QoE-aware Network Selection Algorithm for Scalable Video Streaming Services in the Heterogeneous Wireless Networks

* 경희대학교 전자정보대학 전자전파공학과 (College of Electronic and Information, Kyunghee University) ** 한국전자통신연구원 (Electronics and Telecommunications Research Institute)

*** 미디어코러스 (MediaChorus) ‧ 제1저자 (First Author) : 석주명 ‧ 투고일자 : 2011년 1월 25일

‧ 심사(수정)일자 : 2011년 1월 26일 (수정일자 : 2011년 2월 22일) ‧ 게재일자 : 2011년 2월 28일

다종 무선망 환경에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘 방법

QoE-aware Network Selection Algorithm for Scalable Video Streaming Services in the Heterogeneous Wireless Networks

석주명^*, 손정현^***, 서덕영^*, 김규헌^*

Joo-Myoung Seok

, Jung-Hyun Son

, Doug-Young Suh

and Kyu-Heon Kim

요 약

다수의 이종 무선망들 중에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스에 적합한 망을 선택하는 경우, 기존에는 망 품질만을 고려하였다. 그러나 사용자 중심의 체감품질을 고려하지 않고 망 선택을 함에 따라 서비스에 대한 체감 만족이 낮아지는 문제가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위해 망 의 품질뿐만 아니라 일반 사용자, 가격민감 사용자, 품질민감 사용자로 사용자의 소비성향을 구분하고 비디오 품질열화에 대한 서비스 가격 만족도 등을 고려한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘을 제안한다. 실험결과 일 반 사용자보다 가격민감 사용자와 품질민감 사용자는 각각 36%, 9% 정도 체감만족 향상을 갖는 망을 선택할 수 있었다.

Abstract

Most previous work on network selection in heterogeneous wireless networks has concentrated on the quality of the network alone. Therefore, users are not satisfied with network quality based network selection due to different user preferences. To solve this problem, we proposes a QoE-aware network selection algorithm that is based on the consumption patterns of user preferences which is divided into normal user, cost-sensitive user, quality-sensitive user and video quality as well as network quality. As a result of experiments, cost-sensitive user and quality-sensitive user are satisfied with enhanced QoE by 36% and 3% from the proposed network selection algorithm compared to the normal user, respectively.

Key words : Scalable Video Streaming, Network selection, QoE, User preference

I. 서 론

최근에는 유무선 방송과 인터넷이 결합하는 방송 통신융합망을 넘어 언제 어디서나 원하는 멀티미디

어에 접근이 가능한 스마트 네트워크 시대로 진화하

고 있다. 더욱이, 사용자는 스마트 폰을 이용하여 원

하는 멀티미디어에 끊김없이, 즉각적으로 획득하기

를 원하고 있다. 결국 사용자는 스마트 폰의 멀티 무

선 인터페이스를 이용하여 3G 망을 이용할지, WLAN 망을 이용할지를 선택하여야만 한다. 많은 사 람들은 서비스 품질과 상관없이 무조건 저렴한 망을 선택하는 등의 방법으로 망을 선택한다. 그러나 비디 오처럼 많은 자원이 사용되는 서비스는 개인적인 소 비성향에 따라 선택방법이 다를 수 있다 [1]. 예를 들 어 품질변화가 있더라도 끊김없이 비디오 서비스가 되기를 원하거나, 혹은 품질이 지속적으로 유지되길 원하거나, 음성만을 요구하는 등 사용자마다 서로 다 른 요구기준이 있을 수 있다. 이러한 개인 선호기준 에 의한 서비스 품질을 결정하는 것을 사용자 중심의 체감품질 (QoE : Quality of Experience) [6] 이라고 한 다.

그림 1과 같이 단말은 3G, WLAN, WiBro 망간 핸 드오버 시 비디오 품질 변화, 서비스 가격 변화에 대 한 체감만족을 기준으로 망을 선택한다 [2].

