[논문]패킷 손실에 대한 스케일러블 비디오(SVC) 적응기법 및 성능분석

장의덕; 김재곤; 강정원

doi:10.5909/jbe.2009.14.6.796

패킷 손실에 대한 스케일러블 비디오(SVC) 적응기법 및 성능분석
Adaptation of SVC to Packet Loss and its Performance Analysis 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.14 no.6, 2009년, pp.796 - 806

장의덕 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부) , 김재곤 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부) , (한국전자통신연구원 IPTV연구부) , 강정원 (한국전자통신연구원 IPTV연구부)

초록
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SVC(Scalable Video Coding)는 시간-공간-화질의 다양한 스케일러빌러티를 통하여 이종의 망과 다양한 단말 환경에서 컨버전스 미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 비디오 부호화 표준이다. 본 논문에서는 IP 망에서의 패킷 손실(packet loss)로 인한 SVC의 성능을 분석하고 이를 바탕으로 버퍼 넘침(buffer overflow)으로 인한 패킷 손실에 대한 효과적인 SVC 적응(adaptation) 기법을 제시 한다. 특히, IP 망을 통하여 전송되는 SVC는 시간, 공간 스케일러빌리티뿐만 아니라 많은 수의 화질 계층을 포함하여 패킷 기반의 적응에 효과적인 MGS(Medium-Grained Scalability) 기반의 화질 스케일러빌리티를 포함하는 것으로 가정한다. MGS를 포함한 SVC의 패킷 손실로 인한 품질의 영향을 분석한다. 본 논문의 MGS SVC 적응 기법은 접근단위(AU: Access Unit) 또는 GOP 단위로 적응단위를 설정하고 적응단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다. 모의실험을 통하여 패킷 손실로 인한 품질 성능을 정량적으로 분석하고 제안한 적응 기법이 패킷 손실에 효과적으로 대응할 수 있음을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

SVC (Scalable Video Coding) is a new video coding standard to provide convergence media service in heterogeneous environments with different networks and diverse terminals through spatial-temporal-quality combined flexible scalabilities. This paper presents the performance analysis on packet loss in the delivery of SVC over IP networks and an efficient adaptation method to packet loss caused by buffer overflow. In particular, SVC with MGS (Medium Grained Scalability) as well as spatial and temporal scalabilities is addressed in the consideration of packet-based adaptation since finer adaptation is possible with a sufficient numbers of quality layers in MGS. The effect on spatio-temporal quality due to the packet loss of SVC with MGS is evaluated. In order to minimize quality degradation resulted by packet loss, the proposed adaptation of MGS based SVC first sets adaptation unit of AU (Access Unit) or GOP corresponding to allowed delay and then selectively discards packets in order of importance in terms of layer dependency. In the experiment, the effects of packet loss on quantitative qualities are analyzed and the effectiveness of the proposed adaptation to packet loss is shown.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 AU 단위와 GOP 단위의 두 가지 적응단위를 정의하고 이에 대한 다양한 패킷 손실율에서 화질 성능을 분석하였다. 인터넷 패킷 손실 모델을 사용한 모의실험에서 IP 망에서의 패킷 손실이 심각한 화질 열화를 초래함을 확인하고, 제안된 적응 기법은 추가적인 데이터 손실을 막으면서 패킷 손실을 처리할 수 있음을 확인 하였다.
본 논문에서는 IP 망에서 패킷 손실이 SVC의 복호 비디오의 품질에 영향을 분석하고 이를 바탕으로 패킷 손실로 인한 화질 열화의 문제점을 해결하기 위한 적응 기법을 제시하였다. MGS 기반의 SVC는 많은 수의 화질 향상계층으로 스케일러빌리티를 구성함으로써 패킷 기반의 적응을 제공해 IP 망에서의 패킷 손실이나 시변의 가용 대역폭에 유연하게 대응할 수 있는 효과적인 스케일러빌리티이다.
전술한 바와 같이 IP 망에서의 임의의 패킷 손실은 손실된 패킷에 의한 화질 열화뿐만 아니라 패킷 손실이 발생한 비트스트림을 복호 가능하게 하기 위한 추가적인 패킷 제거로 심각한 화질 열화를 초래하게 된다. 본 논문에서는 간단한 SVC 적응 기법을 도입하여 패킷 손실에 의한 화질 열화를 최소화하고자 한다.
IP 망에서의 패킷 손실은 전송오류로 인한 손실과 트래픽 혼잡에 따른 버퍼 넘침에 의한 손실로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 임의의 패킷 손실로 인한 SVC의 시공간 화질 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 버퍼 넘침에 의한 패킷 손실에 대응하기 위한 SVC의 적응에 대해서 다룬다. IP 망에서 SVC의 효과적인 전송 및 적응은 SVC의 스케일러빌리티를 충분히 활용할 수 MANE(Media-Aware Network Element)의 지원을 전제로 한다^[4][5].
먼저 MGS 기반의 SVC 전송 시 패킷 손실 발생으로 인한 SVC의 시공간 화질 성능을 분석하여 패킷 손실의 영향을 고찰한다. 이를 바탕으로 패킷 손실로 인한 화질 열화를 개선하기 위한 SVC의 적응 기법을 제안한다. 본 논문의 MGS 기반의 SVC 적응 기법은 접근단위(AU) 또는 GOP 단위로 적응단위(adaptation unit)를 설정하고 적응 단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위 내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다.
본 장에서는 MGS 기반의 SVC를 가정하고 IP 망에서의 패킷 손실이 발생한 경우 수신된 SVC의 복호 영상의 화질에 미치는 영향을 분석한다. 이를 바탕으로 패킷 손실의 영향을 최소화하기 위한 SVC의 적응 기법을 제시한다.

