[논문]영상 콘텐츠 특성을 고려한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 변화에 대한 연구

김범준

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.2.427

영상 콘텐츠 특성을 고려한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 변화에 대한 연구
Study on the Quality of User Experience Considering the Video Contents Characteristics 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.2, 2018년, pp.427 - 434

김범준 (계명대학교 전자전기공학부)

초록
AI-Helper

압축 및 스트리밍 기술을 이용한 인터넷을 통한 영상 서비스가 보편화되었다. 패킷 전송 레벨에서 서비스 품질을 보장할 수 없다는 고유한 인터넷의 제약에도 불구하고 지속적인 전송 네트워크의 대역폭의 증가와 압축 및 스트리밍 기술의 발전으로 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스의 사용자 체감 품질은 상당히 발전하였다. 향후 보다 세밀한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 관리 및 향상을 위해서는 획일적인 관리보다는 영상 콘텐츠의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 방법으로 인코딩된 영상이 동일한 환경에서 전송된다고 하더라도 영상 콘텐츠의 특성에 따라서 사용자 체감 품질이 달라질 수 있음을 실험을 통하여 살펴본다. 본 논문의 연구 결과는 향후 인터넷을 통한 영상 서비스의 사용자 체감 품질 정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Video services have been widely generalized thanks to the progress in compression streaming technologies. In spite of the innate difficulties in guaranteeing quality of service(QoS) of the Internet, the quality of service that is experienced by users have been improved considerably with overall bandwidth growth over the Internet and new compression and streaming technologies. For further sophisticated management scheme from the current homogeneous one, it should consider the characteristics of video contents. This paper investigates that the Quality of Experience(: QoE) for video services can vary according to the characteristics of video contents for the same compression method and transmission environments. It is expected that this result contributes to establish a new and advanced scheme to manage QoE for video services over the Internet.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

특히 해당 영상의 압축 정도에 따라서 달라질 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 움직임이 큰 High Motion(: HM) 영상 콘텐츠와 움직임이 작은 Low Motion(: LM) 영상 콘텐츠를 동일한 네트워크 환경에서 전송하고 이들에 대한 체감 품질의 변화를 실험을 통해서 측정 및 분석한다. 본 논문의 연구 결과는 영상 서비스의 체감 품질을 극대화할 수 있는 효율적인 트래픽 엔지니어링 방안 수립에 활용되어 궁극적으로는 영상 서비스 품질 관리 및 품질 개선의 활성화에 기여할 것으로 기대한다.
따라서 코덱의 종류, 인코딩 속도, 비디오 포맷 등 페이로드에 실려 있는 영상 콘텐츠의 특성을 고려할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상 콘텐츠의 특성이 영상 서비스의 체감 품질에 미치는 영향을 분석하고자 하여 패킷 계층에서의 정보뿐만 아니라 비트스트림 레벨에서 영상 콘텐츠의 특징을 반영할 수 있는 비트 스트림계층 모델 방식을 택하여 측정을 진행하였다[5],[7].
이와 같은 트래픽 엔지니어링 방안의 수립을 위한 노력의 일환으로 본 논문에서는 영상 콘텐츠 특성의 고려 필요성을 살펴보고자 한다[5]. 동일한 크기의 해상도 및 화면 크기를 가진 영상이라고 하더라도 영상의 특성에 따라서 체감 품질을 만족하기 위한 네트워크의 QoS 레벨은 달라질 수 있을 것이다.

제안 방법

일반적으로 HD급의 영상 스트리밍 서비스가 요구하는 전송 속도는 약 10Mbps 정도로 알려져 있다. 따라서 본 실험에서도 10Mbps에서 시작하여 전송 속도를 차차 낮추어가면서 그에 따른 영상 MOS 값을 측정하였다. 계속 최대값으로 유지되던 영상 MOS 평균값은 HM의 경우 약 7.
시험 영상은 배경 화면 및 피사체의 움직임, 화면변경 등의 특성을 반영하여 두 가지로 구분하였다. 첫 번째는 High Motion(: HM) 영상으로 넓은 각도의 화면에서 배경의 변화는 균일한 반면 피사체의 움직임이 많은 특성을 가지는 스포츠 중계 영상을 대표적으로 생각할 수 있고 또 다른 하나는 Low Motion(: LM) 영상으로 배경의 변화도 적고 피사체의 움직임 역시 제한적인 드라마를 대표적으로 생각할 수 있다.
시험을 통해서 두 가지 종류의 영상에 대해서 링크의 전송 속도, 패킷 손실률, 전송 지연 및 지터를 변화시켰을 때 그에 따른 영상 MOS 값의 변화를 계측기를 통해서 측정하였다. 영상 MOS 값은 음성 MOS값과 마찬가지로 1과 5사이의 값을 가지게 되고 1이 가장 낮은 품질을, 5가 가장 높은 품질을 나타낸다.

