• 제목/요약/키워드: video traffic modeling

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VIDEO TRAFFIC MODELING BASED ON $GEO^Y/G/{\infty}$ INPUT PROCESSES

  • Kang, Sang-Hyuk;Kim, Ba-Ra
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제12권3호
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    • pp.171-190
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    • 2008
  • With growing applications of wireless video streaming, an efficient video traffic model featuring modern high-compression techniques is more desirable than ever, because the wireless channel bandwidths are ever limited and time-varying. We propose a modeling and analysis method for video traffic by a class of stochastic processes, which we call '$GEO^Y/G/{\infty}$ input processes'. We model video traffic by $GEO^Y/G/{\infty}$ input process with gamma-distributed batch sizes Y and Weibull-like autocorrelation function. Using four real-encoded, full-length video traces including action movies, a drama, and an animation, we evaluate our modeling performance against existing model, transformed-M/G/${\infty}$ input process, which is one of most recently proposed video modeling methods in the literature. Our proposed $GEO^Y/G/{\infty}$ model is observed to consistently provide conservative performance predictions, in terms of packet loss ratio, within acceptable error at various traffic loads of interest in practical multimedia streaming systems, while the existing transformed-M/G/${\infty}$ fails. For real-time implementation of our model, we analyze G/D/1/K queueing systems with $GEO^Y/G/{\infty}$ input process to upper estimate the packet loss probabilities.

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Wavelet 변환을 이용한 영상 트래픽 모델링 (A Wavelet Approach to Broadcast Video Traffic Modeling)

  • 정수환;배명진;박성준
    • 한국음향학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.72-77
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    • 1999
  • 본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.

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프레임간 상관관계를 고려한 장면기반 MPEG 비디오 트래픽 모델링 (Scen based MPEG video traffic modeling considering the correlations between frames)

  • 유상조;김성대;최재각
    • 한국통신학회논문지
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    • 제23권9A호
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    • pp.2289-2304
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    • 1998
  • For the performance analysis and traffic control of ATM networks carrying video sequences, need an appropriate video traffic model. In this paper, we propose a new traffic model for MPEG compressed videos which are widely used for any type of video applications at th emoment. The proposed modeling scheme uses scene-based traffic characteristics and considers the correlation between frames of consecutiv GOPs. Using a simple scene detection algorithm, scene changes are modeled by state transitions and the number of GOPs of a scene state is modeled by a geometric distirbution. Frames of a scene stte are modeled by mean I, P, and B frame size. For more accurate traffic modeling, quantization errors (residual bits) that the state transition model using mean values has are compensated by autoregressive processes. We show that our model very well captures the traffic chracteristics of the original videos by performance analysis in terms of autocorrelation, histogram of frame bits genrated by the model, and cell loss rate in the ATM multiplexer with limited buffers. Our model is able to perrorm translations between levels (i.e., GOP, frame, and cell levels) and to estimate very accurately the stochastic characteristics of the original videos by each level.

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비쥬얼 센서 네트워크에서 트래픽 예측 방법 (Traffic Estimation Method for Visual Sensor Networks)

  • 박상현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.1069-1076
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    • 2016
  • 최근 비쥬얼 센서 기술의 발달로 센서 네트워크에 영상을 추가하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 비쥬얼 센서는 다른 센서 정보에 비해 데이터가 크기 때문에 데이터의 크기를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효과적인 데이터 관리에 필요한 비디오 트래픽 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오 센서에서 획득되는 영상의 특성을 반영하여 1차 AR 모델로 비디오 트래픽을 모델링하고 칼만필터 알고리즘을 적용하여 트래픽을 예측한다. 제안하는 방법은 계산량이 많지 않아 센서 노드에 적용되기 적합하다. 실험 결과는 제안하는 방법이 비교적 간단한 형태이지만 전체 평균 트래픽의 1% 이내로 오차로 정확하게 트래픽을 예측하는 것을 보여준다.

MPEG 비디오 소스의 특성화 및 트래픽 모델링에 관한 연구 (A study on the characterization and traffic modeling of MPEG video sources)

  • 전용희;박정숙
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권11호
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    • pp.2954-2972
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    • 1998
  • 광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.

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VOD(Video On Demand)서비스 Traffic 모델링 방안 (The method for VOD service traffic modeling)

  • 장원필
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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    • pp.109-112
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    • 2005
  • In this thesis, we recommend the method for VOD service traffic modeling. By the analysis of service traffic, we verify that the process of VOD service is the POISSON process. So it is important to determine the probability of the user's existence in the system. But, because it is difficult to measure, we recommend proper using of arrival rate and service rate.

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움직임 객체의 의미적 모델링을 통한 차량 흐름 자동 분석 (Auto-Analysis of Traffic Flow through Semantic Modeling of Moving Objects)

  • 최창;조미영;최준호;최동진;김판구
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.36-45
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    • 2009
  • 최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

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다중 MPEG 비디오 전송을 위한 I-픽쳐 정렬 방안 (A Novel I-picture Arrangement Method for Multiple MPEG Video Transmission)

  • 박상현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.277-282
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    • 2005
  • VBR (variable bit rate) MPEG 비디오 트래픽은 COP(group of pictures)의 시작인 I-픽쳐에서는 다른 픽쳐들보다 매우 큰 양의 트래픽이 발생하기 때문에 COP 구조에 따라 주기적 형태의 트래픽 발생 패턴을 가진다. 따라서, VBR MPEG 비디오 정보원이 다중화 될 때 I-픽쳐들의 시작 시간 배열은 다중화기의 셀 손실 특성에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 VBR MPEG 비디오 정보원들이 하나의 전송로로 전송되기 위해 다중화 될 때 다중화기에서의 셀 손실률을 최소화하기 위해서 각 비디오 정보원의 I-픽쳐 시작시간들을 배열하는 방안을 제시한다. 제안하는 방안에서는 정확한 I-픽쳐 시작 시간을 효과적으로 찾기 위해 다중화된 정보원의 셀 도착률이 전송로의 용량을 초과하는 확률을 이용하였다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 최적으로 비디오 정보원들을 다중화 시키는 것을 보였다.

Shifting-Level Process에 기반한 영상트래픽 모델 (1부: 모델링과 대기체계 영향 분석) (A Video Traffic Model based on the Shifting-Level Process (Part I : Modeling and the Effects of SRD and LRD on Queueing Behavior))

  • 안희준;강상혁;김재균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권10B호
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    • pp.1971-1978
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    • 1999
  • 본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.

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다채널 CCTV를 이용한 고속도로 돌발상황 검지 및 분류 알고리즘 (Highway Incident Detection and Classification Algorithms using Multi-Channel CCTV)

  • 장혁;황태현;양훈준;정동석
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.23-29
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    • 2014
  • 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.