KR100665032B1 - Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration - Google Patents

Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration Download PDF

Info

Publication number
KR100665032B1
KR100665032B1 KR1020050065612A KR20050065612A KR100665032B1 KR 100665032 B1 KR100665032 B1 KR 100665032B1 KR 1020050065612 A KR1020050065612 A KR 1020050065612A KR 20050065612 A KR20050065612 A KR 20050065612A KR 100665032 B1 KR100665032 B1 KR 100665032B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
central
stream
buffer
proxy
rate
Prior art date
Application number
KR1020050065612A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
장태규
김동환
Original Assignee
중앙대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 중앙대학교 산학협력단 filed Critical 중앙대학교 산학협력단
Priority to KR1020050065612A priority Critical patent/KR100665032B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100665032B1 publication Critical patent/KR100665032B1/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/25—Flow control; Congestion control with rate being modified by the source upon detecting a change of network conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/24—Traffic characterised by specific attributes, e.g. priority or QoS
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/30—Flow control; Congestion control in combination with information about buffer occupancy at either end or at transit nodes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/38—Flow control; Congestion control by adapting coding or compression rate
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services

Abstract

A collaborative transmission based adaptive multimedia streaming apparatus and a method thereof are provided to secure QoS(Quality of Service) even in a WAN(Wide Area Network) environment having a large traffic variation. A collaborative transmission based adaptive multimedia streaming apparatus includes a central server(100), a client(200), and a proxy server(300). The central server transmits video frame data with a constant bit rate. The client includes a central stream buffer(210) for storing the video frame data transmitted from the central server, a proxy stream server(220) for storing a proxy stream, a switching buffer(230) which is connected to the central stream buffer and the proxy stream buffer to switch transmission paths of the two buffers and switches the central stream buffer to the proxy stream buffer when an underflow is generated, and an LMS based transmission rate predictor(240) for estimating the transmission rate of the central server by using the transmission rate of a central stream, measured from the central stream buffer, and transmitting the estimation value. The proxy server calculates frame data for compensating for buffer underflow of the client based on the transmission rate estimation value transmitted from the LMS based transmission rate predictor in the case of server underflow of the client and additionally allocates an omitted part of the central stream to the proxy stream buffer.

Description

협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치 및 방법{ADAPTIVE MULTIMEDIA STREAMING DEVICE AND METHOD BASED ON COLLABORATION}ADAPTIVE MULTIMEDIA STREAMING DEVICE AND METHOD BASED ON COLLABORATION

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치의 구성을 나타낸 기능 블록도,1 is a functional block diagram showing the configuration of a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus according to an embodiment of the present invention;

도 2는 도 1에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치에서 LMS 기반 전송률 예측기의 신호 흐름도,2 is a signal flow diagram of an LMS based rate predictor in a cooperative transmission based adaptive multimedia streaming device according to FIG. 1;

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법을 나타낸 동작 플로우챠트,3 is an operation flowchart illustrating a method for adaptive multimedia streaming based on cooperative transmission according to an embodiment of the present invention;

도 4는 도 3에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법의 동작 성능을 검증하기 위해 사용한 MPEG-2 비디오 프로파일의 사양을 보여주는 참조 도면,4 is a reference diagram showing a specification of an MPEG-2 video profile used to verify an operation performance of a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method according to FIG. 3;

도 5는 도 3에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법의 동작 성능을 검증함에 있어 MPEG-2 비디오 스테이징 결과를 보여주는 참조 도면,5 is a reference diagram showing a result of MPEG-2 video staging in verifying the operation performance of the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method according to FIG. 3;

도 6은 도 3에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법의 동작 성능을 검증함에 있어 LMS 기반 전송률 예측기의 전송률 예측 결과를 보여주는 참조 도면,6 is a reference diagram illustrating a result of a rate prediction of an LMS based rate predictor in verifying an operation performance of a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method according to FIG. 3;

도 7은 도 3에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법의 언더 플로우 보상 결과를 보여주는 참조 도면이다.FIG. 7 is a reference diagram illustrating an underflow compensation result of the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method of FIG. 3.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

100 : 센트럴 서버 200 : 클라이언트100: Central Server 200: Client

210 : 센트럴 스트림 버퍼 220 : 프록시 스트림 버퍼210: central stream buffer 220: proxy stream buffer

230 : 스위칭 버퍼 240 : LMS 기반 전송률 예측기230: switching buffer 240: LMS-based rate predictor

241 : 딜레이부 242 : 필터계수 합성부241: delay unit 242: filter coefficient synthesis unit

243 : 덧셈부 244 : 필터계수 업데이트부243: adder 244: filter coefficient updating unit

300 : 프록시 서버300: proxy server

본 발명은 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍(streaming) 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원활한 고품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해, 센트럴 서버의 전송 대역폭 변동을 LMS 기반의 적응 예측기로 추정한 후 프록시 서버에서 그 추정치를 토대로 전송률 저하로 발생하는 클라이언트의 버퍼 언더플로우(Buffer Underflow)를 보상해 주는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for adaptive multimedia streaming based on collaborative transmission. More specifically, in order to provide a smooth and high quality multimedia streaming service, the transmission bandwidth variation of a central server is estimated by an LMS based adaptive predictor. The present invention relates to a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus and method for compensating for buffer underflow of a client caused by a lowered rate based on the estimate at a proxy server.

일반적으로, 종래에는 다수의 사용자를 대상으로 WAN(Wide Area Network)을 통해 고품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하고자 할 때, WAN에서의 전송 대역폭 부담을 줄이기 위한 기법으로 청크 알고리즘(Chunk algorithm)을 사용하고 있다.In general, when providing a high quality multimedia streaming service through a wide area network (WAN) to a large number of users, a chunk algorithm is used as a technique for reducing the transmission bandwidth burden in the WAN. have.

