심층 신경망을 이용한 영상전송 프로토콜에서의 새로운 파라미터 결정 방법

이종만

doi:10.5573/ieie.2018.55.1.30

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종만 (한화시스템)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제1호(통권 제482호)

발행연도: 2018.1

수록면: 30 - 36 (7page)

DOI: 10.5573/ieie.2018.55.1.30

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최근 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로, RFC 5109의 전방오류정정 기술의 한 종류인 랩터 코드가 활발히 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 고품질의 영상 전송 시에는 데이터가 증가된 만큼 스트리밍 서비스 간에 packet loss 및 bit error 가능성이 크게 증가하였다. 이에 본 논문에서는 최초로 영상품질 및 전송효율 최적화 수행을 위한 심층 신경망(Deep Neural Networks) 기반 영상전송 프로토콜 매개변수 결정 방법을 제안한다. 제안하는 심층 신경망은 PLR(Packet Loss Rate), data rate를 입력 변수로 받아 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)과 전송효율 최적화 관점에서 패킷 크기 및 랩터 FEC 매개변수를 출력한다. 제안 방법은 PSNR이 유사한 수준에서 기존 멀티미디어 전송 프로토콜 방법 대비 평균 1.72%의 영상데이터 throughput 성능 향상을 보였다. 이는 심층 신경망을 이용하면 군용통신과 같은 제한된 주파수 자원 또는 혼잡한 트래픽 환경에서 고품질의 실시간 영상 전송 시 충분히 활용 가능할 것임을 시사한다.

#real time video transmission #deep neural network #raptor FEC code #PSNR #throughput

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S. K. Na and J. S. Ahn, Research Trends of Voice / Video Streaming (Streaming) Technology. Broadcasting and Media, 5 (2), 56-64, 2000. S. A. Kang and H. J. No and B. K. Lee and E. S. Ryu, Tile PU Partitioning-based Unequal Error Protection for Robust HEVC Video Streaming, Proceedings of the Korean Information Science Society Conference, 1727-1729, 2016. J. H. Seo and G. Y. Kim and C. H. M and J. Y. Lee and S. E. Hong, A Study on the Deep Learning-based Point-to-Point MIMO Channel Wireless Transmission Technology, Korean Institute of Communication Sciences, 412-413, 2017. A. Shokrollahi, “Raptor codes,” IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 52, No. 6, pp. 2551-2567, Jun. 2006. O. C. Kwon and H. J. Song, Raptor Codes-based Multipath Multimedia Transport Protocol over Wireless Networks, Proceedings of the Korea Information Science Society Conference, 1243-1245, 2014.

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