무선 네트워크에서 요구되는 평균 최대 신호 대 잡음비와 수신 비디오 데이터양을 고려하는 스케일러블 비디오 코딩 계층 선택 Selection of Scalable Video Coding Layer Considering the Required Peak Signal to Noise Ratio and Amount of Received Video Data in Wireless Networks원문보기
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
SVC(Scalable Video Coding), which is one form among video encoding technologies, makes video streaming with the various frame rate, resolution, and video quality by combining three different scalability dimensions: temporal, spatial, and video quality scalability. As the above SVC-encoded video stre...
SVC(Scalable Video Coding), which is one form among video encoding technologies, makes video streaming with the various frame rate, resolution, and video quality by combining three different scalability dimensions: temporal, spatial, and video quality scalability. As the above SVC-encoded video streaming consists of one base layer and several enhancement layers, and a wireless AP(Access Point) chooses and sends a suitable layer according to the received power from the receiving terminals in the changeable wireless network environment, the receiving terminals supporting SVC are able to receive video streaming with the appropriate resolution and quality according to their received powers. In this paper, after the performance analysis for the received power, packet loss rate, PSNR(Required Peak Signal to Noise Ratio), video quality level and amount of received video data based on the number of SVC layers was performed, an efficient method for selecting the number of SVC layer satisfying the RSNR and minimizing the amount of received video data is proposed.
SVC(Scalable Video Coding), which is one form among video encoding technologies, makes video streaming with the various frame rate, resolution, and video quality by combining three different scalability dimensions: temporal, spatial, and video quality scalability. As the above SVC-encoded video streaming consists of one base layer and several enhancement layers, and a wireless AP(Access Point) chooses and sends a suitable layer according to the received power from the receiving terminals in the changeable wireless network environment, the receiving terminals supporting SVC are able to receive video streaming with the appropriate resolution and quality according to their received powers. In this paper, after the performance analysis for the received power, packet loss rate, PSNR(Required Peak Signal to Noise Ratio), video quality level and amount of received video data based on the number of SVC layers was performed, an efficient method for selecting the number of SVC layer satisfying the RSNR and minimizing the amount of received video data is proposed.
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문제 정의
NS-2에서는 단말이 이동함에 따라 수신 전력을 계산해주는 모델로서 Two-ray ground model, Free space model, Shadowing model을 제공한다[8]. 본 논문에서는 가장 간단한 모델로서 Free space model을 사용한 수신 전력을 측정하게 된다. 수신 전력을 구하는 식은 식 (1)과 같다.
제안 방법
시뮬레이션은 총 두 가지 경우에 대해 성능을 분석한다. 먼저 첫 번째로 단말이 이동하는 환경에서 각각의 단일 계층으로 인코딩된 비디오를 전송 하였을 경우와 두 번째로 3개의 계층과 5개의 계층을 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림 전송의 성능을 비교분석한다.
본 논문에서 단일 계층으로 인코딩 된 영상 및 서로 다른 계층의 수를 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림을 단말이 이동하는 무선 환경에서 전송함으로써 스케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 성능분석을 진행하였다. 시뮬레이션 결과에서 볼 수 있듯이 단일계층으로 인코딩 된 비디오 같은 경우에는 전송용량이 변화하는 무선 환경에서 최적의 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다는 것을 알았으며 시간적, 공간적, 화질적인 스케일러빌리티를 통한 가변적인 비트율을 가질 수 있는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림으로 스트리밍 서비스를 하였을 경우 무선 환경에서 적절한 서비스를 제공 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
이후, BitStreamExtractorStatic을 사용하여 서로 다른 화질을 가지는 3개의 단일 계층 비디오 비트스트림 및 화질적으로 확장된 3개의 계층을 가지는 비트스트림, 화질 및 시간적으로 확장된 5개의 계층을 가지는 비트스트림을 추출하고H264AVCDecoderLibTestStatic으로 각각의 비트스트림을 디코딩하여 yuv포맷의 영상으로 만든다. 본 시뮬레이션에서 진행하는 성능분석은 이 비디오 파일을 직접적으로 전송하지 않고 비디오파일의 정보를 가지고 있는 trace파일의 형태로 만들어 NS-2에서 성능분석을 진행하게 된다 [6][7]. NS-2 성능분석에서 사용되는 각각의 비디오 스트림에 대한 정보는 [표 1]과 같다.
수신 단말이 이동함에 따라 변하는 전송용량에 적합한 비트율을 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 계층을 전송하고 계층의 화질변화 및 평균 최대 신호 대 잡음비 값을 통하여 성능을 비교해본다. NS-2에서는 단말이 이동함에 따라 수신 전력을 계산해주는 모델로서 Two-ray ground model, Free space model, Shadowing model을 제공한다[8].
