴이 반복되어 발생하고, 반복적인 Off 구간에 의해서 대역폭을 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 있다. 지연과 손실률이 높고 대역폭 변화가 심한 무선 환경에서는 네트워크의 가용대역폭을 부정확하게 측정하기 때문에 문제점이 심화된다. 본 논문에서는 무선 환경에서 UHD 콘텐츠의 효율적인 대역폭 활용을 위한 HTTP 적응적 스트리밍의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 OFF 구간의 빈도수를 줄이기 위해 한 번의 요청 메시지에 여러 세그먼트를 동시에 요청하는 집단 세그먼트 방식이다. 실험을 통해서 제안하는 기법이 대역폭 이용율을 향상시키는 것을 확인 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.929-946
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2022
Free viewpoint video (FVV) service is an immersive media service that allows a user to watch it from a desired location or viewpoint. It is composed of various forms according to the direction of the viewpoint of the provided video, and includes zoom in/out in the service. As consumers' demand for active watching is increasing, the importance of FVV services is expected to grow gradually. However, additional considerations are needed to seamlessly stream FVV service. FVV includes a plurality of videos, video changes may occur frequently due to movement of the viewpoint. Frequent occurrence of video switching or re-request another video can cause service delay and it also can lower user's quality of service (QoS). In this case, we assumed that if a video showing an object that the user wants to watch is selected and provided, it is highly likely to meet the needs of the viewer. In particular, it is important to provide an object-oriented FVV service when zooming in. When video zooming in in the usual way, it cannot be guaranteed to zoom in around the object. Zoom function does not consider about video viewing. It only considers the viewing screen size and it crop the video view as fixed screen location. To solve this problem, we propose a zoom in/out method of object-centered dynamic adaptive streaming of FVV in this paper. Through the method proposed in this paper, users can enjoy the optimal video service because they are provided with the desired object-based video.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3121-3135
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2015
Owing to the increase in consumption of multimedia content and the improvement of device capacity, user demand for high-quality content has increased. However, it is difficult to transport such large amounts of content over the existing broadcasting network with limited bandwidth. To provide high-definition broadcasting, some studies suggest methods of transporting multimedia over heterogeneous networks after encoding content hierarchically. MPEG Media Transport (MMT), standardized by Moving Picture Experts Group (MPEG), is a solution that enables large-volume media transport over heterogeneous networks such as digital broadcasting networks and packet-switched networks. In the case of delivering a scalable encoded video over different networks, synchronization of each stream is an important issue. MMT defines a synchronization scheme, but does not contain sufficient functions to implement it. In this paper, we propose a synchronization scheme for media streams that are encoded hierarchically, divided into layers, and transported over heterogeneous networks. We implement our scheme using MMT and HTTP, and experimented using three encapsulated video streams with different durations. As a result, we show that the proposed scheme can reduce the waiting time to display high-quality video, relative to Dynamic Adaptive Streaming over HTTP-Scalable Video Coding (DASH-SVC) by requesting segments of enhanced layers after calculating the transmission time. Additionally, we find out that the selection of durations have a relation to the characteristics of the video.
유비쿼터스 환경에서의 비디오 적응 변환을 위하여 현재 MPEG-4 AVC/SE SVC에서는 공간적, 시간적, 품질적 스케일러빌리티를 지원하고 있다. 이러한 스케일러빌리티의 변환은 가변적인 대역폭을 가지는 네트워크 특성에 따라 실시간으로 이루어져야 한다. 그러나 현재의 SVC에서는 품질적 스케일러빌리티에 대해서는 실시간으로 스케일러빌리티를 변환할 수 잇지만 공간적, 시간적 스케일러빌리티에 대해서는 이를 제대로 지원할 수 없다. 이에 본 논문에서는 이와 관련된 문제점들을 자세히 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 부호시에는 주기적으로 IDR NAL을 삽입하였다. 추출시에는 실시간 추출에 필요한 정보들을 미리 분석한 후 실제 추출시에 활용하여 실시간 추출을 가능하도록 하였다. 마지막으로 복호시에는 실시간 스케일러빌리티를 지원할 수 있는 프로세스를 정의하였다. 이를 JSVM4.0에 구현하였고 주어진 네트워크 대역폭에 스케일러빌리티를 통하여 적응된 비트스트림의 비트레이트, PSNR, 스케일러빌리티를 측정하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
Allshare, Smartshare와 같은 무선 홈 네트워크 환경에서의 DLNA 기반 멀티 미디어 콘텐츠 공유서비스가 보편적으로 이용되고 있다. 하지만, 잦은 대역폭 및 신호세기 변동 등의 무선 네트워크의 특성은 서비스에 대한 사용자 체감 품질을 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제를 최소화하기 위한 방법으로 동적 적응형 스트리밍 기법에 관한 연구가 있는데, 본 연구는 모바일 기기의 해상도나 프로세서 성능 등 사용자가 사용 중인 기기 특성을 반영하여 무선 네트워크 환경에서 DLNA 기반 멀티미디어 콘텐츠 공유에 적합한 동적 적응형 스트리밍 기법을 제안하였다. 저자들이 기존 연구에 사용한 Kalman Filter를 사용자 기기의 특성을 반영할 수 있도록 향상시키고, 실험을 통하여 제안한 기법이 가용 대역폭과 사용자 기기 성능을 고려하여 전송 속도을 적절히 결정할 수 있음을 보였다.
Video is principal information that facilitates commander's immediate command decision. Due to fading characteristics of radio link, however, it is difficult to stably transmit video in a multi-hop wireless environment. In this paper, we propose a MANET structure composed of a link adaptive routing protocol and a TDMA MAC protocol to stably transmit video traffic in a ultra-narrowband video streaming network. The routing protocol can adapt to link state change and select a stable route. The TDMA protocol enables collision-free video transmission to a destination using multi-hop dynamic resource allocation. As a result of simulation, the proposed MANET structure shows better video transmission performance than proposed MANET structure without link quality adaption, AODV with CSMA/CA, and OLSR with CSMA/CA structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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