[논문]5G-MEC 기반 초저지연 고화질 영상 전송 시스템

김정석; 이재호

doi:10.3745/ktccs.2021.10.2.29

5G-MEC 기반 초저지연 고화질 영상 전송 시스템
High Quality Video Streaming System in Ultra-Low Latency over 5G-MEC 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.10 no.2, 2021년, pp.29 - 38

김정석 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부) , 이재호 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부)

초록
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모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Internet including mobile networks is developing to overcoming the limitation of physical distance and providing or acquiring information from remote locations. However, the systems that use video as primary information require higher bandwidth for recognizing the situation in remote places more accurately through high-quality video as well as lower latency for faster interaction between devices and users. The emergence of the 5th generation mobile network provides features such as high bandwidth and precise location recognition that were not experienced in previous-generation technologies. In addition, the Mobile Edge Computing that minimizes network latency in the mobile network requires a change in the traditional system architecture that was composed of the existing smart device and high availability server system. However, even with 5G and MEC, since there is a limit to overcome the mobile network state fluctuations only by enhancing the network infrastructure, this study proposes a high-definition video streaming system in ultra-low latency based on the SRT protocol that provides Forward Error Correction and Fast Retransmission. The proposed system shows how to deploy software components that are developed in consideration of the nature of 5G and MEC to achieve sub-1 second latency for 4K real-time video streaming. In the last of this paper, we analyze the most significant factor in the entire video transmission process to achieve the lowest possible latency.

주제어

표/그림 (15)

표 Table 1. Latency Requirements of Applications
표 Table 2. Comparison of Target Values of LTE and 5G
그림 Fig. 1. Video Streaming Latency and Relative Protocol Continnum
그림 Fig. 2. WebRTC Full Monty: Singaling, TURN and STUN
그림 Fig. 3. Data Packet Structure of SRT Protocol
그림 Fig. 4. Control Packet Structure of SRT Protocol
그림 Fig. 5. Common Software Stack of Proposed System
그림 Fig. 6. Overview of Ultra-low Latency Video Streaming Agent Deployment in MEC-enabled 5G Mobile Network
그림 Fig. 7. An Example of High-quality Video Preserving Sequence by Communicating between Source Agent and SRT Relay Agent
그림 Fig. 8. Video Quality Index(PSNR, SSIM, VMAF) Comparison by Resolution According to Packet Loss Rate
그림 Fig. 9. 4K Video Streaming Quality Comparision in 5% Packet Loss Condition; a) Original (Upper Left), b) Proposed System (Upper Right), c) RTSP - 3s Jitter Buffer (Lower Left), d) WebRTC - STUN (Lower Right)
그림 Fig. 10. Estimated End-to-End Latency by RTT(ms)
그림 Fig. 11. End-to-End Latency Analysis
그림 Fig. 12. Capture & Processing Time Analysis
표 Table 3. End-to-End Latency Measurement Data in ms by Video Resolution in 5G Network using MEC