영상의 정보를 담고 있는 trace파일을 가지고 NS-2에서 실질적인 패킷 전송 시뮬레이션을 통하여 성능분석을 진행한다. 시뮬레이션 환경은 기본 영상은 foreman을 가지고 진행하였으며 먼저 이 영상을 H264AVCEncoderLibTestStatic을 사용하여 5개의 시간적, 화질적 향상성을 가지는 스케일러블 비디오 코딩 비트스트림으로 인코딩한다. 이후, BitStreamExtractorStatic을 사용하여 서로 다른 화질을 가지는 3개의 단일 계층 비디오 비트스트림 및 화질적으로 확장된 3개의 계층을 가지는 비트스트림, 화질 및 시간적으로 확장된 5개의 계층을 가지는 비트스트림을 추출하고H264AVCDecoderLibTestStatic으로 각각의 비트스트림을 디코딩하여 yuv포맷의 영상으로 만든다.
영상의 정보를 담고 있는 trace파일을 가지고 NS-2에서 실질적인 패킷 전송 시뮬레이션을 통하여 성능분석을 진행한다. 시뮬레이션 환경은 기본 영상은 foreman을 가지고 진행하였으며 먼저 이 영상을 H264AVCEncoderLibTestStatic을 사용하여 5개의 시간적, 화질적 향상성을 가지는 스케일러블 비디오 코딩 비트스트림으로 인코딩한다.
시뮬레이션 환경은 기본 영상은 foreman을 가지고 진행하였으며 먼저 이 영상을 H264AVCEncoderLibTestStatic을 사용하여 5개의 시간적, 화질적 향상성을 가지는 스케일러블 비디오 코딩 비트스트림으로 인코딩한다. 이후, BitStreamExtractorStatic을 사용하여 서로 다른 화질을 가지는 3개의 단일 계층 비디오 비트스트림 및 화질적으로 확장된 3개의 계층을 가지는 비트스트림, 화질 및 시간적으로 확장된 5개의 계층을 가지는 비트스트림을 추출하고H264AVCDecoderLibTestStatic으로 각각의 비트스트림을 디코딩하여 yuv포맷의 영상으로 만든다. 본 시뮬레이션에서 진행하는 성능분석은 이 비디오 파일을 직접적으로 전송하지 않고 비디오파일의 정보를 가지고 있는 trace파일의 형태로 만들어 NS-2에서 성능분석을 진행하게 된다 [6][7].
이론/모형
(그림 6)은 단일 계층 영상을 전송했을 때와 두 개의 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림을 사용하여 전송했을 때 수신된 영상의 평균 최대 신호 대 잡음비 값이다. 단일계층의 영상은 다른 SVC 영상들의 최대 비트율과 같은 비트율을 가지는 Single layer video 3을 사용하였다. 단일 계층을 가지는 영상을 전송했을 때 평균 최대 신호 대 잡음비는 24.
본 논문에서 사용되는 영상은 JSVM을 이용하여 인코딩하였다[5].
성능/효과
단일계층의 영상은 다른 SVC 영상들의 최대 비트율과 같은 비트율을 가지는 Single layer video 3을 사용하였다. 단일 계층을 가지는 영상을 전송했을 때 평균 최대 신호 대 잡음비는 24.66 dB이고, 3개의 계층을 가지는 비디오의 평균 최대 신호대 잡음비는 37.60 dB이며 5개의 계층을 가지는 비디오의 평균 최대 신호 대 잡음비는 38.40 dB이다. 평균 최대 신호 대 잡음비를 가지고 재생되는 영상의 평균적인 화질을 측정 할 수 있다.
본 논문에서 단일 계층으로 인코딩 된 영상 및 서로 다른 계층의 수를 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림을 단말이 이동하는 무선 환경에서 전송함으로써 스케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 성능분석을 진행하였다. 시뮬레이션 결과에서 볼 수 있듯이 단일계층으로 인코딩 된 비디오 같은 경우에는 전송용량이 변화하는 무선 환경에서 최적의 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다는 것을 알았으며 시간적, 공간적, 화질적인 스케일러빌리티를 통한 가변적인 비트율을 가질 수 있는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림으로 스트리밍 서비스를 하였을 경우 무선 환경에서 적절한 서비스를 제공 할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 비디오 스트림을 이루고 있는 각각의 계층을 더 세분화 하여 인코딩 했을 경우 인코딩에 소요되는 시간은 길어 질 수 있지만 각 계층의 비디오가 가지는 비트율의 간격이 세밀해지며 무선 환경에서 단말기의 이동에 따라 변화하는 전송 용량에 대해 좀 더 높은 화질 수준의 서비스를 제공 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
이러한 품질 제어 기법 외에도 영상의 전송 중 패킷이 손실되는 경우 패킷 산의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화 하는 연구가 있다[4]. 이렇듯 비디오 스트리밍 연구 분야에서 주제 대상으로 많이 사용되는 스케일러블 비디오 코딩에 대해 본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩 시 확장되는 향상계층을 세분화 하여 비트스트림의 개수를 늘렸을 때 서비스되는 영상에 대해 성능평가를 실시하며 결과적으로 인코딩되는 스케일러블 비디오 코딩 비트스트림의 향상 계층을 세분화 하여 서비스하였을 경우 추출 지점이 다양해져 가용 대역폭에 따라 서비스 되는 영상의 품질 변화폭이 줄어들고 사용자가 체감하는 변화율 또한 낮아지며 평균 최대 신호 대 잡음비가 증가한다는 것을 NS-2(Network
Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 사용하여 성능분석 결과를 나타낸다. 또한 더 세분화 된 인코딩을 하지 않아도 요구하는 평균 최대 신호 대 잡음비를 충족할 수 있는 경우에는 더 낮은 개수의 향상계층을 가지는 영상을 선택하여 서비스를 제공했을 경우 데이터전송량을 감소시킬 수도 있는 장점을 갖는다는 것을 보인다.
