[논문]Traffic-Oriented Stream Scheduling for 5G-based D2D Streaming Services

Lee, Chong-Deuk

doi:10.9708/jksci.2022.27.10.095

Traffic-Oriented Stream Scheduling for 5G-based D2D Streaming Services 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.27 no.10, 2022년, pp.95 - 103

Lee, Chong-Deuk (Div. of Electronic Engineering, Jeonbuk National University)

초록
AI-Helper

5G 이동통신 서비스가 점차 확대되어감에 따라 P2P 또는 D2D 응용에서 유튜부 비디오 스트리밍과 같은 트래픽 지향의 스트림 제어가 중요한 기술로 떠오르고 있다. 특히 D2D 통신에서 사용자들이 가장 많이 전송하는 데이터 스트림의 타입은 비디오 스트림이며, 이것은 대용량의 전송 스트림의 특징을 가지고 있다. D2D 통신환경에서 이런 종류의 스트림은 트래픽 혼잡의 원인을 제공할 뿐만 아니라 또한 DUE들 간의 서비스 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 비디오 스트림과 같은 동적 미디어 스트림의 끊김현상을 최소화하고 스트리밍 서비스 품질을 최적화하기 위해 TOSS 기법을 제안한다. 제안된 기법은 5G gNB 환경하의 3.5GHz와 28GHz의 대역폭상에서 미디어 스트림의 특성과 트래픽 타입을 분석하여 미디어 스트림을 스케줄링한다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 성능을 알아보며, 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 다른 비교 기법들에 비해서 성능이 보다 우수함을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

As 5G mobile communication services gradually expand in P2P (peer-to-peer) or D2D (device-to-device) applications, traffic-oriented stream control such as YouTube streaming is emerging as an important technology. In D2D communication, the type of data stream most frequently transmitted by users is a video stream, which has the characteristics of a large-capacity transport stream. In a D2D communication environment, this type of stream not only provides a cause of traffic congestion, but also degrades the quality of service between D2D User Equipments (DUEs). In this paper, we propose a Traffic-Oriented Stream Scheduling (TOSS) scheme to minimize the interruption of dynamic media streams such as video streams and to optimize streaming service quality. The proposed scheme schedules the media stream by analyzing the characteristics of the media stream and the traffic type in the bandwidth of 3.5 GHz and 28 GHz under the 5G gNB environment. We examine the performance of the proposed scheme through simulation, and the simulation results show that the proposed scheme has better performance than other comparative methods.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Traffic Stream Category[7]
그림 Fig. 1. ASS structure for D2D streaming
그림 Fig. 2. Stream Mapping Procedure
그림 Fig. 3. Streaming Model between DUE1 and DUE2
그림 Fig. 4. Average PSNR
그림 Fig. 5. ASECR
표 Table 2. Average PSNR

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

최근에 5G D2D 통신하에서 고용량의 스트림 세그먼트를 스트리밍하기 위한 여러 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 5G D2D 통신하에서 스트림 혼잡 원인을 제어하여 스트림의 끊김현상을 최소화하고 스트리밍 품질을 최적화하기 위한 TOSS기법을 제안하였다. 제안된 기법은 S1에서 S7까지 분류된 트래픽 스트림들에 대해서 ASS 트래픽 스케줄러를 적용하여 미디어 스트림들을 분류하였으며, 분류된 스트림들에 대해서 스케줄링을 수행하였다.
만일 요청된 미디어 스트림이 SS에 존재하면, TOSS는 ASS를 미디어 스트림이 active 형인지 Non-active 형인지를 모니터한다. 이러한 목적은 TOSS가 대용량의 트래픽 스트림을 미리 프리패칭(prefetching)하여 active 형으로 인한 대기지연을 줄이고 처리율을 향상시키기 위한 것이다. 이러한 과정이 성공적으로 완료된 후에는 ASS는 DUE2에게 요청된 미디어 스트림을 스트리밍하게 되며, 그리고 난 후 DUE2는 자신의 로컬 캐시에 스트리밍된 미디어 스트림 정보와 네트워크 자원상태를 저장하게 된다.
TOSS는 대용량의 active형 스트림들에 대하여 자원 재활용율(recycle rate)을 향상시키기 위하여 프리패칭 정책을 수행하며, 다른 미디어 스트림들은 TOSS와 ASS와의 상호작용을 통해서 스트리밍을 수행한다. 이처럼 TOSS와 ASS간의 상호작용은 DUE1과 DUE2간의 사용자의 요청 지연을 줄이며 또한 고품질의 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 정책이다.