WLAN

WiBro 3G

moving

그림. 1. 이종무선망간 핸드오버 시에서 망 선택 환경 Fig. 1 Network selection problem among the heterogeneous wireless networks for handover

이러한 망 선택 알고리즘 대한 기존 연구 동향은 다음과 같다. Joe [3]은 단말전원의 수명시간과 서비 스 특성에 따라 무선망을 선택하는 방법을 제안하였 고, Ormond [4]는 가격 단가가 다른 망 사이에서 서 비스를 위해 사용자가 지불하고자 하는 금액의 효용 가치를 산출하는 방법을 제안하였다. 특히, 효용함수 검증을 위해 사용자의 선호에 따른 효용가치 차이는 비실시간 서비스의 전송시간과 서비스 가격을 이용 하여 실험하였다. 또한, 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스분야에서는 최선의 품질보장을 위해 좀 더 중 요한 비디오 데이터가 전송이 잘 될 수 있도록 하는 우선순위 에러 강인성 연구도 진행되어 왔다 [7]. 그 러나 비디오의 품질과 서비스 가격, 사용자의 소비성 향을 고려하여 망을 선택 방법에 대한 연구는 초기

단계이다 [1].

따라서 본 논문에서는 이종망의 핸드오버 상황에 서 비디오 스트리밍 서비스 제공 시 개인이 선호하는 소비성향에 따라 합리적인 가격을 지불함으로써 얻 는 만족도를 이용한 체감품질기반의 망 선택 알고리 즘을 제안하고자 한다.

이를 위해 2장에서는 제안하는 체감품질기반의 망 선택 알고리즘을 설명한다. 3장은 실험을 통해 제안 한 방법을 검증하고, 결론을 4장에서 맺는 것으로 구 성한다.

Ⅱ. 체감품질기반의 망 선택 알고리즘

우리가 고려하는 기본적인 가정은 망의 가용비트 율과 개인이 선호하는 소비성향이라는 두 가지 제한 인자를 고려하여 기존의 망 품질기반에서 사용자 중 심의 체감품질기반으로 망을 선택할 수 있도록 하는 것이다.

본 논문에서는 소비성향 종류를 일반적인 서비스 를 받길 원하는 일반 사용자, 비디오 품질을 우선적 으로 보장받으려 하는 품질민감 사용자, 가격을 우선 적으로 보장받으려 하는 가격민감 사용자로 분류하 고자 한다.

2-1 체감품질 불만족도, J

단말의 위치에 따라 접속 가능한 망의 종류와 각 망 사용 가격, 가용비트율은 서로 다르다. 뿐만 아니 라 사용자 수 및 사용량 등에 의해 망의 품질은 지 속적으로 변하므로 주기적인 망의 품질 측정이 필요 하다. 특히, 비디오 서비스는 많은 망 자원을 필요로 하므로 망의 가용비트율과 패킷손실율 (PLR : Packet Loss Ratio) 에 민감할 수 밖에 없다 [9].

본 논문에서는 주기적으로 측정된 망 품질과 개 인이 선호하는 소비성향에 따라 불만족도 J 가 최소 인 n* 을 선택하는 체감품질기반의 망 선택 알고리 즘을 제안하며, 그 알고리즘은 아래의 식 (1) 과 같다.

*

arg min ( ) _{n n}

n = J (1)

,

( ( ))

n n n j n n

J = C - U D R

/

max

D

MSE MSE

n n n

C = c R

계층 번호

누적비트율 (Kbps)

누적품질 PSNR(dB)

품질 열화도(D)

1 192 20.65 1

2 224 24.41 0.65

3 256 28.21 0.42

4 320 29.62 0.36

5 384 30.75 0.31

6 768 33.70 0.22

7 896 34.26 0.21

8 1024 35.13 0.19

9 1280 36.30 0.17

10 1536 37.24 0.15

보다 자세하게 설명하면, 망 n ∈ [1, N] 은 연결 가능한 하나 이상인 N 개의 망이 동시에 공존하는 경우를 의미하며, 망별로 발생되는 불만족도 J

를 산출하여 그 값이 최소인 망을 선택한다. 여기서 불 만족도 J

은 식 (2) 를 이용하여 계산한다.

(2)

C

은 서비스를 위해 사용자가 지불한 서비스 가 격을 의미하며, U

는 j 사용자가 가지는 서비스 만 족 가격을 의미한다. 이 함수는 비디오 데이터의 비 트율 R

과 비디오 품질열화도 D

으로 계산한다.