이 때, 상술한 기존의 청크 알고리즘은 센트럴 서버(Central Server) 이외에 프록시 서버(Proxy Server)를 두어 프록시 서버가 센트럴 서버의 전송을 분담하여 WAN의 전송 대역폭을 줄이는 스트리밍 기법이다. 그런데, 압축된 비디오 데이터는 특성상 시간에 따라 크게 변동하는 소비 스케줄을 가지고 있기 때문에, 센트럴 서버에서의 CBR(Constant Bit-rate) 전송만으로는 원활한 스트리밍 서비스가 어렵다.In this case, the conventional chunk algorithm described above is a streaming technique in which a proxy server divides the transmission of the central server by reducing the transmission bandwidth of the WAN by providing a proxy server in addition to the central server. However, since compressed video data has a consumption schedule that varies greatly with time in nature, smooth streaming service is difficult only with constant bit rate transmission from a central server.

따라서, 청크 알고리즘은 센트럴 서버에서 상대적으로 낮은 CBR로 전송을 하고, 프록시 서버가 변동하는 부분을 VBR(Variable Bit-rate)로 전송함으로써, 백그라운드 트래픽(Background Traffic)에 의해 QoS 보장이 어려운 센트럴 서버의 전송부담을 줄여주고자 제안한 기법이다.Therefore, the chunking algorithm transmits the central server to a relatively low CBR and transmits the variation of the proxy server to VBR (Variable Bit-rate), so that it is difficult to guarantee QoS by background traffic. The proposed technique is to reduce the transmission burden.

이 때, 트래픽의 변동이 심하고 할당할 수 있는 전송 대역폭이 작은 WAN 환경에서는 센트럴 서버의 CBR을 상대적으로 낮게 설계해야 하는데, 이는 프록시 서버에서 대부분의 스트리밍을 담당하게 되어 분담 전송 취지의 청크 알고리즘의 실효성이 떨어지게 된다.At this time, in a WAN environment where the traffic fluctuates and the transmission bandwidth is small, the CBR of the central server should be relatively low, which is responsible for most of the streaming in the proxy server, and thus the effectiveness of the chunking algorithm for the purpose of shared transmission. Will fall.

따라서, 종래 청크 알고리즘의 스테이징에 의한 버퍼 스위칭과 같은 수동적인 방법으로는 트래픽 변동이 큰 WAN 환경에서 비디오 스트리밍의 가변적인 전송률로 인한 QoS를 보장하기 어렵고, 이로 인해 실제 인터넷 환경에 적용하기 위해서는 많은 제약이 따르는 문제점이 있었다.Therefore, it is difficult to guarantee QoS due to the variable transmission rate of video streaming in a WAN environment with high traffic fluctuation by passive methods such as buffer switching by staging of the conventional chunk algorithm. There was this following issue.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 원활한 고품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해, 센트럴 서버의 전송 대역폭 변동을 LMS 기반의 적응 예측기로 추정한 후 프록시 서버에서 그 추정치를 토대로 전송률 저하로 발생하는 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상해 줌으로써, 트래픽 변동이 큰 WAN 환경에서도 높은 QoS를 보장해 주며, 이로 인해 실제 인터넷 환경에 적용하기가 용이한 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 기술을 제공하는 데 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to estimate the transmission bandwidth variation of the central server with an LMS-based adaptive predictor in order to provide a smooth and high quality multimedia streaming service. Based on the estimates, the proxy server compensates for the buffer underflow of the client due to the lowered transmission rate, which guarantees high QoS even in the high-traffic WAN environment, which is easy to apply to the actual Internet environment. Type multimedia streaming technology.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치는, 비디오 프레임 데이터를 CBR로 전송하는 센트럴 서버; In order to achieve the above object, the present invention provides a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus comprising: a central server for transmitting video frame data to a CBR;

센트럴 서버에서 전송한 비디오 프레임 데이터를 저장하는 센트럴 스트림 버퍼와, 프록시 스트림을 저장하는 프록시 스트림 버퍼와, 센트럴 스트림 버퍼 및 프록시 스트림 버퍼에 접속되어 두 버퍼의 전송 경로를 스위칭하되 언더플로우가 발생하면 센트럴 스트림 버퍼를 프록시 스트림 버퍼로 전환하는 스위칭 버퍼와, 센트럴 스트림 버퍼로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률을 이용하여 센트럴 서버의 전송률을 추정한 후 그 결과값을 전송하는 LMS 기반 전송률 예측기를 구비한 클라이언트; 및 The central stream buffer that stores the video frame data transmitted from the central server, the proxy stream buffer that stores the proxy stream, and the central stream buffer and the proxy stream buffer are connected to switch the transmission paths of the two buffers. A client having a switching buffer for converting the stream buffer into a proxy stream buffer, and an LMS based rate predictor for estimating the transmission rate of the central server using the transmission rate of the central stream measured from the central stream buffer and transmitting the result value; And

클라이언트의 서버 언더플로우 시 클라이언트의 LMS 기반 전송률 예측기에서 전송한 센트럴 서버의 전송률 추정값을 토대로 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 프록시 스트림 버퍼에 추가적으로 할당하는 프록시 서버;로 구성된 것을 특징으로 한다.When the server underflow of the client calculates the frame data to compensate for the buffer underflow of the client based on the transmission rate estimate of the central server transmitted by the client's LMS-based rate estimator and additionally allocates the missing portion of the central stream to the proxy stream buffer Proxy server; characterized in that configured.

또한, 본 발명 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법은, 센트럴 서버와; 센트럴 스트림 버퍼, 프록시 스트림 버퍼, 스위칭 버퍼 및 LMS 기반 전송률 예측기를 구비한 클라이언트와; 프록시 서버로 구성된 멀티미디어 스트리밍 장치의 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법에 있어서,The present invention also provides a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method comprising: a central server; A client having a central stream buffer, a proxy stream buffer, a switching buffer, and an LMS based rate predictor; In the adaptive transmission-based adaptive multimedia streaming method of the multimedia streaming device configured as a proxy server,

LMS 기반 전송률 예측기가 클라이언트에서 측정한 센트럴 스트림의 전송률을 입력으로 받아 전송률 예측 오차가 최소가 되도록 필터 계수(

Figure 112006085869736-pat00001
(n))를 업데이트시킴과 동시에, 센트럴 서버의 전송률 추정값(
Figure 112006085869736-pat00002
(n)u(n-1))을 프록시 서버로 전송하는 제 1 단계; The LMS-based rate estimator takes as input the rate of the central stream measured by the client and filters the filter coefficients to minimize the rate prediction error.
Figure 112006085869736-pat00001
(n)) and at the same time, the central server's rate estimate (
Figure 112006085869736-pat00002
(n) a first step of sending u (n-1)) to a proxy server;