제안 방법

제안된 기법은 S1에서 S7까지 분류된 트래픽 스트림들에 대해서 ASS 트래픽 스케줄러를 적용하여 미디어 스트림들을 분류하였으며, 분류된 스트림들에 대해서 스케줄링을 수행하였다. 또한 대용량의 active형 스트림들에 대해서 자원 재활용율을 향상시키기 위한 자원 스케줄링과 비트 오류율에 따른 고품질의 스트리밍 서비스를 보장하기 위하여 스트림 트래픽 스케줄링을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 Non-TOSS일 때 PSNR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었으며, ORA기법과 CSA기법에 비해서 평균 PSNR과 ASECR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 미디어 타입과 특성들을 고려하여 미디어들 간의 상관관계를 스트리밍 모델에 반영하였으며, 비트율에 따라 미디어 스트림 대역폭을 서로 다르게 설정하여 성능을 분석하였다. 그리고 수행된 셀 커버리지는 250m☓250m cell area 상의 DUE pair 중에서 7개의 DUE pair를 선정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
이 절에서는 S1에서 S7까지의 active 스트림들에 대한 PSNR의 성능을 알아보기 위하여 7개의 DUE 쌍에서 성능을 분석하였다. <표2>는 S1에서 S7까지의 active 스트림들에 대해서 제안된 기법의 TOSS와 Non-TOSS를 적용한 평균 PSNR이다.
표1에서 보듯이 미디어 트래픽 스트림들 중에서 비디오 스트리밍이 49%, social networking이 19%, web이 13%, 그리고 나머지의 트래픽 스트림들로 구성되어 있음을 알 수 있다. 이처럼 미디어 트래픽 스트림은 D2D 스트리밍 서비스의 장애물이며, 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대역폭 할당상태에 따라 트래픽 스트림을 융통성있게 제어하기 위한 TOSS 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트래픽 혼잡과 스트리밍의 지연을 방지하기 위하여 비디오 스트림과 같은 동적 스트림에 대해서는 active stream-scheduling 알고리즘을 적용하며, 그리고 이미지 및 텍스트와 같은 정적 스트림에 대해서는 Non-active stream scheduling 알고리즘을 적용한다.
제안된 기법은 3.5GHz에서 280MHz의 대역폭을 할당하여 트래픽을 스트림하며, 28GHz에서 2400MHz의 대역폭을 할당하여 고용량 미디어 트래픽을 스트림하도록 설정하였다. 고용량 미디어 스트림을 위해 기본 동영상 비트율은 100Mbps로 설정하였으며, 최대 10GB가 넘지 않도록 설정하였다.
본 논문에서는 5G D2D 통신하에서 스트림 혼잡 원인을 제어하여 스트림의 끊김현상을 최소화하고 스트리밍 품질을 최적화하기 위한 TOSS기법을 제안하였다. 제안된 기법은 S1에서 S7까지 분류된 트래픽 스트림들에 대해서 ASS 트래픽 스케줄러를 적용하여 미디어 스트림들을 분류하였으며, 분류된 스트림들에 대해서 스케줄링을 수행하였다. 또한 대용량의 active형 스트림들에 대해서 자원 재활용율을 향상시키기 위한 자원 스케줄링과 비트 오류율에 따른 고품질의 스트리밍 서비스를 보장하기 위하여 스트림 트래픽 스케줄링을 제안하였다.

데이터처리

DUE는 생성된 커버리지 셀 안에 70개를 임의로 배치하여 D2D 통신이 수행하도록 하였으며, 이 중에서 7개의 DUE 쌍을 임의로 설정하였다. 스트림 데이터는 DUE상에서 S1에서 S7까지 6000개의 스트림 데이터를 임의로 설정하였으며, 설정된 7개의 DUE 쌍에 대해서 평균 PSNR(peak signal-to-noise ratio)와 SRR(stream error rate)을 측정하여 성능을 분석하였다.