AI 본문요약
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문제 정의

고화질 영상을 전송하기 위하여 높은 대역폭을 사용하면서도 모바일 네트워크를 통한 저지연 전송을 위해서는 영상을 고속으로 압축하고 전송할 수 있어야 하나, 모바일 네트워크인프라스트럭처의 도움 없이 단일 기술의 발전으로는 달성하기 어려운 과제로 본 제안 시스템에서 달성하고자하는 최종목표가 되는 영역이다.
또한 막연하게 기대하는 정성적인 목표가 아닌, 기존 연구에서 확인된 사항과 실험을 통해 달성할 수 있는 이론적인 최대치를 추정하고, 이를 토대로 제안하는 시스템이 달성한 수준에 대해서 확인하고자 한다.
된다. 또한 이렇게 구성된 클라우드는 각 단말 혹은 서비스의 성격에 따라 하나 혹은 다수의 물리적인 네트워크를 논리적인 여러개의 독립적인 네트워크로 구분하여 서로 간의 간섭이 없도록 하는 네트워크 슬라이스가 가능하도록 한다. 이렇게 구성된 에지 클라우드와 코어 클라우드를 5G 네트워크를 제공하기 위한 용도를 벗어나서, 각 클라우드의 일부 리소스를 사용자에게 제공하고자 하는 전략으로 MEC(Mobile Edge Computing 혹은 Multi-access Edge Computing)[6] 이출현하게 되었다.
제 2장 관련 연구에서는 각 응용 도메인 별 요구하는 지연시간을 먼저 확인해보고, 5G와 MEC가 목표로하는 지연시간과 네트워크 품질에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 지연시간과 관련하여 기존에 사용하고 있는 표준 기술들의 상태를 점검하고, 제안 시스템에서 도입하고 있는 새로운 프로토콜의 강점을 기술 하였다. 제 3장 제안 아키텍처에서는 5G- MEC를 고려하여 개발한 각 소프트웨어 컴포넌트와 이 컴포넌트를 이용한 서비스를 제공하기 위한 논리적 배치를 논의하였으며, 제 4장에서는 본 제안 시스템이 달성한 결과와 그에 대한 분석을 제공하고 있다.
마지막으로 본 연구에서 목적으로 하는 영역인 비가시권 제어 (BVLOS)를 위한 영상 전송의 경우에는 상충되는 요구사항인 안정적인 고화질 영상 확보와 제어가 가능한 수준의 지연 시간을 동시에 달성할 것을 요구하는 분야이다.
본 연구에서 높은 네트워크 대역폭을 요구하는 고화질 영상을 실시간으로 전송하기 위하여 SRT를 기반 프로토콜로 시스템을 구현하고, 5G 모바일 네트워크와 MEC를 활용하여 사용자 체감도(Quality of Experience)를 높일 수 있는 아키텍처를 제안한다.
본 연구에서는 가용 대역폭을 효율적으로 사용하기 위하여 새롭게 고안된 SRT 프로토콜을 기반으로 시스템을 설계하여 대용량 데이터의 고속 전송에 적합함을 알 수 있었다. 또한 고화질 영상의 실시간 전송은 단일 패킷에 대한 처리가 아닌 대용량 데이터의 실시간 처리에 가깝기 때문에, 모바일 네트워크에서 서비스를 요구하는 단말 혹은 사용자까지 지연시간 없이 전송할 수 있는 방법으로 소프트웨어적인 구현뿐만 아니라 5G 모바일 네트워크의 인프라스트럭처를 이용한 MEC를적극 활용하여 RTT 값에 따른 종단간 지연 간에 대해서 실험으로 4K 고해상도 실시간 영상 전송의 지연시간을 1초 미만이 가능함을 증명하였다.
본 연구에서는 원격지에서 전송하는 고 해상도 영상을 기반으로 상황을 판단하고 직접적인 명령을 수행할 수 있는 수준을 목표로 하고 있으며, 구체적으로는 5G 모바일 네트워크와 MEC를 활용하여 무선 구간에서 4K 해상도의 영상을 전송하면서도 카메라-사용자 종단간의 초저지연 전송을 달성하기 위한 소프트웨어 모듈과 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 제 2장 관련 연구에서는 각 응용 도메인 별 요구하는 지연시간을 먼저 확인해보고, 5G와 MEC가 목표로하는 지연시간과 네트워크 품질에 대해서 살펴보고자 한다.

