초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구는 방송송출 플랫폼의 핵심 구성 요소 중 하나인 비디오 인코딩 및 트랜스코딩 장비의 기능을 클라우드 서비스화하여 제공하는 MC-클라우드(Media Compression Cloud)개발을 목표로 한다. 특히 최근 전세계적으로 주목받고 있는 초고해상도 고품질의 UHD 영상의 고속 인코딩을 지원하기 위해 하둡 플랫폼을 이용하여 서비스 레벨 스케쥴링 및 시스템 레벨 스케쥴링에 대한 효율적인 알고리즘을 개발하고 이를 검증하도록 한다. 서비스 레벨 스케쥴링이란 분산 인코딩 수행을 위해 입력 영상의 내용을 고려

연구의 목적 및 내용
본 연구는 방송송출 플랫폼의 핵심 구성 요소 중 하나인 비디오 인코딩 및 트랜스코딩 장비의 기능을 클라우드 서비스화하여 제공하는 MC-클라우드(Media Compression Cloud)개발을 목표로 한다. 특히 최근 전세계적으로 주목받고 있는 초고해상도 고품질의 UHD 영상의 고속 인코딩을 지원하기 위해 하둡 플랫폼을 이용하여 서비스 레벨 스케쥴링 및 시스템 레벨 스케쥴링에 대한 효율적인 알고리즘을 개발하고 이를 검증하도록 한다. 서비스 레벨 스케쥴링이란 분산 인코딩 수행을 위해 입력 영상의 내용을 고려한 영상 분할 방법과 분할된 영상에 대한 적응형 인코딩 노드 할당 알고리즘을 포함한다. 시스템 레벨 스케쥴링은 맵리듀스로 구현된 분산 인코딩 서비스의 성능 향상을 위해 입력 데이터의 위치와 인코딩 노드의 위치를 고려한 하둡 스케쥴링 알고리즘을 포함한다.

연구결과
본 연구에서는 UHD급의 고해상도 영상을 위한 맵리듀스 기반의 분산 HEVC 인코딩 플랫폼인 MC-클라우드 프로토타입 개발과 더불어 비디오 인코딩 성능 개선을 위한 서비스 레벨 및 시스템 레벨 스케쥴링 알고리즘을 개발하였다.
MC-클라우드는 2단계 과정을 걸쳐 HEVC 인코딩을 수행한다. 1 단계에서는 SAD (Sum of Absolute Differences)를 이용하여 입력 영상을 유사 부분과 그렇지 않은 부분들로 구분하여 분산 처리될 영상, 즉 세그먼트들을 생성한다. 2단계에서는 세그먼트의 크기 및 유형에 따라 인코딩 노드에 할당될 순서를 결정하게 된다. MC-클라우드에서 적용된 서비스 레벨 스케쥴링 기법은 기존의 분산 인코딩에서 사용된 대표적인 방법인 노드 수 기반 방법 또는 GOP 기반 방법에 비해 인코딩 시간을 최대 15% 이상 개선됨을 확인하였다. MC-클라우드의 추가적인 성능 개선을 위해 하둡 스케쥴러의 문제점 파악 및 이를 위한 알고리즘을 개발하였다. 특히 데이터의 저장 위치와 해당 데이터를 처리하기 위한 노드의 위치를 고려한 알고리즘을 개발하였으며 실험을 통한 성능 개선을 증명하였다.

연구결과의 활용계획
세계 방송장비 시장은 소수의 다국적 기업이 독과점 구도를 형성하여 온 진입장벽이 높은 시장이었으나 최근 방송통신시장의 패러다임 변화로 인해 IT 기업의 진입이 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 방송시스템 자동화 추세와 더불어 다양한 방송장비의 IT화를 통한 통합 자동화 시스템 구축에 대한 욕구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이러한 추세는 열악한 국내 방송장비 업체의 세계 진출에 위한 좋은 기회가 될 것으로 판단된다. 특히 본 연구에서는 앞서 살펴본 주요 방송송출 장비 중 비디오 인코딩 및 트랜스코딩 장비를 클라우드 서비스화하여 제공함으로써 고효율 저비용 인프라 구축을 가능하게 한다. 따라서 본 연구의 성공적인 수행은 방송장비 산업에 많은 긍정적 효과를 제공할 것으로 기대된다.

( 출처 : 한글요약문 5p )

Abstract ▼

Purpose&contents
The primary goad of this research is to develop MC-Cloud that virtualizes videoencoders and transcoders. In particular, for seamless UHD streaming services, it provides on-line transcoding capability for UHD contents that takes into consideration the current status of the transmi

Purpose&contents
The primary goad of this research is to develop MC-Cloud that virtualizes videoencoders and transcoders. In particular, for seamless UHD streaming services, it provides on-line transcoding capability for UHD contents that takes into consideration the current status of the transmission networks and the characteristics of the receiving terminals. In addition, service-level and system-level scheduling algorithms to support high-speed HEVC encoding will be developed and evaluated.
The service-level scheduling includes content-aware segmentation of input video and scheduling of worker nodes for the video segments, whereas the system-level scheduling deals with the hadoop task scheduler using data-locality.

Result
As a result of this research, the proposed MC-Cloud, which is a MapReduce-based distributed HEVC encoding platform, has been developed and various service-level and system-level scheduling algorithms have been proposed.
The HEVC encoding workflow of the MC-Cloud is divided into two passes. During the first pass, the input video is partitioned into several segments based on individual SAD (Sum of Absolute Differences). The second pass conducts the actual encoding by allocating encoding appropriate nodes to individual segments. The experimental results shows that the service-level scheduling increases bitrate a maximum of 2.9% over existing segmentation scheme, but it also increases speed a maximum of 15.3%. Futhermore, the problem of the existing hadoop task scheduler has been identified and we proposed enhanced data locality-aware task scheduling algorithm for hadoop applications.

Expected Contribution
In recent years, the paradigm shift has begun in the broadcast and communication equipment market, so several IT companies started new businesses in the market. In addition to the trend of automation of the broadcasting system, the desire for the construction of integrated automation system through IT in a variety of broadcast equipment has increased continuously and this trend will gives a good opportunity for domestic broadcast equipment manufacturers to enhance their competitiveness in the world market. In particular, provisioning of video encoding and transcoding capabilities as cloud services enables development of high-efficiency, low-cost infrastructure and therefore, it is envisioned that the result of this research is expected to give several positive effects in the relevant domain areas.

( 출처 : SUMMARY 6p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 연구계획 요약문 ... 4
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 10
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 11
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 12
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 12
• 8. 참고문헌 ... 12
• 9. 연구성과 ... 13
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 13
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 13
• 12. 기타사항 ... 14
• 별첨1 대 표 연 구 성 과 ... 16
• 별첨2 세부 목표 관련 ... 18
• 끝페이지 ... 22