대상 데이터

이렇게 발생된 영상 스트림은 2계층 스위치와 3계층 라우터를 거친 후 네트워크 에뮬레이터로 연결된다. 네트워크 에뮬레이터로는 Spirent사의 Attero를 사용하였는데 이를 통해서 네트워크상에서 발생할 수 있는 패킷 손실이나 지연, 지터등을 인위적으로 설정할 수 있다[10]. 네트워크 에뮬레이터를 통과한 영상 스트림의 품질을 측정하기 위해서는 다음의 두 개의 계측기를 동시에 이용하였다.
첫 번째는 High Motion(: HM) 영상으로 넓은 각도의 화면에서 배경의 변화는 균일한 반면 피사체의 움직임이 많은 특성을 가지는 스포츠 중계 영상을 대표적으로 생각할 수 있고 또 다른 하나는 Low Motion(: LM) 영상으로 배경의 변화도 적고 피사체의 움직임 역시 제한적인 드라마를 대표적으로 생각할 수 있다. 시험에 사용된 영상은 HM, LM 모두 HD급 1920*1080 해상도에 초당 30프레임의 비율로 인코딩된다. 이를 통해서 동일한 조건 하에 영상의 움직임이 영상 서비스 품질에 미치는 영향을 가늠할 수 있다.

성능/효과

그림 5는 송신원과 수신원 사이의 전송 지연에 따른 영상 MOS 값의 변화를 보여준다. HM, LM 모두 전송 지연의 증가는 영상 MOS 값에 영향을 주지 않음을 확인할 수 있었는데 이는 본 시험의 대상이 되는 서비스가 단방향으로 이루어지는 서비스임을 생각하면 당연한 결과로 이해할 수 있다. 송신원이 영상 서비스를 제공하는 시점과 수신원이 영상 서비스를 시작하는 시점 사이의 전송 지연만큼의 지연이 발생하지만 일단 서비스가 이루어지기 시작하면 전송 지연은 더 이상 영상 서비스의 품질 영향을 미치지 않는다.
따라서 본 실험에서도 10Mbps에서 시작하여 전송 속도를 차차 낮추어가면서 그에 따른 영상 MOS 값을 측정하였다. 계속 최대값으로 유지되던 영상 MOS 평균값은 HM의 경우 약 7.5Mbps, LM의 경우 약 6.4Mbps를 기준으로 급격하게 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인터넷 전송을 통해서 제공되는 영상 서비스의 사용자 체감 품질이 동일한 조건 하에서 영상의 종류에 따라서 달라질 수 있음을 보였다. 특히 드라마와 같이 움직임이 덜한 영상보다는 스포츠 중계와 같은 움직임이 큰 영상의 사용자 체감 품질이 패킷 손실과 같은 네트워크 환경에 큰 영향을 받을 수 있다는 사실을 알 수 있었다.
예를 들어 본 시험에서 사용된 HD급의 시험 영상이 요구하는 전송 속도가 대략 10Mbps라고 했을 때 3초에 해당하는 분량에 대한 버퍼링을 위해서 필요한 버퍼의 크기는 불과 30 메가비트에 지나지 않는다. 본 시험에서 영상 MOS를 측정하기 위해 사용된 계측기는 수 기가바이트의 메모리가 장착되어 있었고 실제 한 시험 연결에 할당되는 메모리가 30 메가비트를 넘는다면 실제로 지터가 영상 MOS에 미치는 영향도 매우 제한적일 것이라는 추론이 가능하다.
그림 4는 패킷 손실률의 증가에 따른 영상 MOS값의 변화를 보여준다. 어떤 임계값을 넘어서면 급격하게 감소하는 전송 속도에 대한 결과와는 달리 패킷손실률의 경우 패킷 손실률이 증가함에 따라 지수적으로 꾸준히 감소하는 것을 확인할 수 있다. HM, LM 두 경우 모두 패킷 손실율이 5%를 넘어서면 영상 MOS 값은 최소값을 나타내었다.
이 두 가지 계측기의 측정값을 통해서 영상 서비스 품질에 대한 MOS 값뿐만 아니라 비트 스트림 계층에 속하는 다양한 파라미터에 대한 값들을 동시에 수집하는 것이 가능하다.
그런데 실제로 측정된 결과는 지터는 영상 MOS에 영향을 전혀 미치지 않았다. 지터의 값이 너무 작아서 이와 같은 결과가 도출되었을 수도 있다는 판단에 0msec부터 200msec까지의 구간에 대해서는 5msec 단위로 증가시킨 지터를 마지막 네 번의 시험에서는 500msec, 1,000msec, 2,000msec, 3,000msec로크게 증가시켜보았으나 측정 결과에는 큰 변화가 없었다.
본 논문에서는 인터넷 전송을 통해서 제공되는 영상 서비스의 사용자 체감 품질이 동일한 조건 하에서 영상의 종류에 따라서 달라질 수 있음을 보였다. 특히 드라마와 같이 움직임이 덜한 영상보다는 스포츠 중계와 같은 움직임이 큰 영상의 사용자 체감 품질이 패킷 손실과 같은 네트워크 환경에 큰 영향을 받을 수 있다는 사실을 알 수 있었다. 본 논문의 연구 결과는 향후 보다 세밀한 사용자 체감 품질 관리 체계 수립에 있어서 활용될 수 있을 것이다.

