| 1 |
1
미디어 스트리밍 처리 장치의 프로세서에 의해 수행되는 미디어 스트리밍 처리 방법으로서,하나 이상의 수신단 디바이스로부터 네트워크 가용 대역폭 및 현재 재생 버퍼 상태에 대응하여 선택한 제1 세그먼트의 크기와, 상기 수신단 디바이스가 원하는 상기 세그먼트의 수신 시간으로서의 목표 수신 시간을 포함하는 스트리밍 요청 신호를 수집하는 단계;전송계층으로부터, 상기 수신단 디바이스의 연결에 대한 혼잡 윈도우의 크기 및 왕복 시간(round trip time)을 포함하는 상태 정보와, 내부에 구비된 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터의 크기를 추출하는 단계;상기 스트리밍 요청 신호와, 상기 상태 정보와, 상기 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터의 크기를 기반으로 하여 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단하는 단계;상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생함에 따라, 상기 스트리밍 요청 신호를 기반으로 하여 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치인지 여부를 판단하는 단계; 및상기 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치임에 따라, 상기 제1 세그먼트의 크기를 조정하는 단계를 포함하는,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단하는 단계는,제1 혼잡조건 내지 제4 혼잡조건 중 하나 이상을 만족함에 따라 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있다고 판단하는 단계를 포함하고,상기 제1 혼잡조건은, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에 접속된 상기 수신단 디바이스의 개수가 기설정된 개수 이상임을 포함하고,제2 혼잡조건은, 상기 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터 크기가 기설정된 기준값 이상임을 포함하고,제3 혼잡조건은, 상기 혼잡 윈도우의 크기가 감소되는 현상이 일정 횟수 이상 연속적으로 발생함을 포함하고, 제4 혼잡조건은, 상기 왕복 시간(round trip time)의 연속적인 증가가 일정 횟수 이상 발생함을 포함하는,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서,상기 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단하는 단계는,수신단 디바이스의 접속에 의해 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 생성한 혼잡 제어 신호를 기반으로 하여 미디어 스트리밍 처리 장치의 혼잡도 여부를 예측하는 제1 심층신경망 모델을 이용하여, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 예측하는 단계를 포함하고,상기 제1 심층신경망 모델은,미디어 스트리밍 처리 장치에 접속된 수신단 디바이스의 개수와, 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터 크기와, 혼잡 윈도우의 크기와, 왕복 시간(round trip time)을 입력으로 하고, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치의 혼잡도 유/무를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서,상기 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치인지 여부를 판단하는 단계는,상기 수신단 디바이스로의 세그먼트 전송 추정 시간을 산출하는 단계; 및상기 세그먼트 전송 추정 시간 및 상기 목표 수신 시간의 비교를 통하여 상기 세그먼트 전송 추정 시간이 상기 목표 수신 시간보다 더 큼에 따라 병목지점을 상기 미디어 스트리밍 처리 장치로 결정하는 단계를 포함하는,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 5 |
5
제 4 항에 있어서,상기 세그먼트 전송 추정 시간을 산출하는 단계는,상기 수신단 디바이스가 선택한 상기 제1 세그먼트의 크기를, 상기 네트워크 가용 대역폭으로 나눈값에, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치 상에 남아있는 이전 세그먼트의 잔류 시간을 가산한 결과를 세그먼트 전송 추정 시간으로 산출하는 단계를 포함하는, 미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 6 |
6
제 5 항에 있어서,상기 세그먼트 전송 추정 시간을 산출하는 단계는,상기 미디어 스트리밍 처리 장치에 접속한 수신단 디바이스로부터 수신한 스트리밍 요청 신호를 기반으로 세그먼트 전송 추정 시간을 예측하는 제2 심층신경망 모델을 이용하여, 세그먼트 전송 추정 시간을 예측하는 단계를 포함하고,상기 제2 심층신경망 모델은,수신단 디바이스로부터 수신하는 네트워크 가용 대역폭 및 현재 재생 버퍼 상태에 대응하여 선택한 제1 세그먼트의 크기와, 미디어 스트리밍 처리 장치 상에 남아있는 이전 세그먼트의 잔류 시간을 입력으로 하고, 세그먼트 전송 추정 시간을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 7 |
7
제 4 항에 있어서,상기 제1 세그먼트의 크기를 조정하는 단계는,상기 세그먼트 전송 추정 시간이 상기 목표 수신 시간을 초과하지 않는 세그먼트 중 가장 큰 세그먼트를 제2 세그먼트로 결정하는 단계; 및상기 제1 세그먼트의 크기를 상기 제2 세그먼트의 크기로 조정하는 단계를 포함하는,미디어 스트리밍 처리 방법
|
| 8 |
8
컴퓨터를 이용하여 제 1 항 내지 제 7 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
|
| 9 |
9