프록시 서버가 클라이언트의 LMS 기반 전송률 예측기에서 전송한 센트럴 서버의 전송률 추정값(

Figure 112006085869736-pat00003
(n)u(n-1))을 이용하여 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위해 센트럴 스트림의 예측값(
Figure 112006085869736-pat00004
(n+1))을 산출하는 제 2 단계; Rate estimates from the central server sent by the proxy server from the client's LMS-based rate estimator (
Figure 112006085869736-pat00003
(n) u (n-1)) to compensate for the buffer underflow of the client with the predicted value of the central stream (
Figure 112006085869736-pat00004
calculating (n + 1));

프록시 서버가 센트럴 스트림의 예측값(

Figure 112006085869736-pat00005
(n+1))과 실제 필요한 비디오 데이터 크기(RC(n+1))를 비교하여 버퍼 언더플로우를 예측하는 제 3 단계; The proxy server expects the
Figure 112006085869736-pat00005
a third step of predicting a buffer underflow by comparing (n + 1)) with the actual required video data size R C (n + 1);

프록시 서버가 버퍼 언더플로우 예측 결과에 따라 이를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 프록시 스트림 버퍼에 추가적으로 할당하는 제 4 단계; 및 A fourth step of the proxy server calculating frame data for compensating for the buffer underflow prediction and additionally allocating a missing portion of the central stream to the proxy stream buffer; And

클라이언트가 언더플로우가 발생하면 센트럴 스트림 버퍼를 프록시 스트림 버퍼로 전환하여, 프록시 스트림 버퍼로부터 전송된 복구 프레임 데이터를 소비하는 제 5 단계;로 이루어진 것을 특징으로 한다.And a fifth step of converting the central stream buffer into the proxy stream buffer and consuming the recovery frame data transmitted from the proxy stream buffer when the client underflow occurs.

이하, 본 발명의 일 실시예에 의한 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus and method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치의 기능블록도로서, 본 발명의 일 실시예에 의한 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치는 센트럴 서버(100), 클라이언트(200) 및 프록시 서버(300)로 구성되어 있다.1 is a functional block diagram of a cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus according to an embodiment of the present invention, the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus according to an embodiment of the present invention is the central server 100, the client ( 200 and the proxy server 300.

이 때, 센트럴 서버(100)는 비디오 프레임 데이터를 CBR로 전송하는 역할을 한다.At this time, the central server 100 serves to transmit the video frame data to the CBR.

또한, 클라이언트(200)는 센트럴 서버(100)에서 전송한 비디오 프레임 데이터를 저장하는 센트럴 스트림 버퍼(210)와, 프록시 스트림을 저장하는 프록시 스트림 버퍼(220)와, 센트럴 스트림 버퍼(210) 및 프록시 스트림 버퍼(220)에 접속되어 두 버퍼(210, 220)의 전송 경로를 스위칭하되 언더플로우가 발생하면 센트럴 스트림 버퍼(210)를 프록시 스트림 버퍼(220)로 전환하는 스위칭 버퍼(230)와, 센트럴 스트림 버퍼(210)로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률을 이용하여 센트럴 서버(100)의 전송률을 추정한 후 그 결과값을 전송하는 LMS 기반 전송률 예측기(240)로 구성되어 있다.In addition, the client 200 may include a central stream buffer 210 that stores video frame data transmitted from the central server 100, a proxy stream buffer 220 that stores a proxy stream, a central stream buffer 210, and a proxy. A switching buffer 230 that is connected to the stream buffer 220 and switches the transmission paths of the two buffers 210 and 220, and converts the central stream buffer 210 into the proxy stream buffer 220 when an underflow occurs. The LMS-based rate estimator 240 estimates the transmission rate of the central server 100 using the transmission rate of the central stream measured from the stream buffer 210 and transmits the result value.

이 때, 클라이언트(200)의 LMS 기반 전송률 예측기(240)는 도 2에 도시된 바와 같이, 딜레이부(241), 필터계수 합성부(242), 덧셈부(243) 및 필터계수 업데이트부(244)로 구성되어 있다.In this case, the LMS based rate predictor 240 of the client 200 may include a delay unit 241, a filter coefficient synthesizer 242, an adder 243, and a filter coefficient updater 244, as shown in FIG. 2. It consists of).

LMS 기반 전송률 예측기(240)의 딜레이부(241)는 센트럴 스트림 버퍼(210)로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률(u(n))을 지연시키는 역할을 하며, 필터계수 합성부(242)는 딜레이부(241)를 통해 지연된 센트럴 스트림의 전송률(u(n)-1)에 필터 계수(

Figure 112006085869736-pat00006
)를 곱해 줌으로, 센트럴 서버(100)의 전송률 추정값(
Figure 112006085869736-pat00007
(n)u(n-1))을 출력하는 역할을 한다.The delay unit 241 of the LMS based rate predictor 240 serves to delay the transmission rate u (n) of the central stream measured from the central stream buffer 210, and the filter coefficient synthesis unit 242 is a delay unit. The filter coefficient (r) is determined by the rate (u (n) -1) of the central stream delayed through 241.
Figure 112006085869736-pat00006
By multiplying) by the central server 100
Figure 112006085869736-pat00007
(n) u (n-1)).