제안 방법

SRT 릴레이는 AWS(Amazon Web Service)에서 MEC 영역으로 제공하는 Wavelength zone[19]에 배포하고, 영상송출 여부를 확인하기 위하여 Wavelength zone에 연결된 별도의 서브넷을 구축하여 트랜스코더 에이전트를 동작하도록 구성하였다. 다만, 카메라-사용자 지연시간을 측정하는 용도로는 MPEG-TS over SRT를 바로 재생할 수 있는 소프트웨어를 SRT 릴레이에 직접 연결하여 측정하도록 하였다.
at el.[25]이 사용한 방법을 따라 영상 송출 장치와 수신 장치의 시간을 동기화한 후 영상 송출 장치의 시간 정보를 카메라를 통해 라이브 스트림으로 송출 후, 재생하는 장치의 시간과 차이를 분석하도록 하였다.
기술한다. 다만 모바일 네트워크의 특성상, 네트워크 상태 조건이 공간 및 사용자의 사용 빈도에 따라 변화가 심하기 때문에 RTT 변화 및 패킷 유실율을 시뮬레이션한 환경에서 영상 지연 시간을 확인하고, 실제 환경에서 실측한 지연 시간과 시뮬레이션 한 결과가 유사한지 검증하였다.
구성하였다. 다만, 카메라-사용자 지연시간을 측정하는 용도로는 MPEG-TS over SRT를 바로 재생할 수 있는 소프트웨어를 SRT 릴레이에 직접 연결하여 측정하도록 하였다. AWS내에 구성한 노드는 CPU 사용율과 가용한 네트워크 대역폭을 고려하여 모두 r5d.
따른 양상을 비교 분석할 필요가 있다. 영상 전송 시스템에서는 해상도의 증가가 전송 데이터의 증가를 의미하므로 해상도 및 RTT 값의 변화에 따른 성능을 테스트하였다.
이번 섹션에서는 제안된 시스템을 설계 및 구현[18]하여 고해상도 영상을 전송하였을때 카메라-사용자 간의 영상 지연시간과 전송된 영상의 품질을 기존 연구와 비교 분석한 결과를 기술한다. 다만 모바일 네트워크의 특성상, 네트워크 상태 조건이 공간 및 사용자의 사용 빈도에 따라 변화가 심하기 때문에 RTT 변화 및 패킷 유실율을 시뮬레이션한 환경에서 영상 지연 시간을 확인하고, 실제 환경에서 실측한 지연 시간과 시뮬레이션 한 결과가 유사한지 검증하였다.
제 2장 관련 연구에서는 각 응용 도메인 별 요구하는 지연시간을 먼저 확인해보고, 5G와 MEC가 목표로하는 지연시간과 네트워크 품질에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 지연시간과 관련하여 기존에 사용하고 있는 표준 기술들의 상태를 점검하고, 제안 시스템에서 도입하고 있는 새로운 프로토콜의 강점을 기술 하였다.
제안 아키텍처를 구현하기 위하여 SRT 프로토콜을 기반으로 하는 실시간 영상 전송 시스템을 영상 송출(Source), SRT 중계 (Relay), 영상 변환 (Transcoder) 세 부분으로 정의한다.
제안된 시스템이 전송한 영상 품질의 대조군으로는 RTSP 의 jitter buffer를 3초와 5초로 설정한 전송, WebRTC의 TURN과 STUN 연결을 설정하였으며 비교 결과는 Fig. 7의 그래프와 같이 나타났다.

데이터처리

제안 된 시스템의 데이터 전송 신뢰성(Reliablity)를 확인하기 위해 패킷 유실율을 0부터 10%까지 증가하며 원본 영상과 전송된 영상의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity), VMAF(Video Multimethod Assessment Fusion) 값을 비교 분석하였다.

이론/모형

영상 지연시간을 측정하기 위한 방법으로는 O. Boyaci. at el.

성능/효과

5G 모바일 네트워크의 출현은 기존 세대보다 높은 가용대역폭을 제공하여 Full HD 해상도를 넘어 UHD(4K) 영상을 전송할 수 있는 토대뿐만 아니라 고대역의 무선 주파수를 활용하여 무선 구간에서 빠른 응답 속도를 기대할 수 있게 되었다. 단순히 직렬화된 짧은 데이터를 다량으로 처리하는데 있어서는 5G 기반 통신으로도 충분할지 모르나, 실시간 고화질 영상 전송의 경우에는 무선 구간에서 데이터 전송 신뢰성 및 사용자 단말까지 연결된 인터넷 구간을 고려한 시스템의 설계가 필요하게 된다.
결과적으로 Fig. 10의 그래프는 RTT가 0에서 500ms로 점진적으로 증가할 때 종단간 영상 전송 지연 시간도 500ms 에서 1초 정도까지 증가하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 제안한 시스템이 의도한 대로 해상도가 변화하더라도 큰 차이가 발생하지 않았다. 이는 본 제안 시스템에서 종단간 영상 전송 지연 시간을 네트워크 상태에 따라 예측이 가능할 뿐만 아니라 더 나아가서는 복잡한 네트워크 구성을 확인하지 않고도 단순히 ICMP를 이용한 RTT 값을 구하는 것으로 영상 전송 지연시간을 추정할 수 있다는 것을 의미한다.
데이터의 고속 전송에 적합함을 알 수 있었다. 또한 고화질 영상의 실시간 전송은 단일 패킷에 대한 처리가 아닌 대용량 데이터의 실시간 처리에 가깝기 때문에, 모바일 네트워크에서 서비스를 요구하는 단말 혹은 사용자까지 지연시간 없이 전송할 수 있는 방법으로 소프트웨어적인 구현뿐만 아니라 5G 모바일 네트워크의 인프라스트럭처를 이용한 MEC를적극 활용하여 RTT 값에 따른 종단간 지연 간에 대해서 실험으로 4K 고해상도 실시간 영상 전송의 지연시간을 1초 미만이 가능함을 증명하였다. 다만 실험에 사용한 환경이 영상 처리에 최적화되지 않은 상태에서 5G-MEC 실험을 진행하였기에 측정된 종단간 지연시간은 최적의 값이 아니며 추후 영상 처리를 최적화하여 단축할 수 있는 여지가 남아있음을 알 수 있다.
앞의 실험을 통하여 패킷 유실율이 발생하더라도 제안된 시스템을 이용한 영상 전송은 QoE를 보장함을 알 수 있다. Fig.
10의 그래프는 RTT가 0에서 500ms로 점진적으로 증가할 때 종단간 영상 전송 지연 시간도 500ms 에서 1초 정도까지 증가하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 제안한 시스템이 의도한 대로 해상도가 변화하더라도 큰 차이가 발생하지 않았다. 이는 본 제안 시스템에서 종단간 영상 전송 지연 시간을 네트워크 상태에 따라 예측이 가능할 뿐만 아니라 더 나아가서는 복잡한 네트워크 구성을 확인하지 않고도 단순히 ICMP를 이용한 RTT 값을 구하는 것으로 영상 전송 지연시간을 추정할 수 있다는 것을 의미한다. 또한 Table 3은 여러 가지 조건이 제약되어있는 시뮬레이션 환경이 아닌, 실제 5G 및 MEC 네트워크에서 다른 시간에 측정한 지연 시간으로 위 실험으로 얻은 수치와 매우 유사한 결과를 보여주고 있다.
전송 영상의 해상도가 1920x1080인 경우 패킷 유실율이 2%이상으로 증가하게 되면, 제안된 시스템(SRT)를 제외한 나머지 방법으로는 PSNR의 경우 음수의 값을 기록하고, SSIMe 0.8이하, VMAF 지표도 80 이하로 영상 식별의 어려움이 있음을 알 수 있다.