(3)

C

은 가용비트율과 패킷손실율 p

, 단위가격 c

에 의하여 식 (3) 으로 표현한다. 참고적으로 망의 실제 가용대역폭 r

은 R

보다 훨씬 큰 값이어야 한다. 이 유는 R

(1+

) 을 전송할 수 있어야 하기 때문이다.

여기서

은 패러티 비트율을 의미하며, 패킷손실 시 복구가 가능하도록 하는 부가 데이터이다.

다양한 패리티 생성 방법들이 있지만, 본 논문의 목적과 관계가 적기 때문에 가용비트율 계산 시, 패 킷손실율과 따른 패리티 비트율만 포함하기로 한다.

2-2 품질열화도,

망의 품질변화와 사용자의 소비선호 성향에 맞추 어 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 하 나의 비디오를 다수의 품질로 계층화하여 서비스할 수 있는 스케일러블 비디오 부호화 (layered video coding) 기술이 필요하다. 현재 적합한 표준 코덱으로 는 ITU-T와 ISO/IEC JTC1의 JVT (Joint Video Team) 에서 표준화된 H.264/MPEG-4 SVC (Scalable Video Coding) 가 있다[5]. SVC는 H.264/MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 구조를 확장한 것으로 품질 적 (SNR : Signal Noise Raito), 공간적 (spatial), 시간 적 (temporal) 계층부호화 기법을 갖는다. 이를 통해 기본 계층 (basement layer)와 하나 이상의 고급계층 (enhancement layer) 으로 부호화할 수 있다 [5], [8].

이는 가용비트율에 따라 일부 계층만 전송하여도 복호화가 가능하므로, 사용자가 수신한 비디오 계층 스트림 수에 따라 서비스 품질 차별화가 가능한 장점 이 있다. 이로 인해 나타나는 영상품질 변화를 측정 하기 위하여 원래 영상과 복호화된 영상의 평균 에러 값인 Mean Square Error (MSE) 를 사용한다.

255 /10

PSNR

MSE = (4)

MSE 는 식 (4) 와 같으며, 비디오 화질 평가의 객 관적 지표로 사용되는 PSNR (Peak Signal Noise Ratio) 를 활용하여 구한다 [8].

MSE 의 값은 지수 증감을 보이기 때문에 품질열 화도, D 를 구하기 위하여 식 (5) 와 같이 정규화한다.

(5)

여기서 MSE

은 가장 낮은 비디오 품질을 의미하 며, 본 논문에서는 기본 계층만 수신했을 때를 의미한 다. 표 1는 352x288 해상도를 가진 ‘Football’ 영상을 SVC 로 부호화한 결과이며, 비트율-품질열화 곡선 (Rate-Distortion Curve) 으로도 표현할 수 있다 [8].

가용비트율이 비디오의 최고 품질계층의 비트율 을 만족시키지 못하는 경우, 가용비트율을 만족시키 는 최대 비디오 계층까지만 전송한다. 예를 들어, 현 재 가용비트율이 800Kbps 라면 6계층 (768Kbps) 까지 만 보내는 것이 최적의 해가 된다.

표 1.‘Football’ 영상의 SVC 인코딩 결과

Table 1. SVC encoding results of ‘Football’ sequence

,max

min

,max

min

exp[ (1 ) / ] 1 exp[ (1 ) / ] 1 0

1 0

1

n j

nj j

j n

nj j

U D for

D

U D for

D

r r

r

r

- - -

ì ´ ¹

ï - - -

ïí ï -

´ =

ï -

î

0 ,max 0

,max

,max ,max 0

n j n

nj

j j n

C for U C

U

U for U C

ì ³

= í ï ïî <

그림 2. 소비성향에 따른 ‘Football’ 영상의 품질열화-가격 만족도, U(D) 곡선 Fig. 2 Distortion-Cost curve for ‘Football’

sequence

2-3 체감품질에 대한 가격 만족 함수, U(D)

본 논문에서는 사용자마다 다른 소비성향을 가지 고 있을 때, 식 (6) 과 같이 비디오 품질변화에 따른 서비스 가격 만족 함수, U

(D

) 를 정의하였다. 이 함 수는 [4] 가 제안한 효용함수를 활용하여 수정하였다.