또한, 덧셈부(243)는 센트럴 스트림 버퍼(210)로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률(u(n))과 필터계수 합성부(242)를 통해 산출된 센트럴 서버(100)의 전송률 추정값(

Figure 112006085869736-pat00008
(n)u(n-1))을 더해줌으로, 전송률 예측 오차(f(n))를 산출하는 역할을 하고, 필터계수 업데이트부(244)는 덧셈부(243)의 결과값인 전송률 예측 오차(f(n))를 이용하여, 전송률 예측 오차(f(n))가 최소가 되도록 필터계수 합성부(242)의 필터 계수(
Figure 112006085869736-pat00009
(n))를 업데이트시키는 역할을 한다.In addition, the adder 243 may calculate a transmission rate u (n) of the central stream measured from the central stream buffer 210 and a transmission rate estimate value of the central server 100 calculated through the filter coefficient synthesizer 242 (
Figure 112006085869736-pat00008
(n) u (n-1)) is added to calculate the rate prediction error f (n), and the filter coefficient updater 244 predicts the rate of the result of the adder 243. By using the error f (n), the filter coefficient of the filter coefficient synthesizing unit 242 (i.e., the minimum rate prediction error f (n) is minimized).
Figure 112006085869736-pat00009
(n)).

이 때, 필터계수 업데이트부(244)가 필터 계수(

Figure 112006085869736-pat00010
(n))를 업데이트시키는 방법은 하기의 [수학식 1]을 이용해 필터계수 업데이트 결과값(
Figure 112006085869736-pat00011
(n+1))을 산출하여 업데이트시킨다.At this time, the filter coefficient updating unit 244 determines the filter coefficient (
Figure 112006085869736-pat00010
(n)) is a method of updating the filter coefficient update result value (Equation 1) below.
Figure 112006085869736-pat00011
(n + 1)) is calculated and updated.

Figure 112006085869736-pat00012
Figure 112006085869736-pat00012

여기서,

Figure 112005039207909-pat00013
(n)은 필터 계수를 나타내고, μ는 스텝 사이즈를 나타내며, f(n)은 예측오차를 나타낸다.here,
Figure 112005039207909-pat00013
(n) denotes a filter coefficient, μ denotes a step size, and f (n) denotes a prediction error.

한편, 프록시 서버(300)는 클라이언트(200)의 서버 언더플로우 시 클라이언트(200)의 LMS 기반 전송률 예측기(240)에서 전송한 센트럴 서버(100)의 전송률 추정값을 토대로 클라이언트(200)의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 프록시 스트림 버퍼(220)에 추가적으로 할당하는 역할을 한다.Meanwhile, the proxy server 300 underflows the buffer of the client 200 based on the data rate estimation value of the central server 100 transmitted by the LMS-based rate predictor 240 of the client 200 when the client 200 underflows. After calculating the frame data to compensate for the role of assigning the missing portion of the central stream to the proxy stream buffer 220 additionally.

이 때, 프록시 서버(300)가 클라이언트(200)의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위한 프레임 데이터 산출 방법은 클라이언트(200)의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위해 센트럴 스트림의 예측값(

Figure 112006085869736-pat00014
(n+1))을 산출한 후 그 예측값(
Figure 112006085869736-pat00015
(n+1))을 실제 필요한 비디오 데이터 크기(RC(n+1))와 비교하여 버퍼 언더플로우를 예측함으로 산출하는 것이다.In this case, the frame data calculation method for the proxy server 300 to compensate for the buffer underflow of the client 200 may include a prediction value of the central stream in order to compensate for the buffer underflow of the client 200.
Figure 112006085869736-pat00014
(n + 1)) and its predicted value (
Figure 112006085869736-pat00015
(n + 1)) is calculated by predicting the buffer underflow by comparing the actual required video data size (R C (n + 1)).

한편, 프록시 서버(300)가 센트럴 스트림의 예측값(

Figure 112006085869736-pat00016
(n+1))을 산출하는 방법은 하기의 [수학식 2]를 이용하여 산출 가능하다.On the other hand, the proxy server 300 is the predicted value of the central stream (
Figure 112006085869736-pat00016
The method of calculating (n + 1)) can be calculated using Equation 2 below.

Figure 112006085869736-pat00017
Figure 112006085869736-pat00017

여기서, rC(n)은 프록시 스트림이 소비되는 동안 전송 받은 센트럴 스트림의 양을 나타내고, nfC(n+1)은 (n+1)번째 구간에서의 센트럴 스트림의 프레임 수를 나타내며, bpse(n+1)은 (n)번째 구간에서 예측한 다음 구간의 센트럴 스트림의 전송률을 나타낸다.Here, r C (n) represents the amount of the central stream received while the proxy stream is consumed, nf C (n + 1) represents the number of frames of the central stream in the (n + 1) th interval, bps e (n + 1) represents the data rate of the central stream of the next section predicted in the (n) th section.

상기와 같은 장치를 이용한 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법에 대해 도 3을 참조하여 설명하기로 한다.An adaptive multimedia streaming method based on cooperative transmission according to an embodiment of the present invention using the above apparatus will be described with reference to FIG. 3.

먼저, LMS 기반 전송률 예측기(240)는 클라이언트(200)에서 측정한 센트럴 스트림의 전송률을 입력으로 받아 전송률 예측 오차가 최소가 되도록 필터 계수(

Figure 112006085869736-pat00018
(n))를 업데이트시킴과 동시에, 센트럴 서버(100)의 전송률 추정값(
Figure 112006085869736-pat00019
(n)u(n-1))을 프록시 서버(300)로 전송한다(S1). 이 때, 제 1 단계(S1)에서 LMS 기반 전송률 예측기(240)가 필터 계수(
Figure 112006085869736-pat00020
(n))를 업데이트시키는 방법은 [수학식 1]을 이용해 필터계수 업데이트 결과값(
Figure 112006085869736-pat00021
(n+1))을 산출하여 업데이트시킨다.First, the LMS-based rate predictor 240 receives a transmission rate of the central stream measured by the client 200 as an input, and filters the filter coefficients such that the rate prediction error is minimized.
Figure 112006085869736-pat00018
(n)) and at the same time, the transfer rate estimate of the central server 100
Figure 112006085869736-pat00019
(n) u (n-1)) is transmitted to the proxy server 300 (S1). At this time, in the first step (S1) the LMS based rate predictor 240 is a filter coefficient (
Figure 112006085869736-pat00020
(n)) can be updated by using [Equation 1].
Figure 112006085869736-pat00021
(n + 1)) is calculated and updated.