3 kbps)이 존재하며 화질단계를 한 단계 낮추지 않고도 전송용량에 충족하는 비디오 스트림을 서비스 할 수 있다. 즉 5개의 계층을 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오를 사용하여 스트리밍 서비스를 제공 하였을 때 3개의 계층을 가지는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오를 서비스 한 것 보다 평균적으로 더 높은 화질로 서비스를 제공 받을 수 있다는 것이다. 또한, 더 세분화된 향상계층은 추출지점이 비교적 다양하기 때문에 사용할 수 있는 최대 무선 자원에 가장 가까운 비트율을 가지는 영상을 선택하여 서비스하게 된다.
시뮬레이션 결과에서 볼 수 있듯이 단일계층으로 인코딩 된 비디오 같은 경우에는 전송용량이 변화하는 무선 환경에서 최적의 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다는 것을 알았으며 시간적, 공간적, 화질적인 스케일러빌리티를 통한 가변적인 비트율을 가질 수 있는 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 비디오 스트림으로 스트리밍 서비스를 하였을 경우 무선 환경에서 적절한 서비스를 제공 할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 비디오 스트림을 이루고 있는 각각의 계층을 더 세분화 하여 인코딩 했을 경우 인코딩에 소요되는 시간은 길어 질 수 있지만 각 계층의 비디오가 가지는 비트율의 간격이 세밀해지며 무선 환경에서 단말기의 이동에 따라 변화하는 전송 용량에 대해 좀 더 높은 화질 수준의 서비스를 제공 할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 하지만 이러한 경우에는 비교적 많은 비디오 데이터전송량을 가지게 된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 영상의 스트림은 어떻게 나뉘는가?
264/AVC와 같은 단일 계층으로 인코딩된 영상의 경우 영상이 가지는 비트율이 고정적인데 비해 스케일러블 비디오 코딩은 다양한 사용자 환경에 서로 다른 서비스 품질을 제공 할 수 있도록 공간적, 시간적, 화질적인 측면에서 비트율을 조절 할 수있다[1]. 또한 스케일러블 비디오 코딩으로 인코딩된 영상의 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층으로 나뉘게 되며 향상계층은 기본계층이 모두 정상적으로 수신이 되어야지만 복호화될 수 있다는 특징을 가지고 있다.
스케일러블 비디오 코딩의 장점은 무엇인가?
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
본 논문에서 시뮬레이션을 진행하기 위해 NS-2의 어떤 모델을 사용하여 수신 전력을 측정하였는가?
NS-2에서는 단말이 이동함에 따라 수신 전력을 계산해주는 모델로서 Two-ray ground model, Free space model, Shadowing model을 제공한다[8]. 본 논문에서는 가장 간단한 모델로서 Free space model을 사용한 수신 전력을 측정하게 된다. 수신 전력을 구하는 식은 식 (1)과 같다.
참고문헌 (8)
Haechul Choi, Kyung Il Lee, Jung Won Kang, Seong-Jun Bae, and Jeong-Ju Yoo, "Overview and Perfor mance Analysis of the Emerging Scalable Video Coding", Journal of Broadcast Engineering, vol.12, no.6, pp.542-554, Nov 2007
Jonghyun Kim, Jahon Koo, Kwangsue Chung, "A Network Adaptive SVC Streaming Protocol for Improving Video Quality", Journal of KIISE : Information and Communications, vol.37, no.5, pp.363-373, Oct 2010
Sangki Ko, Kwangsue Chung, "A Smooth Quality Control Scheme for SVC Video Streaming Services", Journal of KIISE : Computing Science and Engineering, vol.18, no.10, pp.723-727, Oct 2012
Euy-doc Jang, Jae-Gon Kim, Truong Cong Thang, Jung Won Kang, "Adaptation of SVC to Packet Loss and its Performance Analysis", Journal of Broadcast Engineering, vol.14, no.6, pp.796-806, Nov 2009
Young-Min Jang, The application of NS-2 Network Simulation, Hongrung Publishing Company, 2008.
Chin-Heng Ke, How to do H.264 SVC transmission simulations part2 : combined scalability(2012), Retrieved Sep, 2015, from http://csie.nqu.edu.tw/smallko/ns2/svc2.htm
Tom Henderson, Radio Propagation Models(2011), Retrieved Sep, 2015, from http://www.isi.edu/nsnam/ns/doc/node216.html
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