360도 동영상과 가상현실(VR)은 요즘 한창 뜨거운 주제이다. 또한, 이 새로운 동영상 플랫폼은 미디어 대세로 자리 잡아 가고 있다. 360도 동영상이란 동영상 재생 도중 시점을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 형태의 동영상 서비스다. 시점이 촬영자가 선택한대로 고정되어 있던 기존 동영상과 달리 키보드, 마우스, 가속계 등 입력장치를 활용해 사용자가 자신이 보고 싶은 곳을 임의로 선택할 수 있는 것이 특징이다. 360도 동영상 서비스는 구글, 유튜브, 페이스북등에서 이미 대중적으로 서비스 되고 있다. 특히 360도 비디오들의 ...
360도 동영상과 가상현실(VR)은 요즘 한창 뜨거운 주제이다. 또한, 이 새로운 동영상 플랫폼은 미디어 대세로 자리 잡아 가고 있다. 360도 동영상이란 동영상 재생 도중 시점을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 형태의 동영상 서비스다. 시점이 촬영자가 선택한대로 고정되어 있던 기존 동영상과 달리 키보드, 마우스, 가속계 등 입력장치를 활용해 사용자가 자신이 보고 싶은 곳을 임의로 선택할 수 있는 것이 특징이다. 360도 동영상 서비스는 구글, 유튜브, 페이스북등에서 이미 대중적으로 서비스 되고 있다. 특히 360도 비디오들의 해상도는 4K (UHD), 8K (SUHD)급 이상의 초고화질 크기로 서비스 되고 있다. 하지만 이러한 영상들을 네트워크로 전송 될 때 네트워크의 높은 대역폭 대비 비디오 화질이 만족스럽지 못한 측면이 있다. 이러한 초고화질 360도 비디오 영상들은 새로운 H.264, H.265등 초고효율 압축 방식으로 스트리밍 하여도 비디오의 화질과 네트워크 트래픽 사이에 트레이드-오프적 관계를 가진다. 본 논문에서는 360도 영상 스트리밍 서비스에서 서버와 클라이언트 간의 비디오 네트워크 부하 문제를 줄이면서 고화질의 360도 비디오를 시청 할 수 있는 방법을 찾고자한다. 제안된 방법은 시청자가 시청하고 있는 360도 영상의 관심 영역 (FoV: Field of View) 정보를 추출하여 활용하였다. 보여 지는 영역은 원본 화질의 영상을 전송하고, 그 외의 영역에는 저화질의 영상을 전송하여 네트워크 부하를 줄이는 방법을 제안 한다. 이렇게 함으로써 원본 화질을 시청하면서 비디오 네트워크의 부하를 줄일 수 있다. 제안된 공간 및 화질 분할 스트리밍 방식은 시청자의 FoV이동에 따른 화질 전환이 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문은 화질의 전환지연을 줄이기 위해서 비디오의 GoP (Group of Pictures)를 제어하고, 영역별 버퍼 제어를 통해 전환지연을 줄이는 방법을 추가적으로 제안한다. 또한 네트워크의 트래픽 제어 및 비디오 화질 제어가 용이한 HLS (HTTPLive Streaming)기반의 공간 분할 적응적 스트리밍 (Spatial Segmented Adaptive Streaming)방안을 제안한다.