미디어 스트리밍 처리 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 하나 이상의 수신단 디바이스로부터 네트워크 가용 대역폭 및 현재 재생 버퍼 상태에 대응하여 선택한 제1 세그먼트의 크기와, 상기 수신단 디바이스가 원하는 상기 세그먼트의 수신 시간으로서의 목표 수신 시간을 포함하는 스트리밍 요청 신호를 수집하고,전송계층으로부터, 상기 수신단 디바이스의 연결에 대한 혼잡 윈도우의 크기 및 왕복 시간(round trip time)을 포함하는 상태 정보와, 내부에 구비된 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터의 크기를 추출하고,상기 스트리밍 요청 신호와, 상기 상태 정보와, 상기 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터의 크기를 기반으로 하여 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단하고,상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생함에 따라, 상기 스트리밍 요청 신호를 기반으로 하여 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치인지 여부를 판단하고,상기 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치임에 따라, 상기 제1 세그먼트의 크기를 조정하도록 야기하는 코드를 저장하는,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 10 |
10
제 9 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단 시에, 제1 혼잡조건 내지 제4 혼잡조건 중 하나 이상을 만족함에 따라 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있다고 판단하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 제1 혼잡조건은, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에 접속된 상기 수신단 디바이스의 개수가 기설정된 개수 이상임을 포함하고,제2 혼잡조건은, 상기 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터 크기가 기설정된 기준값 이상임을 포함하고,제3 혼잡조건은, 상기 혼잡 윈도우의 크기가 감소되는 현상이 일정 횟수 이상 연속적으로 발생함을 포함하고, 제4 혼잡조건은, 상기 왕복 시간(round trip time)의 연속적인 증가가 일정 횟수 이상 발생함을 포함하는,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 판단 시에, 수신단 디바이스의 접속에 의해 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 생성한 혼잡 제어 신호를 기반으로 하여 미디어 스트리밍 처리 장치의 혼잡도 여부를 예측하는 제1 심층신경망 모델을 이용하여, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에서 혼잡이 발생하고 있는지 여부를 예측하도록 야기하는 코드를 포함하고,상기 제1 심층신경망 모델은,미디어 스트리밍 처리 장치에 접속된 수신단 디바이스의 개수와, 소켓 버퍼 상에 현재 대기하고 있는 데이터 크기와, 혼잡 윈도우의 크기와, 왕복 시간(round trip time)을 입력으로 하고, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치의 혼잡도 유/무를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 12 |
12
제 9 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 병목지점이 상기 미디어 스트리밍 처리 장치인지 여부를 판단 시에, 상기 수신단 디바이스로의 세그먼트 전송 추정 시간을 산출하고,상기 세그먼트 전송 추정 시간 및 상기 목표 수신 시간의 비교를 통하여 상기 세그먼트 전송 추정 시간이 상기 목표 수신 시간보다 더 큼에 따라 병목지점을 상기 미디어 스트리밍 처리 장치로 결정하도록 야기하는 코드를 저장하는,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 13 |
13
제 12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 세그먼트 전송 추정 시간을 산출 시에, 상기 수신단 디바이스가 선택한 세그먼트의 크기를, 상기 네트워크 가용 대역폭으로 나눈값에, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치 상에 남아있는 이전 세그먼트의 잔류 시간을 가산한 결과를 세그먼트 전송 추정 시간으로 산출하도록 야기하는 코드를 저장하는,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 14 |
14
제 12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 세그먼트 전송 추정 시간을 산출 시에, 상기 미디어 스트리밍 처리 장치에 접속한 수신단 디바이스로부터 수신한 스트리밍 요청 신호를 기반으로 세그먼트 전송 추정 시간을 예측하는 제2 심층신경망 모델을 이용하여, 세그먼트 전송 추정 시간을 예측하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 제2 심층신경망 모델은,수신단 디바이스로부터 수신하는 네트워크 가용 대역폭 및 현재 재생 버퍼 상태에 대응하여 선택한 제1 세그먼트의 크기와, 미디어 스트리밍 처리 장치 상에 남아있는 이전 세그먼트의 잔류 시간을 입력으로 하고, 세그먼트 전송 추정 시간을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,미디어 스트리밍 처리 장치
|
| 15 |
15
제 12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 제1 세그먼트의 크기를 조정 시에, 상기 세그먼트 전송 추정 시간이 상기 목표 수신 시간을 초과하지 않는 세그먼트 중 가장 큰 세그먼트를 제2 세그먼트로 결정하고,상기 제1 세그먼트의 크기를 상기 제2 세그먼트의 크기로 조정하도록 야기하는 코드를 저장하는,미디어 스트리밍 처리 장치
|