가설 설정

SVC의 각 스케일러빌리티 계층은 하나의 NALU으로 구성되고 각 NALU은 하나의 RTP 패킷으로 패킷화 된다고 가정한다. 패킷 손실은 인터넷 패킷 손실 모델^[12]을 사용하여 IP 망에서의 패킷 손실 패턴을 반영하였다.
IP 망에서 SVC의 효과적인 전송 및 적응은 SVC의 스케일러빌리티를 충분히 활용할 수 MANE(Media-Aware Network Element)의 지원을 전제로 한다^[4][5]. 본 논문의 적응 기법은 MANE가 SVC 의 NAL(Network Adaptation Layer) 헤더정보를 처리하고 흐름(flow) 단위로 버퍼 관리를 할 수 있는 것으로 가정한다^[6]. SVC는 시간, 공간 스케일러빌리티 뿐만 아니라 많은 화질 계층을 구성함으로써 패킷 손실에 대한 패킷 기반의 유연한 화질 적응을 제공하는 MGS 기반의 SVC를 고려한다.
패킷 손실은 인터넷 패킷 손실 모델^[12]을 사용하여 IP 망에서의 패킷 손실 패턴을 반영하였다. 이때, 각 AU의 기저계층에 해당하는 패킷은 손실되지 않는 것으로 가정한다. 또한 각 NALU의 각 계층에 해당하는 부호화 데이터를 포함함으로 패킷의 길이는 서로 다르며 실험에서 사용한 시퀀스의 경우 그림 3과 같은 분포를 가진다.

