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무선 네트워크에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우를 해결하기 위한 토큰버킷 기법
The Token Bucket Scheme to solve Buffer Overflow of Video Streaming in Wireless Network 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.16 no.3, 2015년, pp.365 - 371  

이현노 (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, College of Information Technology, Kangwon National University) ,  김동회 (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, College of Information Technology, Kangwon National University)

초록
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무선 네트워크 환경에서 수신측의 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 무선 네트워크 상태에 따라 가변될 수 있다. 이것의 영향으로 예상치 못한 지연과 지터가 발생하고 그에 따라 군집적인 비디오 트래픽이 생성이 될 수 있다. 수신측 재생 버퍼에 들어오는 버퍼 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 서비스 할 경우 이러한 오버플로우 문제는 비디오 스트리밍 서비스의 스킵(skip)현상 및 패킷 손실로 인한 영상의 손실을 일으켜 비디오 품질 저하 및 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집적인 트래픽을 대비하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법을 수신측 단말에 적용하고 그 효과를 분석하였다. NS-2(Network Simulation-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 모의실험 결과는 제안하는 방법이 오버플로우 발생 횟수, 패킷 손실 비율, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In wireless network, the amount of video streaming packet information in receiver replay buffer can be varied according tothe wireless network condition. By the effect, unforeseeable delay and jitter are generated and then busty video traffics can be made. If the amount of buffer information coming ...

주제어

#무선 네트워크   #비디오 스트리밍   #토큰버킷   #버퍼 오버플로우  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 사용자 체감 품질을 만족시키기 위하여 최소 재생 버퍼 레벨을 보존하여 가변적인 무선 네트워크 환경에서도 재생의 끊김 현상, 재생 중 비디오 품질의 급격한 변화 등을 효율적으로 방지하는 비트율 적응 알고리즘을 제시한다[4]. 그리고 무선 네트워크에서 교차 계층에 기반한 네트워크 적응형 비디오 스트리밍 기법에 대해서도 제안한다. 비디오 전송자는 매체 엑세스 제어 계층과 물리계층의 상태를 측정하여 시간적으로 변하는 무선 채널 상태를 예측한다.
  • 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 불연속성을 해결하기 위한 여러 연구들이 있었으며 본 논문에서는 스트리밍의 불연속성을 야기하는 원인들 중 하나인 버퍼 오버플로우를 해결하기 위한 수신단의 토큰버킷 기법 적용에 대해 성능분석을 하였다. 적절한 파라미터를 사용하여 토큰버킷 기법을 적용할 시 불규칙적으로 들어오는 트래픽들에 대해 제어하고 오버플로우를 방지할 수 있다는 것을 확인하였으며, 결과적으로 적절한 파라미터를 사용한 토큰버킷 기법의 적용은 스트리밍 서비스에 있어서 우수한 성능을 나타낸 다는 것을 알 수 있다.