후속연구

따라서 본 논문에서는 움직임이 큰 High Motion(: HM) 영상 콘텐츠와 움직임이 작은 Low Motion(: LM) 영상 콘텐츠를 동일한 네트워크 환경에서 전송하고 이들에 대한 체감 품질의 변화를 실험을 통해서 측정 및 분석한다. 본 논문의 연구 결과는 영상 서비스의 체감 품질을 극대화할 수 있는 효율적인 트래픽 엔지니어링 방안 수립에 활용되어 궁극적으로는 영상 서비스 품질 관리 및 품질 개선의 활성화에 기여할 것으로 기대한다.
특히 드라마와 같이 움직임이 덜한 영상보다는 스포츠 중계와 같은 움직임이 큰 영상의 사용자 체감 품질이 패킷 손실과 같은 네트워크 환경에 큰 영향을 받을 수 있다는 사실을 알 수 있었다. 본 논문의 연구 결과는 향후 보다 세밀한 사용자 체감 품질 관리 체계 수립에 있어서 활용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상 품질을 평가하는 방법 중 객관적인 방법의 장점은 무엇인가?	이러한 단점을 극복하기 위해서 주로 객관적인 평가 방법을 사용하고 있다. 객관적인 방법은 다양한 공학적인 측정을 통해서 영상 품질을 측정하기 위한 것으로 서비스가 제공되는 중에 품질 측정이 가능하고 이를 통해 코덱의 선택이나 그 외 네트워크의 관련 기능의 개발 등에 유용하게 활용될 수 있다는 장점이 있다[5].
	영상 품질을 평가하는 방법에는 어떤 방법이 있는가?	영상 품질을 평가하는 방법에는 주관적인 방법과 객관적인 방법이 있다[1]. 주관적인 방법은 사람이 영상을 보고 느끼는 품질을 직접 측정하는 것으로 본질적이라는 측면에서 바람직할 수 있다.
	영상 품질을 평가하는 방법 중 주관적인 방법의 단점은 무엇인가?	주관적인 방법은 사람이 영상을 보고 느끼는 품질을 직접 측정하는 것으로 본질적이라는 측면에서 바람직할 수 있다. 그러나 주관적인 방법은 시간과 비용이 많이 소요되고 또 신뢰성을 확보하기 위한 추가적인 평가가 이루어져야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 주로 객관적인 평가 방법을 사용하고 있다.

참고문헌 (10)

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원문보기 상세보기
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상세보기
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원문보기 상세보기
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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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