한편, 프록시 서버(300)는 클라이언트(200)의 LMS 기반 전송률 예측기(240)에서 전송한 센트럴 서버(100)의 전송률 추정값(

Figure 112006085869736-pat00022
(n)u(n-1))을 이용하여 클라이언트(200)의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위해 센트럴 스트림의 예측값(
Figure 112006085869736-pat00023
(n+1))을 산출한다(S2). 이 때, 제 2 단계(S2)에서 프록시 서버(300)가 센트럴 스트림의 예측값(
Figure 112006085869736-pat00024
(n+1))을 산출하는 방법은 [수학식 2]를 이용하여 산출 가능하다.Meanwhile, the proxy server 300 may transmit rate estimates of the central server 100 transmitted from the LMS-based rate predictor 240 of the client 200.
Figure 112006085869736-pat00022
(n) u (n-1)) to compensate for the buffer underflow of the client 200, the predicted value of the central stream (
Figure 112006085869736-pat00023
(n + 1)) is calculated (S2). At this time, the proxy server 300 in the second step (S2) the predicted value of the central stream (
Figure 112006085869736-pat00024
The method of calculating (n + 1)) can be calculated using [Equation 2].

그런후, 프록시 서버(300)는 센트럴 스트림의 예측값(

Figure 112006085869736-pat00025
(n+1))과 실제 필요한 비디오 데이터 크기(RC(n+1))를 비교하여 버퍼 언더플로우를 예측한다(S3).The proxy server 300 then predicts the central stream's predicted value (
Figure 112006085869736-pat00025
(n + 1)) is compared with the actual required video data size R C (n + 1) to predict the buffer underflow (S3).

이어서, 프록시 서버(300)는 버퍼 언더플로우 예측 결과에 따라 이를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 프록시 스트림 버퍼(220)에 추가적으로 할당한다(S4).Subsequently, the proxy server 300 calculates frame data to compensate for the buffer underflow prediction and additionally allocates a missing portion of the central stream to the proxy stream buffer 220 (S4).

이 때, 클라이언트(200)는 언더플로우가 발생했는지를 계속해서 감시하다가, 언더플로우가 발생하면 센트럴 스트림 버퍼(210)를 프록시 스트림 버퍼(220)로 전환하여 프록시 스트림 버퍼(220)로부터 전송된 복구 프레임 데이터를 소비하도록 제어한다(S5).At this time, the client 200 continuously monitors whether an underflow has occurred, and when an underflow occurs, the client 200 switches the central stream buffer 210 to the proxy stream buffer 220 to recover the transmission transmitted from the proxy stream buffer 220. Control to consume the frame data (S5).

한편, 하기에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법의 동작 성능 검증 결과에 대해 살펴보기로 한다.Meanwhile, the operation performance verification result of the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method according to an embodiment of the present invention will be described below.

우선, 본 발명을 검증하기 위하여 네트워크 트래픽을 모델링하고, 이에 의해 발생하는 전송률 변동을 예측하기 위한 LMS 기반의 전송률 예측 필터를 설계하여 MPEG-2 비디오를 대상으로 시뮬레이션을 수행 한다.First, in order to verify the present invention, network traffic is modeled, and a LMS-based rate prediction filter is designed to predict the rate variation caused by the simulation, and then simulation is performed on MPEG-2 video.

이 때, 실험 데이터는 도 4와 같이 720×480 해상도의 메인 프로파일(Main Profile), 메인 레벨(Main Level) MPEG-2 비디오를 사용한다.In this case, the experimental data uses Main Profile and Main Level MPEG-2 video having a resolution of 720 × 480 as shown in FIG. 4.

또한, 도 5는 기존의 청크 알고리즘에 기초하여 200kbyte/sec의 센트럴 서버(100)의 전송률과 75 프레임 주기의 센트럴 스트림 소비 스케줄을 갖도록 스테이징한 결과를 보여주고 있다.In addition, FIG. 5 shows a result of staging to have a transmission rate of a central server 100 of 200 kbytes / sec and a central stream consumption schedule of 75 frame periods based on a conventional chunk algorithm.

이 때, 네트워크 트래픽은 시간에 따라 급변하며, 통계적인 특성으로 자기유사성(Self-Similarity)을 갖는데, 이는 FARIMA(Fractional Autoregressive Moving Average) 프로세스를 사용하여 모델링이 가능하며 하기의 [수학식 3]과 같이 정의된다.At this time, the network traffic changes rapidly with time, and has a statistical characteristic of self-similarity, which can be modeled using the FRACMA (Fractional Autoregressive Moving Average) process. Is defined as:

Figure 112006085869736-pat00026
Figure 112006085869736-pat00026

여기서, B는 시간 지연(backward-shift) 연산자를 나타내고, nt는 백색 잡음(white noise)이며, d, θ1, φ1은 각각 0.2940911, -0.373878, -0.174523을 적용하여 모델링한 것이다.Here, B represents a backward-shift operator, n t is white noise, and d, θ 1 , and φ 1 are modeled by applying 0.2940911, -0.373878, and -0.174523, respectively.

도 6은 LMS 알고리즘을 적용하여 전송률 변동을 예측한 결과이다. 이 때, 전송률 예측기는 입력 주파수 1Hz, 동작 주파수 10Hz의 16차 적응 필터로 설계하였으며, 스텝 사이즈는

Figure 112006085869736-pat00027
로 정규화한 LMS 알고리즘을 적용하였다. 적응 예측기의 동작 성능은 평균 전송률이 200kbyte/sec인 입력에 대해 0.7kbyte/sec의 평균제곱근(RMS) 오차를 보였다.6 is a result of predicting a change in the rate by applying the LMS algorithm. In this case, the rate predictor is designed as a 16th order adaptive filter with an input frequency of 1Hz and an operating frequency of 10Hz.
Figure 112006085869736-pat00027
The LMS algorithm normalized by The operational performance of the adaptive predictor showed an error of root mean square (RMS) of 0.7 kbyte / sec for the input with an average data rate of 200 kbyte / sec.