가설 설정

  • 송신측에서 전송되어 수신측 재생버퍼에 들어오는 비디오 패킷이 네트워크의 혼잡 및 예상치 못한 지터에 의해 불규칙적인 패턴으로 유입된다고 가정한다. 이러한 환경에서 토큰 버킷 기법을 적용해보고 오버플로우의 발생빈도, 패킷 손실률 및 수신측 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)에 대해 NS-2와 JSVM을 사용하여 성능분석을 진행한다.
  • yuv 영상은 352X288 크기의 해상도를 가진다. 시뮬레이션에서 전파 환경은 Shadowing model을 사용하여 Path loss exponent와 Shadowing deviation 값은 Outdoor 환경을 가정한 파라미터로 설정하였다[12]. 또한, 직접적으로 추가적인 노드를 생성하여 혼잡의 영향을 주지 않고 단지 무선 네트워크의 혼잡이나 지터의 영향을 가정하여 송신자에서 트래픽 발생을 불규칙적으로 스케줄링 하도록 설정하였다.
  • 좀 더 자세히 설명하자면 (그림 1)에서 보듯이 수신측으로 들어오는 비디오 데이터 트래픽의 형태는 무선 네트워크의 혼잡.지연에 의해 불규칙한 형태를 가정한다. 불규칙한 데이터의 유입은 먼저 임시 버퍼에 저장된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
foreman_cif.yuv 영상은 어떤 크기의 해상도를 가지는가? 시뮬레이션 대상이 된 foreman_cif.yuv 영상은 352X288 크기의 해상도를 가진다. 시뮬레이션에서 전파 환경은 Shadowing model을 사용하여 Path loss exponent와 Shadowing deviation 값은 Outdoor 환경을 가정한 파라미터로 설정하였다[12].
수신측 재생 버퍼에 채워져 있는 패킷의 양은 무선 네트워크 상황에 따라 무엇이 발생하는가? 또한 스트리밍 서비스 시 종단 간 품질에 있어 중요한 고려사항 중 하나가 재생 품질 보장이다. 수신측 재생 버퍼에 채워져 있는 패킷의 양은 무선 네트워크 상황에 따라 시간적으로 가변하며 네트워크 혼잡에 의한 재생의 멈춤 또는 스킵과 같은 불연속적인 프레임의 재생뿐만 아니라 특정 패킷의 손실로 인한 화질 저하 등과 같은 재생 품질 손상들이 발생한다[2][3]. 이러한 문제를 해결하기 위해 무선 네트워크에서 재생 품질을 보장하기 위한 기법에는 여러 가지가 있다.
토큰버킷 기법은 어디에 적용되고 있는가? 토큰 버킷은 단위 시간동안 생성되는 토큰의 수와 버킷의 용량을 파라메타로 설정함으로써 토큰에 따라 버퍼로 유입되는 트래픽을 제어할 수 있다. 이러한 토큰 버킷 기법은 흐름제어와 데이터 트래픽의 트래픽 성형을 위한 통신시스템에 널리 적용되고 있다. 토큰 버킷의 파라미터인 초당 토큰 재생률과 버킷의 최대 용량들을 조절하여 패킷 손실률을 감소시키기 위한 연구가 있었으며[6], 멀티미디어 서비스에서 서비스 품질을 보장하기 위해 토큰버킷을 이용한 대역폭 할당 방식을 사용하였다[7].
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참고문헌 (12)

  1. Taeg Won Jeong, Chong Deuk Lee, "Transaction update method based on fuzzy chunk for QoS performance improvement of mobile streaming service", Journal of digital contents society, vol.9, no.4 pp.543-550, Dec 2008 

  2. Young-Min Jang, The application of NS-2 Network Simulation, Hongrung Publishing Company, 2008. 

  3. J. jo, J. Kim, "Synchronized one-to-many media streaming employing server-client coordinated adaptive playout control", the Journal of Korea Information and Communications Society, vol.28, no.5c, pp.493-505 May 2003 

  4. Dongeun Suh, Insun Jang, Sangheon Pack, "A video bitrate adaptation algorithm for DASH-based multimedia streaming services to enhance user QoE", the Journal of Korea Information and Communications Society, vol.39B, no.6, pp.341-349, Jun 2014 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. SangHoon Park, "Cross-layered network-adaptive video streaming over wireless networks", GIST doctorate thesis, 2008 

  6. Yi-Chiun Chen, Xiao Xu, "An adaptive buffer allocation mechanism for token bucket flow control", Vehicular Technology Conference, vol.4 pp.3020-3024, Sep 2004 

  7. Rackhyun Kim, Hyunki Ryu, "The multi-queue band width regulation method for multimedia QoS", KIISE fall conference, vol.2 pp.469-471, Korea, Nov 2005 

  8. Behrouz A. Forouzan, Data Communications and Networking 5th Edition, McGraw-Hill Education, 2012 

  9. Ke Chih-Heng, "myEvalSVC : an Integrated Simulation Framework for Evaluation of H.264./SVC Transmission", KSII Transaction on Internet and Information Systems vol.6, no.1, pp.378-393, Jan. 2012 

  10. Chih-Heng Ke, How to do H.264 SVC transmission simulations(2014), Retrieved Aug, 2014, from http://csie.nqu.edu.tw/smallko/ns2/svc.htm 

  11. JSVM Software Manual(2006) 

  12. NS-2 Manual. [Online]. Available: http://www.isi.edu/nsnam/ns/, Nov 2011 

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