제안 방법

먼저 MGS 기반의 SVC 전송 시 패킷 손실 발생으로 인한 SVC의 시공간 화질 성능을 분석하여 패킷 손실의 영향을 고찰한다.
모의실험에서는 먼저 GOP 내에서 시간 및 화질적 계층구조에 따른 패킷의 의존성을 고려하여 Nl 개의 패킷 손실을 수용하기 위하여 제거하여야 할 패킷의 (Dd, Td, Qd) 값을구한다.
본 논문에서 제안하는 선택적 제거 적응 기법은 IP 망에서 패킷 손실이 발생할 경우, 허용 가능한 지연에 따라 AU 또는 GOP의 적응단위를 설정하고 그 적응 단위구간에서 각 스케일러빌리티 계층간의 부호화 의존관계에 기반하여 가장 우선순위가 낮은 패킷을 선택적으로 제거함으로써 임의의 패킷 손실에 의한 문제를 해결한다.
화질 향상계층은 CGS(Coarse Grained Scalability)와 MGS의 2 가지 모드로 구성될 수 있다. 본 논문에서는 충분히 많은 수의 화질 향상 계층을 구성할 수 있으므로 IP 망에서의 패킷 손실 또는 시변의 가용 대역폭에 효과적으로 대응할 수 있는 패킷 기반의 스케일러빌리티를 제공하는 MGS 기반의 SVC를 주로 고려한다^[7]. 물론 다양한 프레임율과 공간 해상도를 제공하는 시간 및 공간 스케일러빌리티와 결합된 형태의 MGS를 고려한다.
이를 바탕으로 패킷 손실로 인한 화질 열화를 개선하기 위한 SVC의 적응 기법을 제안한다. 본 논문의 MGS 기반의 SVC 적응 기법은 접근단위(AU) 또는 GOP 단위로 적응단위(adaptation unit)를 설정하고 적응 단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위 내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다. 모의실험을 통하여 제안한 적응 기법이 패킷 손실에 효과적으로 대응할 수 있음을 보인다.
본 장에서는 MGS 기반의 SVC를 가정하고 IP 망에서의 패킷 손실이 발생한 경우 랜덤 패킷 손실에 의한 영향을 분석한다. 또한 제안된 AU 및 GOP 단위의 적응 기법의 개선된 성능을 실험을 통하여 보인다.
본 장에서는 MGS 기반의 SVC를 가정하고 IP 망에서의 패킷 손실이 발생한 경우 수신된 SVC의 복호 영상의 화질에 미치는 영향을 분석한다. 이를 바탕으로 패킷 손실의 영향을 최소화하기 위한 SVC의 적응 기법을 제시한다.
선택적 제거 적응 기법은 먼저 허용 가능한 지연 정도를 고려하여 패킷 손실을 처리하는 적응단위를 설정하는데, 본 논문에서는 최소 적응단위로 AU 또는 GOP의 2 가지를 고려한다. 물론 보다 긴 지연이 허용되는 응용의 경우 AU 또는 GOP의 정수배에 해당하는 적응단위를 설정할 수 있으며, 이 경우에도 동일한 적응 기법이 확장 적용될 수 있다.
물론 보다 긴 지연이 허용되는 응용의 경우 AU 또는 GOP의 정수배에 해당하는 적응단위를 설정할 수 있으며, 이 경우에도 동일한 적응 기법이 확장 적용될 수 있다. 임의의 패킷이 손실되는 랜덤 패킷 손실과 달리 적응단위 내에서 패킷 간의 참조 관계를 고려하여 우선순위가 가장 낮은 패킷부터 선택적으로 제거하여 적응단위 구간 동안 발생한 패킷 손실을 반영 하도록 한다. 이때 참조 관계에 의한 우선순위는 NAL 헤더의 (D, T, Q) 값에 따라서 간단히 결정할 수 있다.
제안된 적응 기법은 적응처리 단위를 AU와 GOP 단위의 두 가지 형태를 고려한다. AU 단위 적응기법은 패킷 손실이 발생했을 때, 이를 AU 단위로 처리하는 것으로 한 AU에 해당하는 NALU 중 부호화 의존도 측면에서 우선순위가 낮은 패킷부터 제거하여 랜덤 패킷 손실로 인한 추가적인 데이터 손실을 방지한다.
제안한 적응 기법은 라우터 등의 네트워크 노드에서의 과부하로 인한 패킷 손실시 추가적인 패킷 손실을 막으면서 율 적응을 위한 것으로 선택적 패킷 제거 기법을 도입한다. 즉, 패킷 손실이 발생하는 경우, 허용되는 범위내의 추가적인 전송 지연을 두고 그 지연 범위 내에서 다른 NALU의 복호에 참조되지 않는 우선순위가 낮은 NALU에 해당하는 패킷을 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실에 의한 화질 열화를 최소화 한다.
실험에 사용한 MGS 기반의 SVC의 스케일러빌리티 구조는 그림 1과 같다. 즉, 표 1과 같은 두 공간계층에 각각 2 개의 MGS stack을 두고 공간계층별로 6 개의 화질계층을 쌓았다. 실험에 사용한 테스트 시퀀스에 대한 율 적응 범위와 그에 따른 화질성능은 그림 4와 같다.

이론/모형

또한 제안된 AU 및 GOP 단위의 적응 기법의 개선된 성능을 실험을 통하여 보인다. 본 실험에서는 SVC 부/복호화는 JSVM(Joint Scalable Video Model)^[12] 9.14를 사용하였다. 표 1은 실험에 사용한 테스트 시퀀스와 SVC 부호화 파라미터의 설정 내용이다.
SVC의 각 스케일러빌리티 계층은 하나의 NALU으로 구성되고 각 NALU은 하나의 RTP 패킷으로 패킷화 된다고 가정한다. 패킷 손실은 인터넷 패킷 손실 모델^[12]을 사용하여 IP 망에서의 패킷 손실 패턴을 반영하였다. 이때, 각 AU의 기저계층에 해당하는 패킷은 손실되지 않는 것으로 가정한다.