(6)

(7)

여기서 D

는 최소 화질열화, 즉, 모든 비디오 계 층 스트림을 수신하였을 때를 의미한다. U

는 무 선망 n 마다 사용자 j 가 지불하고자 하는 최대 서비 스 이용 금액으로 식 (7) 에 의해 계산된다. 만약 최 대의 품질을 서비스 받는다면 사용자는 당초 지불하 려 했던 U

만큼의 금액을 마땅히 지불할 것이지 만, 서비스의 품질에 열화가 발생한다면 제공받는 서 비스가 U

만큼의 가치에 미치지 못하다는 생각 을 할 것이다. 이 때 사용자의 성향에 따라 가격 만족 도 감소 형태가 다르다.

식 (6) 에서 따르면 가격을 우선적으로 고려하는 사용자 j 는 음수의 ρ를 갖고, 품질을 우선적으로 고 려하는 사용자는 양수의 ρ를 가진다. 반면 평균적으 로 기존과 유사한 서비스를 받기를 원하는 일반 사용 자는 ρ가 0 이 되는 함수형태를 갖는다.

식 (7) 에 따르면 만약 사용자 j 가 지불할 수 있는

금액 U

가 망 n 이 가지는 단위시간당 지불 금액

보다 크다면, 해당 망에서 사용자가 지불하는 금액은 단위시간당 지불 금액 C

과 같게 된다. 이는 정책적 으로 정해진 단위시간당 금액에 대하여 이미 최대의 서비스를 공급하기 때문에 그 금액을 초과하여 금액 을 지불하더라도 효과를 볼 수 없기 때문이다. 반대 로 사용자가 지불할 수 있는 금액이 망 n 의 단위시 간당 지불 금액보다 작다면, 해당 망에서 사용자가 지불하는 금액은 사용자가 지불하려 하는 서비스의 이용 금액 U

가 된다.

그림 2는 식 (6), (7) 에 따라 ‘Football’ 영상의 계층 별 품질변화에 따른 서비스 가격 만족을 (Distortion -Cost Curve), U(D) 를 정규화하여 보여준다. 품질보다

저렴한 가격에 선호 가중치를 둔 가격민감 사용자 는 다소 품질의 열화가 발생하더라도 만족할 것이고, 가격에 상관없이 고품질의 서비스를 받고자 하는 품 질민감 사용자는 약간의 품질 열화가 발생하더라도 서비스에 대한 만족도가 급격히 하락할 것이다.

Ⅲ. 실험환경 및 결과

표 2. 제안한 망 선택 알고리즘 수행절차 Table 2. Procedure for the proposed algorithm

Prepared Procedure

1: When a terminal joins a scalable video service,

I= getVideoQuality (bitrate, PSNR); // each layer

ρ= getUserPreference (Normal, Cost-sensitive,

2: When a terminal detects a new network,

c

Proposed Procedure

if (More than one network exists? ) for ( a number of networks, n--) { 1: (rn

,P

P

3: Rn = setAvailableVideobitrate (

r

)

//S* : the maximal set of layers for the video

6: Cn = calculateUserPaymentCost (S*) by Eq.(3) 7: Un = calculateSatisfactionCost (S*, ρ) by Eq.(6) or Eq.(7)

8: Jn* = storeDissatisfaction (Cn

,U

9: (Jn,, S**) = storeDissaticfaction(arg min Jn*) //S** : the optimal set among of S*

} else

1: try again searching networks through the multimode interfaces

Finally, Select the best network by Eq.(1) for vertical handover

실험영상 측정 Metrics 일반

사용자 가격민감

사용자 품질민감

사용자 Football

평균 가격 (cents)

( CSRavg(%) ) 150.82 95.83

( -36.46) 208.29 (+38.11 ) 평균 품질(dB)

( PGRavg(%) ) 34.92 33.18

(-4.97) 35.99 (+3.06) Soccer

평균 가격 (cents)

( CSRavg(%) ) 196.12 152.30

(-22.34) 214.30 (+9.27) 평균 품질(dB)

( PGRavg(%) ) 32.84 30.99

(-5.64) 33.53 (+9.27) Foreman

평균 가격 (cents)

( CSRavg(%) ) 161.12 115.98

(-28.02) 205.58 (+27.59) 평균 품질(dB)

( PGRavg(%) ) 34.68 32.78

(-5.47) 35.87 (+3.43)

본 장에서는 제안 방법의 검증을 위해, 그림 1을 기반으로 다음과 같이 실험 시나리오를 정하였다.