후속연구

있다. 그러나 테스트에서 사용한 장치들은 객관적인 데이터를 확보하기 위하여 일반적으로 사용할 수 있는 범용 장비로 수행을 하였기본 제안 시스템에서 구현한 소프트웨어 컴포넌트외의 요소에서 발생하는 지연 시간을 분석하여 추후 최적화 할 항목들을 살펴볼 필요가 있다.
또한 고화질 영상의 실시간 전송은 단일 패킷에 대한 처리가 아닌 대용량 데이터의 실시간 처리에 가깝기 때문에, 모바일 네트워크에서 서비스를 요구하는 단말 혹은 사용자까지 지연시간 없이 전송할 수 있는 방법으로 소프트웨어적인 구현뿐만 아니라 5G 모바일 네트워크의 인프라스트럭처를 이용한 MEC를적극 활용하여 RTT 값에 따른 종단간 지연 간에 대해서 실험으로 4K 고해상도 실시간 영상 전송의 지연시간을 1초 미만이 가능함을 증명하였다. 다만 실험에 사용한 환경이 영상 처리에 최적화되지 않은 상태에서 5G-MEC 실험을 진행하였기에 측정된 종단간 지연시간은 최적의 값이 아니며 추후 영상 처리를 최적화하여 단축할 수 있는 여지가 남아있음을 알 수 있다. 또한 실사용 환경에서 측정한 5G 네트워크의 RTT 는 회선 사용량에 따라 변동이 있었기 때문에 향후 5G 네트워크의 목표 RTT 값인 1ms 에 근접한다면 본 연구에서 제안한 시스템으로 달성할 수 있는 종단간 지연시간은 더 낮아질 수 있을 것으로 기대한다.
다만 실험에 사용한 환경이 영상 처리에 최적화되지 않은 상태에서 5G-MEC 실험을 진행하였기에 측정된 종단간 지연시간은 최적의 값이 아니며 추후 영상 처리를 최적화하여 단축할 수 있는 여지가 남아있음을 알 수 있다. 또한 실사용 환경에서 측정한 5G 네트워크의 RTT 는 회선 사용량에 따라 변동이 있었기 때문에 향후 5G 네트워크의 목표 RTT 값인 1ms 에 근접한다면 본 연구에서 제안한 시스템으로 달성할 수 있는 종단간 지연시간은 더 낮아질 수 있을 것으로 기대한다.
실험에서 측정된 SRT 프로토콜을 통한 전송 지연시간은 전체 종단간 지연시간의 35%에 불과하기 때문에 영상 처리에 대한 최적화가 진행된다면 종단간 지연 시간은 개선될 여지가 충분히 있는 것으로 판단된다.
표준 스펙 제정[17]을 위해 노력하고 있다. 오픈 소스프로젝트로 구현체 및 관련된 내용을 인용하는데 자유롭기 때문에 본 연구에서 제안하는 시스템의 기반 프로토콜로 사용하고 있다.

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저자의 다른 논문 :

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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