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클라우드 방송 서비스 플랫폼
Cloud Broadcasting Service Platform 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.42 no.3, 2017년, pp.623 - 638  

김홍익 (CJ HelloVision, Smart Engineering Team) ,  이동익 (CJ HelloVision, Technical Division) ,  이종한 (CJ HelloVision, Technical Division)

초록
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클라우드(Cloud) 기술이 적용되는 영역은 기술의 발전과 서비스의 다양화로 점차 확대되고 있다. 방송 플랫폼에도 투자 효율화, 운영 효율화, 서비스 경쟁력 확보 등의 측면에서 클라우드 기술이 도입되고 있다. 최근 국내에서는 클라우드 방송 플랫폼이 UI와 서비스에 도입되면서 서비스 경쟁이 가속화 되고 있다. 클라우드 방송 기술은 단말기의 자원과 소프트웨어 구조에 종속성 없이 서비스를 제공하고, 단말기 별로 분리되어 관리되고 있던 UI와 서비스를 서버기반으로 통합하여 운영될 수 있도록 한다. 논문에서는 클라우드 방송 플랫폼에 대해서 설명하고 적용 효과에 대해서 설명한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Application fields of cloud technologies have been gradually expanded with development of technology development and diversification of services. Cloud technology is used for investment efficiency, operation efficiency and service competitive advantage in digital broadcasting platform. Recently, Clo...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
방송분야에서 클라우드 기술이 활발하게 개발되어 적용되고 있는 분야는 어떻게 구분할 수 있는가? 방송분야에서 클라우드 기술이 활발하게 개발되어 적용되고 있는 분야는 가상화(Virtualization) 헤드엔드(Head-end), 클라우드 서비스 플랫폼, 백오피스(Back-Office) 크게 3가지 영역으로 구분할 수 있다. 이중에서 클라우드 서비스 플랫폼은 투자와 개발 주기가 상대적으로 짧고 사용자의 직접적인 반응이 조기에 나타나는 UI(User Interface)와 양방향 서비스에 적용하여 기술개발의 속도가 빠르게 진행되고 있다.
클라우드 서비스 플랫폼의 주요 활용분야는 무엇인가? 이중에서 클라우드 서비스 플랫폼은 투자와 개발 주기가 상대적으로 짧고 사용자의 직접적인 반응이 조기에 나타나는 UI(User Interface)와 양방향 서비스에 적용하여 기술개발의 속도가 빠르게 진행되고 있다. 클라우드 서비스 플랫폼의 주요 활용분야는 UI/UX, 콘텐츠 저장/관리 서비스, 고사양 게임, 스마트 서비스, 멀티 디코딩 서비스 등이 있고 그 적용범위는 점차 증가하고 있다.[5-8]
이미지(Image) 스트리밍 중심의 클라우드 서비스 플랫폼이 상용화된 이유는 무엇인가? 그러나 지금까지 개발되어왔던 클라우드 서비스 플랫폼 기술들은 대부분 많은 인프라 자원을 사용하는 비디오(Video) 스트리밍 중심으로 발전해 왔기 때문에 클라우드 기술로 인한 장점보다 높은 투자비 장벽 문제로 인해 적용과 서비스 확산에 한계가 있었다.
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참고문헌 (11)

  1. Y. Cho, J. M. Seok, and D. Y. Suh, "3D-based monitoring system and cloud computing for panoramic video service," J. KICS, vol. 39, no. 9, pp. 590-597, Sept. 2014. 

  2. J. Kim, S.-I. Park, and H. M. Kim, "Initial timing acquisition algorithm for terrestrial cloud transmission systems," J. KICS, vol. 39, no. 9, pp. 870-879, Sept. 2014. 

  3. M. A, V. Nayak, S. Alur, and K. Gudi, "Virtualization strategy to implement cloud-based IPTV system and to optimize cloud resources," Int. J. Advanced Res., vol. 2, no. 6, pp. 675-682, 2014. 

  4. S. K. Gundala, V. P. Goranthala, and Mohd. F. A. Parvez, "Delivering IPTV service through VSTB to optimize cloud resources," IJCSEE, vol. 4, no. 4, pp. 19-23, Oct. 2014. 

  5. V. Aggarwal, V. Gopalakrishnan, R. Jana, K. K. Ramakrishnan, and V. Vaishampayan, "Exploiting virtualization for delivering cloud-based IPTV services," in Proc. IEEE INFOCOM(mini-conference), Shanghai, Apr. 2011. 

  6. R. Neill, L. P. Carloni, A. Shabarshin, V. Sigaev, and S. Tcherepanov, "Embedded processor virtualiza- tion for broadband Grid computing," IEEE Computer Soc., pp. 145-156, 2011. 

  7. H.-I. Kim and S.-K. Park, "A hybrid video-on-demand boradcasting and receiving scheme of harmonic and staggered schemes," IEEE Trans. Broadcasting, vol. 54, no. 4, pp. 771-778, Dec. 2008. 

  8. Y. Choi, Y. Lim, and J. Park, "Reinforcement learning approach for resource allocation in cloud computing," J. KICS, vol. 40, no. 4, pp. 653-658, Apr. 2014. 

  9. H.-I. Kim and S.-K. Park, "Staircase staggered data broadcasting and receiving scheme for popular video services," J. KICS, vol. 31, no. 10, pp. 919-928, Oct. 2006. 

  10. M. Alicherry and T. V. Lakshman, "Network aware resource allocation in distributed clouds," in Proc. IEEE INFOCOM, pp. 963-971, Orlando, USA, Mar. 2012. 

  11. S. T. Maguluri, R. Srikant, and L. Ying, "Stochastic models of load balancing and scheduling in cloud computing clusters," in Proc. IEEE INFOCOM, pp. 702-710, Orlando, USA, Mar. 2012. 

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