이론/모형

네트워크 상태에 따라 DUE 간의 스트리밍의 성능을 알아보기 위해 5G 셀룰러 언더레이 모델에 기반을 두고 시뮬레이션을 수행하였으며, 그림3의 ASS는 DUE간의 전송상태에 따라 active 스트림 패킷 성공과 손실을 표현하고 있다. 그림3에서 “1”은 패킷이 성공적으로 전송된 상태를 나타내며, “0”은 패킷 손실이 발생함을 나타낸다.
이처럼 미디어 트래픽 스트림은 D2D 스트리밍 서비스의 장애물이며, 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대역폭 할당상태에 따라 트래픽 스트림을 융통성있게 제어하기 위한 TOSS 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트래픽 혼잡과 스트리밍의 지연을 방지하기 위하여 비디오 스트림과 같은 동적 스트림에 대해서는 active stream-scheduling 알고리즘을 적용하며, 그리고 이미지 및 텍스트와 같은 정적 스트림에 대해서는 Non-active stream scheduling 알고리즘을 적용한다.

성능/효과

<표2>에서 보듯이 제안된 기법은 현재의 네트워크 자원과 조건을 잘 활용하고 있음을 알 수 있으며, 또한 active 스트림 및 프레임 객체들에 매우 융통적임을 알 수 있다
그림5에서 보듯이 ASECR은 미디어 세그먼트들에 대해서 혼잡률 임계치θ를 반영한 결과이며, 이것은 혼잡률 임계치θ를 반영하지 않은 ORA기법과 CSA기법에 비해서 성능이 보다 우수함을 알 수 있다. 따라서 스트림 오류율은 스트림 자원 스케줄링과 active형 스트림 스케줄링에 영향을 받는다는 것을 알 수 있으며, 이것은 결과적으로 D2D 스트리밍 서비스를 효과적으로 제공할 뿐만 아니라 자원을 능동적으로 할당하고 스케줄링할 수 있음을 의미한다.
또한 대용량의 active형 스트림들에 대해서 자원 재활용율을 향상시키기 위한 자원 스케줄링과 비트 오류율에 따른 고품질의 스트리밍 서비스를 보장하기 위하여 스트림 트래픽 스케줄링을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 Non-TOSS일 때 PSNR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었으며, ORA기법과 CSA기법에 비해서 평균 PSNR과 ASECR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 향후 연구로는 5G 응용 도메인에서 고용량의 active 스트림을 서비스하기 위한 시스템 개발과 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 사용자 맞춤형 스트리밍 서비스를 수행하기 위한 연구를 수행하고자 한다.
표1에서 보듯이 미디어 트래픽 스트림들 중에서 비디오 스트리밍이 49%, social networking이 19%, web이 13%, 그리고 나머지의 트래픽 스트림들로 구성되어 있음을 알 수 있다. 이처럼 미디어 트래픽 스트림은 D2D 스트리밍 서비스의 장애물이며, 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대역폭 할당상태에 따라 트래픽 스트림을 융통성있게 제어하기 위한 TOSS 기법을 제안한다.

후속연구

기존의 스트리밍 서비스 기술과 딥러닝 기술을 비교할 때 딥러닝 기술은 기존 머신러닝과 유사한 특징들을 가지고 있지만 이것은 몇 개의 심층 신경망으로 구성되어 있는 것이 하나의 차이점이다. 이처럼 딥러닝 기술은 D2D 통신 분야에도 중요한 영향을 미칠 것으로 기대되며, 향후 이 분야에 대한 연구가 점차로 확대될 것으로 예상된다.
시뮬레이션 결과 제안된 기법은 Non-TOSS일 때 PSNR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었으며, ORA기법과 CSA기법에 비해서 평균 PSNR과 ASECR의 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 향후 연구로는 5G 응용 도메인에서 고용량의 active 스트림을 서비스하기 위한 시스템 개발과 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 사용자 맞춤형 스트리밍 서비스를 수행하기 위한 연구를 수행하고자 한다.

참고문헌 (19)

D. Prerna, R. Tekchandani, and N. Kumar, "Device-to-Device Content Caching Techniques in 5G: A Taxonomy, Solutions, and Challenges," Computer Communications, vol. 153, pp. 48-84, 2020.