이 때, 본 발명 적응 스트리밍 알고리즘을 적용한 결과 센트럴 스트림 소비 구간의 20%~28%에서 발생한 언더플로우의 77%~85%를 프록시 서버(300)에서 추가적인 데이터를 전송함으로써 보상되었으며, 이에 대한 결과를 도 7에 요약 하였다.In this case, as a result of applying the adaptive streaming algorithm of the present invention, 77% to 85% of the underflows generated in 20% to 28% of the central stream consumption interval are compensated by transmitting additional data from the proxy server 300. Summarized in FIG.

이로써 본 발명에서 제시한 알고리즘은 급변하는 네트워크 트래픽 상황에서도 원활한 멀티미디어 스트리밍 서비스를 가능케 함을 확인할 수 있다.Accordingly, it can be seen that the algorithm proposed in the present invention enables a smooth multimedia streaming service even in a rapidly changing network traffic situation.

이상에서 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다.Although the present invention has been described in more detail with reference to the embodiments, the present invention is not necessarily limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

상술한 바와 같이 본 발명에 의한 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치 및 방법에 의하면, 원활한 고품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해, 센트럴 서버의 전송 대역폭 변동을 LMS 기반의 적응 예측기로 추정한 후 프록시 서버에서 그 추정치를 토대로 전송률 저하로 발생하는 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상해 줌으로써, 트래픽 변동이 큰 WAN 환경에서도 높은 QoS를 보장해 주며, 이로 인해 실제 인터넷 환경에 적용하기가 용이한 효과가 있다.As described above, according to the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming apparatus and method according to the present invention, in order to provide a smooth and high-quality multimedia streaming service, the proxy server after estimating the transmission bandwidth variation of the central server to the LMS-based adaptive predictor By compensating for the buffer underflow of the client caused by the drop rate based on the estimate, the high QoS is guaranteed even in the WAN environment with high traffic fluctuations, which makes it easy to apply to the real Internet environment.

Claims (8)

