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콘텐트 중심 네트워크에서 정규표현식을 활용한 캐시친화적인 적응형 스트리밍 프레임워크
Cache-Friendly Adaptive Video Streaming Framework Exploiting Regular Expression in Content Centric Networks 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.9, 2015년, pp.1776 - 1785  

손동현 (Seoul National University Department of Computer Science and Engineering) ,  최대진 (Seoul National University Department of Computer Science and Engineering) ,  최낙중 (Bell Labs) ,  송정환 (Seoul National University Department of Computer Science and Engineering) ,  권태경 (Seoul National University Department of Computer Science and Engineering)

초록
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인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Content Centric Network (CCN) has been introduced as a new paradigm due to a shift of users's perspective of using Internet from host-centric to content-centric. On the other hand, a demand for video streaming has been increasing. Thus, Adaptive streaming has been introduced and researched for achie...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 사용자 단말의 상태를 나타내는 대표적인 지표로는 현재 확보하고 있는 버퍼 잔량이 있다.[14] 따라서 본 논문에서는 단말의 상태를 버퍼를 중심으로 파악하고 표현하도록 하였다. 단말의 비트레이트 결정 알고리즘(Rate Decision Algorithm)이 사용되는 시기는 한 세그먼트를 받은 직후이며, 이때 과거의 할당된 대역폭을 바탕으로 비트레이트를 결정한다.
  • CCN에서 클라이언트에게 높은 대역폭을 할당하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나, CCN 라우터에 있는 캐시 활용도를 높이는 것이 주요하다. 따라서 CCN에서 캐시활용도를 높이기 위한 정규표현식 활용방안에 대해 제안하고자 한다.
  • 따라서 본 연구는 CCN 상에서 효율적인 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 위한 방안을 모색하고, 사용자의 안정성과 화질을 고려한 정규표현식 활용 방법 및 라우터 설계를 제안하고 성능을 검증하는 것을 목표로 한다. CCN 상의 적응형 비디오 스트리밍 기술은 CCN의 기본 전송 메커니즘에 부합하면서도, 하나의 콘텐트에 존재하는 다양한 품질에 대한 요청을 할 수 있어야 하며, 이를 통해 사용자의 네트워크 및 단말 상태에 따른 서비스를 할 수 있어야 한다.
  • 적응형 스트리밍 서비스를 받는 사용자 단말의 상태는 대역폭의 변화에 따라 달라지기 때문에 하나의 전략으로 어느 상황에서나 높은 사용자의 경험품질을 유지하기는 어렵다. 따라서 사용자 상태에 따라 다른 정규표현식 전략을 동적으로 선택하는 방안에 대해 소개하고자 한다.
  • 본 논문에서는 CCN에서 정규표현식을 활용하여 사용자의 상황에 따라 달라지는 요구사항을 고려한 비디오 스트리밍 프레임워크 및 알고리즘 선택 전략을 제시하였다. 정규표현식을 이용하여 콘텐트 네이밍을 하면 CCN 전송 프로토콜에 부합하면서도 애니캐스트 기반 전송을 통해 캐시 활용도를 높일 수 있다.
  • 이를 위해 하나의 콘텐트에 대한 식별자는 다양한 품질을 표현할 수 있으면서, 하나의 콘텐트를 대표할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 정규표현식(Regular Expression)을 콘텐트의 이름으로 활용하여 하나의 콘텐트를 식별하고, 식별자 내에서 다양한 품질의 스트리밍 서비스를 나타낼 수 있도록 하는 콘텐트 네이밍(Naming) 방안을 제안한다. 이러한 네이밍 방식을 사용하면 하나의 콘텐트를 나타내야 하는 CCN의 프로토콜을 벗어나지 않으면서도 다양한 품질 후보군을 나타낼 수 있으므로, CCN 라우터에 캐싱되어 있는 콘텐트를 우선적으로 전송이 가능하기 때문에 높은 대역폭을 바탕으로 품질 높은 적응형 스트리밍 서비스가 가능하게 된다.
  • 뿐만 아니라, 사용자의 경험 품질(Quality of Experience, QoE)에 맞는 정규표현식을 선택함으로써 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다. 본 절에서는 사용자의 경험 품질을 향상시킬 수 있는 대표적인 적응형 스트리밍 선택 전략을 알아보고, 이에 부합하는 정규표현식 표현 전략에 대해서 소개한다. 이를 통해, 사용자의 현재 상황 및 콘텐트 종류 등 다양한 요소에 적합한 적응형 스트리밍 전략을 제시하고 이에 대응하는 정규표현식을 선택하도록 하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있도록 한다.
  • 본 절에서는 사용자의 경험 품질을 향상시킬 수 있는 대표적인 적응형 스트리밍 선택 전략을 알아보고, 이에 부합하는 정규표현식 표현 전략에 대해서 소개한다. 이를 통해, 사용자의 현재 상황 및 콘텐트 종류 등 다양한 요소에 적합한 적응형 스트리밍 전략을 제시하고 이에 대응하는 정규표현식을 선택하도록 하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있도록 한다.