상세보기
M. Zink, R. Sitaraman, and K. Nahrstedt, "Scalable 360° Video Stream Delivery: Challenges, Solutions, and Opportunities," Proceedings of IEEE, vol. 107, no. 4, pp. 639-650, 2019.

상세보기
J. Ruan and D. Xie, "A survey on QoE-oriented VR Video Streaming: Some Research Issues and Challenges," Electronics, vol. 10, no. 17, 2021.
N. S. Vo, Q. Duong, H. D. Tuan, A. Kortun, "Optimal Video Streaming in Dense 5G Networks with D2D Communications," IEEE Access, vol. 4. pp. 1-15, 2017.
A. Ubid, E. Halima, "Multimedia Streaming using D2D in 5G Ultra Dense Networks," 2018 15 th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), 2018, pp. 1-6, DOI: 10.1109/CCNC.2018.8319230
J.H. Kim, C. Giuseppe, F. M. Andreas, "Quality-Aware Streaming and Scheduling for Device-to-Device Video Delivery," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 24. no. 4, pp. 2319-2331, 2016.

상세보기
The Global Internet Phenomena Report, www.sandvine.com>down load-mobile-internet-phenomena-report-2021
E. A. Mohamed, M. A. Ammar, "A Survey on Multimedia over 5G Networks for D2D Communication based WiFi Direct Technology," 54th Annual conference on Statistics, Computer Science and Operation Research, pp. 161-174, 2019.
M. Dehghan, et al., "On the Complexity of Optimal Routing and Content Caching in Heterogeneous Networks," in Proc. IEEE Conference on Computer and Communications, Apr. 2015, pp. 936-944.
N. Golrezaei, P. Mansourifard, A. Molisch, A. Dimakis, "Base Station Assisted Device-to-Device Communications for High Throughput Wireless Video Networks," IEEE Transaction on Wireless Communications, vol. 13, no. 7, pp. 3665-3676, Jul. 2014.

상세보기
X. Wu, S. Tavildar, S. Shakkottai, T. Richardson, J. Li, R. Laroia, and A. Jovicic, "FlashLinQ: A Synchronous Distributed Scheduler for Peer-to-Peer Ad Hoc Networks," in Proc. Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, Monticello, IL, USA, October 2010.
X. Wu, S. Tavildar, S. Shakkottai, T. Richardson, J. Li, R. Laroia, and A. Jovicic, "FlashLinQ: A Synchronous Distributed Scheduler for Peer-to-Peer Ad Hoc Networks," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 21, no. 4, pp. 1215-1228, 2013.

상세보기
D. Bethanabhotla, G. Caire, and M. J. Neely, "Adaptive Video Streaming for Wireless Networks With Multiple Users and Helpers," IEEE Transactions on Communications, vol. 63, no.1, pp. 268-285, 2015.

상세보기
A. Ahmed, A. O. Osama, E. Hamada, S. M. Usama, "Deep Learning-Based Relay Selection In D2D Millimeter Wave Communications," 2019 International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS2019), pp. 1-5, 2019.
M. Achraf, J. Wael, A. Wessa, E. Halima, "Deep Reinforcement Learning-based Data Transmission for D2D Communications," 2018 14th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob), 2018. DOI: 10.1109/WiMOB.2018.8589114
W. Dong, Z. Li, X. Chen, "Deep Reinforcement Learning-based Adaptive Clustering Approach in Short Video Sharing through D2D Communication," 2021 IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom), pp. 745-752, 2021.
C. D. Lee, "Self-detecting Traffic Interference Control for Multi-Zone Services under 5G-based Cellular Networks," Sensors, vol. 21. no. 7, pp.1-16, 2021. https://doi.org/10.3390/s21072409

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M. M. Babu, R. P. Sam, P. C. Reddy, "A3C Based Dynamic BitRate for Video Streaming in 5G Edge Assisted D2D Communication using H.266 with Conv-DBN," International Journal of Engineering Trends and Technology(IJETT), vol. 70, no. 1, pp. 93-107, 2022.
S. E. Ullah, K. T. Kim, A. Manzoor, L. U. Khan, S. M. A. Kazmi, C. S. Hong, "Quality Adaptation and Resource Allocation for Scalable Video in D2D Communication Networks," IEEE Access, vol. 8, no. 5, pp. 48060-48072, 2020.

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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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