삭제delete 비디오 프레임 데이터를 CBR로 전송하는 센트럴 서버(100); A central server 100 for transmitting video frame data to the CBR; 센트럴 서버에서 전송한 비디오 프레임 데이터를 저장하는 센트럴 스트림 버퍼(210)와, 프록시 스트림을 저장하는 프록시 스트림 버퍼(220)와, 상기 센트럴 스트림 버퍼 및 프록시 스트림 버퍼에 접속되어 상기 두 버퍼의 전송 경로를 스위칭하되 언더플로우가 발생하면 상기 센트럴 스트림 버퍼를 상기 프록시 스트림 버퍼로 전환하는 스위칭 버퍼(230)와, 상기 센트럴 스트림 버퍼로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률을 이용하여 상기 센트럴 서버의 전송률을 추정한 후 그 결과값을 전송하는 LMS 기반 전송률 예측기(240)를 구비한 클라이언트(200); 및 The central stream buffer 210 storing the video frame data transmitted from the central server, the proxy stream buffer 220 storing the proxy stream, and the central stream buffer and the proxy stream buffer are connected to the transmission path of the two buffers. Switching buffer 230 which switches the central stream buffer to the proxy stream buffer when the underflow occurs and estimates the transmission rate of the central server using the transmission rate of the central stream measured from the central stream buffer. A client 200 having an LMS based rate predictor 240 for transmitting a result value; And 상기 클라이언트의 서버 언더플로우 시에 상기 클라이언트(200)의 LMS 기반 전송률 예측기에서 전송한 상기 센트럴 서버의 전송률 추정값을 토대로 상기 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 상기 프록시 스트림 버퍼에 추가적으로 할당하는 프록시 서버(300);Missing portion of the central stream after calculating frame data for compensating for buffer underflow of the client based on the rate estimate of the central server transmitted by the LMS based rate predictor of the client 200 when the client underflows the client A proxy server (300) for additionally assigning the proxy stream buffer; 를 포함하여 구성되고,It is configured to include, 상기 클라이언트의 LMS 기반 전송률 예측기(240)는, LMS-based rate predictor 240 of the client, 상기 센트럴 스트림 버퍼로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률 u(n)을 지연시키는 딜레이부(241); A delay unit 241 for delaying a transmission rate u (n) of the central stream measured from the central stream buffer; 상기 딜레이부를 통해 지연된 센트럴 스트림의 전송률 u(n)-1에 필터 계수
Figure 112006085869736-pat00028
를 곱해 줌으로, 상기 센트럴 서버의 전송률 추정값
Figure 112006085869736-pat00029
(n)u(n-1)을 출력하는 필터계수 합성부(242); A filter coefficient at a transmission rate u (n) -1 of the central stream delayed through the delay unit
Figure 112006085869736-pat00028
Multiply by the estimated transmission rate of the central server
Figure 112006085869736-pat00029
(n) a filter coefficient synthesizing unit 242 for outputting u (n-1); 상기 센트럴 스트림 버퍼로부터 측정된 센트럴 스트림의 전송률 u(n)과 상기 필터계수 합성부를 통해 산출된 상기 센트럴 서버의 전송률 추정값
Figure 112006085869736-pat00030
(n)u(n-1)을 더해줌으로, 전송률 예측 오차 f(n)를 산출하는 덧셈부(243); 및Transmission rate u (n) of the central stream measured from the central stream buffer and a transmission rate estimation value of the central server calculated through the filter coefficient synthesis unit
Figure 112006085869736-pat00030
an adder 243 for calculating a rate prediction error f (n) by adding (n) u (n-1); And 상기 덧셈부의 결과값인 전송률 예측 오차 f(n)를 이용하여, 상기 전송률 예측 오차 f(n)가 최소가 되도록 상기 필터계수 합성부의 필터 계수
Figure 112006085869736-pat00031
(n)를 업데이트시키는 필터계수 업데이트부(244);Filter coefficients of the filter coefficient combining unit so that the rate prediction error f (n) is minimized using the rate prediction error f (n) that is a result of the addition unit
Figure 112006085869736-pat00031
a filter coefficient updater 244 for updating (n); 를 포함하여 구성되는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치.Adaptive multimedia streaming device based on collaborative transmission is configured to include. 제 2 항에 있어서, The method of claim 2, 상기 필터계수 업데이트부(244)는 필터 계수
Figure 112006085869736-pat00032
(n)를 업데이트하기 위하여 하기의 [수학식 1]을 이용해 필터계수 업데이트 결과값
Figure 112006085869736-pat00033
(n+1)을 산출하여 업데이트시킴을 특징으로 하는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치.The filter coefficient updater 244 is a filter coefficient
Figure 112006085869736-pat00032
Filter coefficient update result using [Equation 1] below to update (n)
Figure 112006085869736-pat00033
An adaptive multimedia streaming device based on cooperative transmission, characterized by updating and calculating (n + 1). [수학식 1][Equation 1]
Figure 112006085869736-pat00034
Figure 112006085869736-pat00034
 여기서,
Figure 112006085869736-pat00035
(n)은 필터 계수를 나타내고, μ는 스텝 사이즈를 나타내며, f(n)은 예측오차를 나타냄.here,
Figure 112006085869736-pat00035
(n) represents the filter coefficient, μ represents the step size, and f (n) represents the prediction error. 제 3 항에 있어서, The method of claim 3, wherein 상기 프록시 서버(300)는 상기 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위하여 상기 센트럴 스트림의 예측값
Figure 112006085869736-pat00036
(n+1)을 산출한 후 그 예측값
Figure 112006085869736-pat00037
(n+1)을 실제 필요한 비디오 데이터 크기 RC(n+1)와 비교하여 버퍼 언더플로우를 예측하는 것을 특징으로 하는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치.The proxy server 300 estimates the central stream to compensate for buffer underflow of the client.
Figure 112006085869736-pat00036
After calculating (n + 1), the predicted value
Figure 112006085869736-pat00037
A cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming device, which predicts buffer underflow by comparing (n + 1) with the actual required video data size R C (n + 1). 제 4 항에 있어서, The method of claim 4, wherein 상기 프록시 서버(300)는 하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 센트럴 스트림의 예측값
Figure 112006085869736-pat00038
(n+1)을 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 장치.The proxy server 300 predicts the central stream using Equation 2 below.
Figure 112006085869736-pat00038
An adaptive multimedia streaming device based on cooperative transmission, characterized by calculating (n + 1). [수학식 2][Equation 2]
Figure 112006085869736-pat00039
Figure 112006085869736-pat00039
 여기서, rC(n)은 프록시 스트림이 소비되는 동안 전송받은 센트럴 스트림의 양을 나타내고, nfC(n+1)은 (n+1)번째 구간에서의 센트럴 스트림의 프레임 수를 나타내며, bpse(n+1)은 (n)번째 구간에서 예측한 다음 구간의 센트럴 스트림의 전송률을 나타냄.Here, r C (n) represents the amount of the central stream received while the proxy stream is consumed, nf C (n + 1) represents the number of frames of the central stream in the (n + 1) th interval, bps e (n + 1) represents the transmission rate of the central stream of the next section predicted in the (n) th section. 삭제delete 센트럴 서버와; 센트럴 스트림 버퍼, 프록시 스트림 버퍼, 스위칭 버퍼, LMS 기반 전송률 예측기를 구비한 클라이언트와; 프록시 서버를 구비하는 멀티미디어 스트리밍 장치의 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법에 있어서,A central server; A client having a central stream buffer, a proxy stream buffer, a switching buffer, and an LMS based rate predictor; In the cooperative transmission-based adaptive multimedia streaming method of the multimedia streaming device having a proxy server, 상기 LMS 기반 전송률 예측기가 클라이언트에서 측정한 센트럴 스트림의 전송률을 입력으로 받아 전송률 예측 오차가 최소가 되도록 필터 계수
Figure 112006085869736-pat00040
(n)를 업데이트하고, 상기 센트럴 서버의 전송률 추정값
Figure 112006085869736-pat00041
(n)u(n-1)을 상기 프록시 서버로 전송하는 제 1 단계(S1); The LMS-based rate predictor receives the data rate of the central stream measured by the client as an input, and filter coefficients to minimize the rate prediction error.
Figure 112006085869736-pat00040
(n) update a rate estimate of the central server
Figure 112006085869736-pat00041
(n) a first step (S1) of sending u (n-1) to the proxy server; 상기 프록시 서버가 상기 클라이언트의 LMS 기반 전송률 예측기에서 전송한 상기 센트럴 서버의 전송률 추정값
Figure 112006085869736-pat00042
(n)u(n-1)을 이용하여 상기 클라이언트의 버퍼 언더플로우를 보상하기 위해 센트럴 스트림의 예측값
Figure 112006085869736-pat00043
(n+1)을 산출하는 제 2 단계(S2); Rate estimate of the central server sent by the proxy server from the LMS based rate predictor of the client
Figure 112006085869736-pat00042
(n) u (n-1) prediction value of the central stream to compensate for the buffer underflow of the client
Figure 112006085869736-pat00043
a second step S2 of calculating (n + 1); 상기 프록시 서버(300)가 상기 센트럴 스트림의 예측값(
Figure 112006085869736-pat00044
(n+1))과 실제 필요한 비디오 데이터 크기 RC(n+1)를 비교하여 버퍼 언더플로우를 예측하는 제 3 단계(S3); The proxy server 300 predicts the predicted value of the central stream (
Figure 112006085869736-pat00044
a third step S3 for predicting the buffer underflow by comparing (n + 1)) with the actual required video data size R C (n + 1); 상기 프록시 서버(300)가 버퍼 언더플로우 예측 결과에 따라 이를 보상하기 위한 프레임 데이터를 계산한 후 센트럴 스트림의 누락 부분을 상기 프록시 스트림 버퍼(220)에 추가적으로 할당하는 제 4 단계(S4); 및 A fourth step S4 of calculating, by the proxy server 300, frame data for compensating for the buffer underflow prediction result and additionally allocating a missing portion of the central stream to the proxy stream buffer 220 (S4); And 상기 클라이언트가 언더플로우가 발생하면 상기 센트럴 스트림 버퍼를 상기 프록시 스트림 버퍼로 전환하여, 상기 프록시 스트림 버퍼로부터 전송된 복구 프레임 데이터를 소비하는 제 5 단계(S5);A fifth step (S5) in which the client converts the central stream buffer into the proxy stream buffer when the underflow occurs, and consumes the repair frame data transmitted from the proxy stream buffer; 를 포함하여 구성되고,It is configured to include, 상기 제 1 단계(S1)에서 상기 LMS 기반 전송률 예측기가 필터 계수
Figure 112006085869736-pat00045
(n)를 업데이트하는 방법은, 하기의 [수학식 1]을 이용해 필터계수 업데이트 결과값
Figure 112006085869736-pat00046
(n+1)을 산출하여 업데이트함을 특징으로 하는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법.In the first step (S1), the LMS based rate predictor is a filter coefficient
Figure 112006085869736-pat00045
(n) is a method of updating the filter coefficient update result using Equation 1 below.
Figure 112006085869736-pat00046
An adaptive multimedia streaming method based on cooperative transmission, characterized by updating and calculating (n + 1). [수학식 1][Equation 1]
Figure 112006085869736-pat00047
Figure 112006085869736-pat00047
 여기서,
Figure 112006085869736-pat00048
(n)은 필터 계수를 나타내고, μ는 스텝 사이즈를 나타내며, f(n)은 예측오차를 나타냄.here,
Figure 112006085869736-pat00048
(n) represents the filter coefficient, μ represents the step size, and f (n) represents the prediction error. 제 7 항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 제 2 단계(S2)에서 상기 프록시 서버는 하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 센트럴 스트림의 예측값
Figure 112006085869736-pat00049
(n+1)을 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 전송 기반 적응형 멀티미디어 스트리밍 방법.In the second step S2, the proxy server estimates the central stream using Equation 2 below.
Figure 112006085869736-pat00049
An adaptive multimedia streaming method based on cooperative transmission, characterized by calculating (n + 1). [수학식 2][Equation 2]
Figure 112006085869736-pat00050
Figure 112006085869736-pat00050
 여기서, rC(n)은 프록시 스트림이 소비되는 동안 전송 받은 센트럴 스트림의 양을 나타내고, nfC(n+1)은 (n+1)번째 구간에서의 센트럴 스트림의 프레임 수를 나타내며, bpse(n+1)은 (n)번째 구간에서 예측한 다음 구간의 센트럴 스트림의 전송률을 나타냄.ㅅHere, r C (n) represents the amount of the central stream received while the proxy stream is consumed, nf C (n + 1) represents the number of frames of the central stream in the (n + 1) th interval, bps e (n + 1) represents the transmission rate of the central stream of the next interval predicted in the (n) th interval.
KR1020050065612A 2005-07-20 2005-07-20 Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration KR100665032B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050065612A KR100665032B1 (en) 2005-07-20 2005-07-20 Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050065612A KR100665032B1 (en) 2005-07-20 2005-07-20 Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR100665032B1 true KR100665032B1 (en) 2007-01-04