가설 설정

  • 2의 사용자 단말 비트레이트 결정 알고리즘 부분을 사용하여 실험을 수행하였다.[15] 그리고 각 세그먼트들은 2436Kbps, 1636Kbps, 1233Kbps, 866Kbps, 608Kbps, 427Kbps, 300Kbps로 총 7개의 비트레이트로 인코딩되었으며 각 세그먼트의 재생 시간은 2초로 가정하였다.
  • CCN에서는 i) 콘텐트 요청을 위한 관심(Interest) 패킷, ii) 관심 패킷의 응답인 데이터(Data) 패킷이 사용된다. 관심 패킷은 크게 콘텐트 이름, Selector,Nonce로 구성되어 있고, 데이터 패킷은 콘텐트 이름, Signature, Signed Information, 데이터로 구성되어 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 패킷은 무엇으로 구성되어 있는가? CCN에서는 i) 콘텐트 요청을 위한 관심(Interest) 패킷, ii) 관심 패킷의 응답인 데이터(Data) 패킷이 사용된다. 관심 패킷은 크게 콘텐트 이름, Selector,Nonce로 구성되어 있고, 데이터 패킷은 콘텐트 이름, Signature, Signed Information, 데이터로 구성되어 있다.[2] 콘텐트를 요청하고자 하는 사용자는 콘텐트의 이름을 식별자 (Identifier)로 하여 관심 패킷에 담아 네트워크 내로 전송하고, 네트워크 내 노드들은 해당 콘텐트를 보유한 가장 가까운 콘텐트 배포자(Publisher)에게 관심 패킷을 전달 (Forwarding)한다.
관심 패킷은 무엇으로 구성되어 있는가? CCN에서는 i) 콘텐트 요청을 위한 관심(Interest) 패킷, ii) 관심 패킷의 응답인 데이터(Data) 패킷이 사용된다. 관심 패킷은 크게 콘텐트 이름, Selector,Nonce로 구성되어 있고, 데이터 패킷은 콘텐트 이름, Signature, Signed Information, 데이터로 구성되어 있다.[2] 콘텐트를 요청하고자 하는 사용자는 콘텐트의 이름을 식별자 (Identifier)로 하여 관심 패킷에 담아 네트워크 내로 전송하고, 네트워크 내 노드들은 해당 콘텐트를 보유한 가장 가까운 콘텐트 배포자(Publisher)에게 관심 패킷을 전달 (Forwarding)한다.
CCN의 어떤 특징으로 인해 네트워크 내에 불필요한 트래픽 등이 제거되고, 사용자가 더 빠르게 콘텐트를 수신할 수 있는가? 관심 패킷은 크게 콘텐트 이름, Selector,Nonce로 구성되어 있고, 데이터 패킷은 콘텐트 이름, Signature, Signed Information, 데이터로 구성되어 있다.[2] 콘텐트를 요청하고자 하는 사용자는 콘텐트의 이름을 식별자 (Identifier)로 하여 관심 패킷에 담아 네트워크 내로 전송하고, 네트워크 내 노드들은 해당 콘텐트를 보유한 가장 가까운 콘텐트 배포자(Publisher)에게 관심 패킷을 전달 (Forwarding)한다. 콘텐트 배포자는 관심 패킷이 도달하면 그에 해당하는 데이터 패킷을 전송하게 된다. 이 때, 전송 경로상의 중간 노드들은 해당 콘텐트를 캐싱하고, 따라서 이후 요청에 대해서는 콘텐트 배포자로 관심 패킷이 도달하기 전에 중간 노드에서 해당 콘텐트에 대한 데이터 패킷을 미리 전송할 수 있다. 이런 특징으로 인해 네트워크 내에 불필요한 트래픽 등이 제거되고, 사용자는 더 빠르게 콘텐트를 수신할 수 있다.
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참고문헌 (16)