360도 동영상과 가상현실(VR)은 요즘 한창 뜨거운 주제이다. 또한, 이 새로운 동영상 플랫폼은 미디어 대세로 자리 잡아 가고 있다. 360도 동영상이란 동영상 재생 도중 시점을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 형태의 동영상 서비스다. 시점이 촬영자가 선택한대로 고정되어 있던 기존 동영상과 달리 키보드, 마우스, 가속계 등 입력장치를 활용해 사용자가 자신이 보고 싶은 곳을 임의로 선택할 수 있는 것이 특징이다. 360도 동영상 서비스는 구글, 유튜브, 페이스북등에서 이미 대중적으로 서비스 되고 있다. 특히 360도 비디오들의 해상도는 4K (UHD), 8K (SUHD)급 이상의 초고화질 크기로 서비스 되고 있다. 하지만 이러한 영상들을 네트워크로 전송 될 때 네트워크의 높은 대역폭 대비 비디오 화질이 만족스럽지 못한 측면이 있다. 이러한 초고화질 360도 비디오 영상들은 새로운 H.264, H.265등 초고효율 압축 방식으로 스트리밍 하여도 비디오의 화질과 네트워크 트래픽 사이에 트레이드-오프적 관계를 가진다. 본 논문에서는 360도 영상 스트리밍 서비스에서 서버와 클라이언트 간의 비디오 네트워크 부하 문제를 줄이면서 고화질의 360도 비디오를 시청 할 수 있는 방법을 찾고자한다. 제안된 방법은 시청자가 시청하고 있는 360도 영상의 관심 영역 (FoV: Field of View) 정보를 추출하여 활용하였다. 보여 지는 영역은 원본 화질의 영상을 전송하고, 그 외의 영역에는 저화질의 영상을 전송하여 네트워크 부하를 줄이는 방법을 제안 한다. 이렇게 함으로써 원본 화질을 시청하면서 비디오 네트워크의 부하를 줄일 수 있다. 제안된 공간 및 화질 분할 스트리밍 방식은 시청자의 FoV이동에 따른 화질 전환이 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문은 화질의 전환지연을 줄이기 위해서 비디오의 GoP (Group of Pictures)를 제어하고, 영역별 버퍼 제어를 통해 전환지연을 줄이는 방법을 추가적으로 제안한다. 또한 네트워크의 트래픽 제어 및 비디오 화질 제어가 용이한 HLS (HTTP Live Streaming)기반의 공간 분할 적응적 스트리밍 (Spatial Segmented Adaptive Streaming)방안을 제안한다.
360-degree video and virtual reality (VR) are hot topics these days. In addition, this new video platform is becoming a popular media. The 360-degree video is a new type of video service that allows you to freely change the viewpoint during video playback. Contrary to the conventional video that the...
360-degree video and virtual reality (VR) are hot topics these days. In addition, this new video platform is becoming a popular media. The 360-degree video is a new type of video service that allows you to freely change the viewpoint during video playback. Contrary to the conventional video that the viewpoint is fixed by the choice of a user, the 360-degree video allows one to arbitrarily select where he wants to see using input devices, such as a keyboard, a mouse, and an accelerometer. 360-degree video services already have been widely serviced in Google, YouTube, and Facebook. Especially, the 360-degree videos are having serviced by super high resolution, over 4K (UHD) and 8K (SUHD). Unfortunately, because of their extremely intensive bandwidth of 360-degree videos, it is difficult to stream at acceptable quality levels. Such video streaming has a trade-off relationship between video quality and network traffic even when streaming with a new high-efficiency compression method such as H.264 or H.265. In this paper, the method that not only decreasing video network load between server and client from 360-degree video streaming service but also watching high-resolution 360-degree video would be discovered. The information in user-concentrated FoV (Field of View) is extracted and utilized to transmit original quality video in a currently concentrated field, while to transmits low-quality video in other fields. With this method, video network load can be reduced while watching videos in original quality. In the proposed spatial and quality segmented streaming method, image quality conversion may occur due to FoV movement from the viewer. However, this selectively transmit method has caused switching quality delay by FoV movement. Therefore, we propose the HLS-based adaptive streaming method which can control network traffic and video quality easily.
360-degree video and virtual reality (VR) are hot topics these days. In addition, this new video platform is becoming a popular media. The 360-degree video is a new type of video service that allows you to freely change the viewpoint during video playback. Contrary to the conventional video that the viewpoint is fixed by the choice of a user, the 360-degree video allows one to arbitrarily select where he wants to see using input devices, such as a keyboard, a mouse, and an accelerometer. 360-degree video services already have been widely serviced in Google, YouTube, and Facebook. Especially, the 360-degree videos are having serviced by super high resolution, over 4K (UHD) and 8K (SUHD). Unfortunately, because of their extremely intensive bandwidth of 360-degree videos, it is difficult to stream at acceptable quality levels. Such video streaming has a trade-off relationship between video quality and network traffic even when streaming with a new high-efficiency compression method such as H.264 or H.265. In this paper, the method that not only decreasing video network load between server and client from 360-degree video streaming service but also watching high-resolution 360-degree video would be discovered. The information in user-concentrated FoV (Field of View) is extracted and utilized to transmit original quality video in a currently concentrated field, while to transmits low-quality video in other fields. With this method, video network load can be reduced while watching videos in original quality. In the proposed spatial and quality segmented streaming method, image quality conversion may occur due to FoV movement from the viewer. However, this selectively transmit method has caused switching quality delay by FoV movement. Therefore, we propose the HLS-based adaptive streaming method which can control network traffic and video quality easily.
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