Family

ID=37866986

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020050065612A KR100665032B1 (en) 2005-07-20 2005-07-20 Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100665032B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100931375B1 (en) * 2009-05-15 2009-12-11 전자부품연구원 Efficient data streaming method using efficien tparameters and data streaming server
WO2018056692A1 (en) * 2016-09-20 2018-03-29 삼성전자 주식회사 Method and apparatus for providing data to streaming application in adaptive streaming service

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11289350A (en) * 1998-04-01 1999-10-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd Data transmitter

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11289350A (en) * 1998-04-01 1999-10-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd Data transmitter

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
11289350 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100931375B1 (en) * 2009-05-15 2009-12-11 전자부품연구원 Efficient data streaming method using efficien tparameters and data streaming server
WO2018056692A1 (en) * 2016-09-20 2018-03-29 삼성전자 주식회사 Method and apparatus for providing data to streaming application in adaptive streaming service
US11165844B2 (en) 2016-09-20 2021-11-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for providing data to streaming application in adaptive streaming service

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100787314B1 (en) Method and apparatus for adaptive media playout for intra-media synchronization
US7543073B2 (en) System and process for performing an exponentially weighted moving average on streaming data to establish a moving average bit rate
US7536469B2 (en) System and process for controlling the coding bit rate of streaming media data employing a limited number of supported coding bit rates
JP3900413B2 (en) Video information transmission method and program
Jammeh et al. Interval type-2 fuzzy logic congestion control for video streaming across IP networks
US6910079B2 (en) Multi-threshold smoothing
US20060143678A1 (en) System and process for controlling the coding bit rate of streaming media data employing a linear quadratic control technique and leaky bucket model
KR20060065482A (en) A system and process for controlling the coding bit rate of streaming media data
US20110299588A1 (en) Rate control in video communication via virtual transmission buffer
US20100312905A1 (en) Sustaining Live Interactive Streaming
JP2011234370A (en) Controlling adaptive streaming of digital content
US7583707B2 (en) System, method and apparatus for controlling a network post-demultiplexing function
Laoutaris et al. Adaptive playout strategies for packet video receivers with finite buffer capacity
Su et al. Smooth control of adaptive media playout for video streaming
KR20120033847A (en) Apparatus, electronic device and method for adjusting jitter buffer
US10412424B2 (en) Multi-channel variable bit-rate video compression
US20120082214A1 (en) Delay Aware Rate Control In The Context Of Hierarchical P Picture Coding
KR100665032B1 (en) Adaptive multimedia streaming device and method based on collaboration
KR20010033572A (en) System for controlling data output rate to a network
WO2006059885A1 (en) Method for controlling video encoding bit rate based on transport packet length, and apparatus for coding video using the same
Tan et al. A frame rate optimization framework for improving continuity in video streaming
JP4425115B2 (en) Clock synchronization apparatus and program
Ho et al. Mmc01-5: Predictive buffering for multi-source video streaming over the internet
Weng et al. Real-time video streaming using prediction-based forward error correction
Chandran et al. A Statistical Approach to Adaptive Playout Scheduling in Voice Over Internet Protocol Communication.

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121011

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131129

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151028

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171011

Year of fee payment: 12

LAPS Lapse due to unpaid annual fee