  1. Cisco Visual Networking Index Mobile(2015), http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/ service-provider/visual-networking-index-vni/white_paper_c11-520862.pdf 

  2. V. Jacobson, D. Smetters, J. Thornton, M. Plass, N. Briggs, and R. Braynard, "Networking named content," in Proc. ACM CoNEXT, pp. 1-12, Rome, Italy, Dec. 2009. 

  3. T. Stockhammer, "Dynamic adaptive streaming over http--: standards and design principles," in Proc. ACM MMSys, pp. 133-144, Feb. 2011. 

  4. A. Perkis, S. Munkcby, and O. Hillestad, "A model for measuring quality of experience," in Proc. NORSIG, pp. 198-201, Rejkjavik, Jun. 2006. 

  5. Y. Ito and S. Tasaka, "Quantitative assessment of user-level QoS and its mapping," IEEE Trans. Multimedia, vol. 7, no. 3, pp. 572-584, Jun. 2005. 

  6. J. Jiang, V. Sekar, and H. Zhang, "Improving fairness, efficiency, and stability in HTTPbased adaptive video streaming with FESTIVE," in Proc. CoNEXT, pp. 97-108, Nice, France, Dec. 2012. 

  7. C. Liu, I. Bouazizi, and M. Gabbouj, "Rate adaptation for adaptive HTTP streaming," in Proc. MMSys, pp. 169-174, Feb. 2011. 

  8. D. Suh, I. Jang, and S. Pack, "A video bitrate adaptation algorithm for DASH-Based multimedia streaming services to enhance user QoE," J. KICS, vol. 39, no. 6, pp. 341-349, Jun. 2014. 

  9. J. Lee and J.-H. Lee, "Secure routing scheme in CCN-Based mobile Ad-Hoc networking environments," J. KICS, vol. 39B, no. 5, pp. 304-308, May 2014. 

  10. J. Shin, J. Lee, and J. Lee, "Secure routing in CCN-Based mobile Ad-Hoc networking environments," J. KICS, vol. 39, no. 12, pp. 817-821, Dec. 2014. 

  11. F. Yu, Z. Chen, Y. Diao, T. V. Lakshman, and R. H. Katz, "Fast and memory-efficient regular expression matching for deep packet inspection," in Proc. ANCS '06, pp. 93-102, CA, USA, Dec. 2006. 

  12. H. Choi, J. Yoo, T. Chung, N. Choi, T. Kwon, and Y. Choi, "CoRC: Coordinated routing and caching for named data networking," ACM/IEEE Symp. ANCS 2014, pp. 161-172, CA, USA, Oct. 2014. 

  13. D. Saucez, L. A. Grieco, and C. Barakat, "AIMD and CCN: past and novel acronyms working together in the future internet," in Proc. CSWS '12, pp. 21-26, Nice, France, Dec. 2012. 

  14. H. T. Le, D. V. Nguyen, N. P. Ngoc, A. T. Pham, and T. C. Thang, "Buffer-based bitrate adaptation for adaptive HTTP streaming," in Proc. ATC'13, pp. 33-38, Ho Chi Minh City, Vietnam, Oct. 2013. 

  15. Microsoft Silverlight. https://www.microsoft.com/silverlight/ 

  16. Alexander Afanasyev, Ilya Moiseenko, Lixia Zhang, ndnSIM: NDN simulator for NS-3, Technical Report NDN-0005, NDN Project, July 2012. 

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