성능/효과

인터넷 패킷 손실 모델을 사용한 모의실험에서 IP 망에서의 패킷 손실이 심각한 화질 열화를 초래함을 확인하고, 제안된 적응 기법은 추가적인 데이터 손실을 막으면서 패킷 손실을 처리할 수 있음을 확인 하였다. GOP 단위의 적응 기법은 AU 단위 보다 큰 지연이 요구되지만 PSNR 성능에서는 확연히 개선된 성능을 보였으며, 특히 패킷 손실율이 증가하는 경우에도 급격한 화질 저하를 막을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 적응 기법은 패킷 손실이 빈번한 IP 망에서의 SVC 전송에 효과적인 QoS 적응 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
JSVM의 BitstreamExtractor 툴을 사용하였고 그림에서의 ‘QualityLayer’는 NAL 헤더에 포함된 prior ity_id를 사용하여 율 적응을 한 것으로 priority_id를 사용하지 않는 일반적인 적응(‘Standard’) 보다 화질이 다소 개선된 성능을 보임을 알 수 있다[10].
또한 그림 4에서와 같이 임의의 전송율로 적응된 MGS는 그 전송율에서의 단일 계층으로 부호화된 ‘Single layer’보다는 부호화 효율이 떨어진다. MGS는 단일 비트스트림으로부터 적응된 것으로 각각의 전송율로 별도로 부호화하는 것 보다 부호화 효율 측면에서는 불리하며, 또한 본 실험에서 사용한 MGS는 보다 세밀한 율 적응을 제공하기 위해서 많은 수의 화질 계층을 포함하여 추가적인 부호화 효율 저하가 있음을 알 수 있다. 하지만 ‘Single layer’는 시변의 다양한 전송율이 요구되는 IP 망에서는 비효율적이라고 할 수 있다.
랜덤 패킷 손실의 결과와 비교했을 때 그림 10은 선택적 제거에 기반한 제안한 SVC 적응 기법이 IP 망에서의 패킷 손실로 인한 SVC의 품질(화질 및 프레임율) 저하에 효과적으로 대응할 수 있으며, 특히 GOP가 적응단위인 경우 높은 패킷 손실율에서도 효과적인 적응 기법임을 알 수 있다.
본 논문의 MGS 기반의 SVC 적응 기법은 접근단위(AU) 또는 GOP 단위로 적응단위(adaptation unit)를 설정하고 적응 단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위 내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다. 모의실험을 통하여 제안한 적응 기법이 패킷 손실에 효과적으로 대응할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 AU 단위와 GOP 단위의 두 가지 적응단위를 정의하고 이에 대한 다양한 패킷 손실율에서 화질 성능을 분석하였다. 인터넷 패킷 손실 모델을 사용한 모의실험에서 IP 망에서의 패킷 손실이 심각한 화질 열화를 초래함을 확인하고, 제안된 적응 기법은 추가적인 데이터 손실을 막으면서 패킷 손실을 처리할 수 있음을 확인 하였다. GOP 단위의 적응 기법은 AU 단위 보다 큰 지연이 요구되지만 PSNR 성능에서는 확연히 개선된 성능을 보였으며, 특히 패킷 손실율이 증가하는 경우에도 급격한 화질 저하를 막을 수 있음을 확인하였다.
따라서 각 시간계층에 따른 패킷 손실의 분포는 그림 7과 같은 양상을 보인다. 즉, 패킷 손실율이 증가 할수록 시간계층에 따라 패킷 손실의 빈도수가 일정하게 증가하지 않고, 임의의 시간 계층에서 급격히 증가함을 볼 수 있다. 따라서, 패킷 손실률이 증가 할수록 손실되는 데이터는 증가 하지만 어느 정도 이상의 패킷 손실률에서는 원래의 패킷 손실률 때문에 손실되는 데이터보다 추가적으로 손실되는 데이터의 양이 감소할 수 있음을 알 수 있다.

