Wireless Streaming and Cross Layer Optimization 기간 :

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연구 목표
 무선 네트워크의 기술과 비디오 압축 기술의 발달에 따라 무선 환경에서의 스트리밍 서비스가 점차 늘어날 것으로 예상된다. 그러나 무선 네트워크의 특성인 채널 간섭, 지연, 대역폭 변화와 스트리밍 서비스의 시간 내 패킷 전송 요구 조건등이 맞물려 무선 환경에서의 스트리밍 서비스의 QoS 가 그리 만족적이지 않다. 본 연구에서는 각 계층 간의 고유 정보를 타 계층에서 사용하여 무선 환경에서의 스티리밍 서비스의 QoS 를 극대화 하는데 목표를 두고 있다.
 
연구 내용
  무선 네트워크 기술의 발달로 많은 이들이 자유롭게 무선 네트워크 802.11 a,b,g 등을 이용해 인터넷에 접속하고 있으며 대역폭도 802.11g 의 경우 최대 54Mbps 에 이른다.
 


그림 1 무선 네트워크의 진화
 
 이처럼 무선 네트워크의 발달에 따라 무선 네트워크를 이용한 스트리밍 서비스도 점차 증가하고 있다. 그러나 스트리밍 서비스의 경우 패킷의 크기가 매우 다양해서 (I 프레임의 경우 그 크기가 B 프레임의 수십, 수백배에 이른다.) 트래픽이 bursy 하며, 다른 어플리케이션과 달리 전송되는 패킷이 데드라인을 넘기기 전에 도착해야 한다는 특징이 있다. 그리고 무선 네트워크의 경우 유선과 달리 이용 가능한 대역폭이 지속적으로 변하며 이는 채널 간섭, 멀티 패스 페이딩, 쉐도윙 등의 요인이 복합적으로 작용하여 나타나는 결과이다. 이와 같은 네트워크의 이용 가능한 대역폭에 능동적으로 대처하기 위해 멀티미디아 Scalable Encoding 기법이 개발되기도 하였으나, 이는 네트워크 대역폭의 변화를 알기 어려울 뿐만 아니라, 인코딩 기술의 복잡성 때문에 널리 사용되지는 않았다.
 


그림 2 Scalable Encoding Method
 
 기존의 유선 환경에서 스트리밍을 하는 방식을 그대로 무선 환경에서 하기에는 QoS 가 만족할 만큼 나오지 못하는 것이 사실이다. 본 연구에서는 각 계층의 고유 정보, 특히, 어플리케이션 계층의 패킷의 중요성을 이용하여 이를 네트워크 계층에서 사용하는 다계층 최적화 기법을 제안한다. 각 패킷의 중요성을 정확히 측정하기 위해 Packet Significance 를 개념을 도입하였으며, 이는 각 프레임 정보를 저장한 패킷이 loss 되었을 경우에 클라이언트의 화질 열화 정도를 PSNR 로 측정한 것이다. 정확한 Packet Packetsignificance 값을 알기 위해서는 레이어와 프레임의 관계를 정확히 알 필요가 있다.
 


그림 3 프레임(Frame)과 레이어(Layer)의 관계
 
 이 Packet significance 값을 이용하여 네트워크의 사용 가능한 대역폭에 맞추어 스케쥴링을 하여 traffic burstiness 를 줄였으며, 또한 네트워크 계층에서의 optimal 한 transmit power 값을 채널 간섭과 Packet significance 를 이용하여 계산한다.
 


그림 4 트레픽 스무딩 (Traffic Smoothing) 기법을 통한 Burstness 감소
 


그림 5 Optimal 한 Power 와 채널 간섭 (Interference) 의 관계
 본 연구의 최종 목표는 클라이언트(Client) 의 QoS 값을 극대화 시키는 것이 초점을 맞추고 있다.