후속연구

GOP 단위의 적응 기법은 AU 단위 보다 큰 지연이 요구되지만 PSNR 성능에서는 확연히 개선된 성능을 보였으며, 특히 패킷 손실율이 증가하는 경우에도 급격한 화질 저하를 막을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 적응 기법은 패킷 손실이 빈번한 IP 망에서의 SVC 전송에 효과적인 QoS 적응 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SVC는 무엇인가?	SVC(Scalable Video Coding)는 시간-공간-화질의 다양한 스케일러빌러티를 통하여 이종의 망과 다양한 단말 환경에서 컨버전스 미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 비디오 부호화 표준이다. 본 논문에서는 IP 망에서의 패킷 손실(packet loss)로 인한 SVC의 성능을 분석하고 이를 바탕으로 버퍼 넘침(buffer overflow)으로 인한 패킷 손실에 대한 효과적인 SVC 적응(adaptation) 기법을 제시 한다.
	간단한 처리만으로 효율적인 비디오 적응을 제공하기 위해서는 무엇이 요구되는가?	간단한 처리만으로 효율적인 비디오 적응을 제공하기 위해서는 스케일러블 비디오 포맷이 요구된다. 이러한 배경의 일환으로 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group)의 공동작업반인 JVT(Joint Video Team)에서 새로운 스케일러블 비디오 부호화 표준으로 H.
	ITU-T VCEG과 ISO/IEC MPEG의 공동작업반인 JVT(Joint Video Team)에서 새로운 스케일러블 비디오 부호화 표준으로 H.264/AVC의 확장 표준인 SVC 표준을 완료하게 된 배경은 무엇인가?	간단한 처리만으로 효율적인 비디오 적응을 제공하기 위해서는 스케일러블 비디오 포맷이 요구된다. 이러한 배경의 일환으로 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group)의 공동작업반인 JVT(Joint Video Team)에서 새로운 스케일러블 비디오 부호화 표준으로 H.

참고문헌 (12)

S.-F Chang, A. Vetro, 'Video adaptation: concepts, technologies, and open issues', Proceedings of the IEEE, vol. 93, pp.148-158, Jan. 2005

상세보기
T. Wiegand, G. J. Sullivan, J. Scharz, and M. Wien, 'Joint Draft 11 of SVC Amendment,' Joint Video Team, doc. JVT-X201, Geneva, Switzerland, July 2007
H. Schwarz, D. Marpe, T. Wiegand, 'Overview of the Scalable Video Coding Extension of the H.264/AVC Standard,' IEEE Trans. CSVT, vol. 17, no. 9, pp.1103-1120, Sept. 2007

상세보기
S. Wenger, Y.-K. Wang, and T. Schierl, 'Transport and signaling of SVC in IP networks,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 17, no. 9, pp. 1164-1173, Sep. 20007

상세보기
Y.-K. Wang, M. M. Hannuksela, S. Pateux, A. Eleftheriadis, and S. Wenger, 'System and transport interface of SVC,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 17, no. 9, pp. 1149-1163, Sep. 20007

상세보기
J. M. Monterio, C. T. Calafate, and M. S. Nunes, 'Evaluation of the H.264 scalable video coding in error prone IP networks', IEEE Trans. Broadcasting, vol. 54, no. 3, pp. 652-659, Sep. 2008

상세보기
T. C. Thang, J. W. Kang, J.-J Yoo, J.-G. Kim, 'Multilayer adaptation for MGS-based SVC bitstream,' in Proc. ACM Multimedia 2008, Oct. 2008
T. C. Thang, J.-G. Kim, J. W. Kang, J.-J Yoo, 'SVC adaptation: Standard tools and supporting methods,' Signal Processing: Image Comm., vol. 24, no. 3, pp. 214-228, Oct. 2009

상세보기
A. Elleftheriadis and S. Wenger, 'System and transport Internet of SVC,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 17, no. 9, pp. 1149-1163, Sep. 2007

상세보기
L. Amonou, N. Cammas, S. Kervadec, and S. Pateux, 'Optimized rate-distortion extraction with quality layer in the scalable extension of H.264/AVC,' IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 17, no 9, pp. 1186-1193, Sep. 2007

상세보기
J. Reichel, H. Schwarz, and M. Wien, Joint Scalable Video Model 11 (JSVM 11), Joint Video Team, Doc. JVT-X202, Jul. 2007
Y. Guo, H. Q. Li and Y. K. Wang, 'SVC/AVC loss simulator,' ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, JVT-Q069, Oct. 2005

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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