단말은 10분 동안 화살표 방향에 따라 일정한 속 도로 이동 하는 동안, 연결 가능한 WiBro, WLAN, 3G 중에서 제안방법으로 핸드오버 대상 망을 선택하도 록 하였다. 실험효과를 분석하기 위해 각 망의 핸드 오버 지연시간은 같다고 가정하였으며, 각 무선망의 서비스 가격은 Kbps당 3G=0.2, WiBro=0.15, WLAN=0.1 cent/sec 로 정의하였다.

WiBro 의 가용비트율의 측정데이터는 [7] 을 활용 하였고, 현재 사용자의 소비성향 정보, 연결 가능한 모든 무선망의 신호강도와 비트 에러율를 측정할 수 있다고 가정하였다 [9].

3-1 실험절차

표 2 는 제안한 체감품질기반의 망선택 알고리즘 의 절차이며, 이에 따라 실험하도록 한다.

3-2 실험결과

표 3 은 본 논문에서 정의한 사용자 소비성향에 따 라 가장 작은 J

를 가진 비디오 최적 계층 집합, S**

를 보여주고 있다. S** 는 품질열화변화에 따라 서비 스 가격의 불만족도가 변하는데 가용비트율이 충분 하더라도 무조건 최대 영상품질 아닌 비디오 품질에 대한 서비스 가격의 만족 정도에 따라 최적의 계층 스트림이 정해진다. 따라서 소비성향에 따른 체감품 질 만족에 따라 최적 계층인 S** 까지만 스트리밍 된 다.

표 3. 사용자 소비 성향에 따른 ‘Football’ 영상의 최적 계층 집합, S**

Table 3. The patten of user consumption based optimal set of layers, S** of 'Football' video

S**

가격민감 (Cost-sensitive

user)

일반 사용자 (Normal user)

품질민감 (Quality-sensitive

user)

3G 6 8 10

WiBro 6 9 10

WLAN 6 10 10

그림 3은 실험 시나리오에 따라 제안한 방법으로

각 망의 가용비트율 변화에 맞추어 망과 계층 스트림 을 선택한 결과를 보여주고 있다. 그림 3의 (가)와 ( 나)는 가격민감 사용자와 품질민감 사용자의 망 및 계층 스트림의 선택결과이며, 일반 사용자의 결과와 비교하여 보여준다.

좀더 자세하게 설명하면, 그림 3 (가) 에서 30초 (A 지점) 에 일반 사용자와 가격민감 사용자는 3G 망이 충분한 대역폭이 있음에도 불구하고 표 3에 근거하 여 각각 8 계층과 6 계층을 소비할 것이다. 또한, 가 격민감 사용자는 250초 (B 지점) 에는 가격이 저렴한 WLAN 망을 선택하며, 470초 (C 지점) 에서는 A 지 점과 동일한 이유로 WLAN 망에서 6계층까지만 스 트리밍 받는다. 표 3에서 보면, 상위계층 7~10 계층까 지 수신하기 위하여 비싼 가격을 지불하여야 되기 때 문이다. 반면에, 품질민감 사용자는 D 지점과 같이 품질이 보다 높은 스케일러블 비디오 서비스를 제공 하는 망을 선택할 것이다. 그러나 380초 (E 지점) 를 보면 품질민감 사용자도 선호 품질의 기대치보다 가 격현실이 큰 경우 품질이 낮은 망을 선택하기도 한 다.

이와 같이 비디오 품질열화에 대한 소비가격, 소 비성향에 따른 불만족이 최소인 망을 선택할 수 있어 제안한 방법을 검증할 수 있었다.

표 4. 실험 시나리오에 따른 CSRavg and PGRavg

Table 4. CSRavg and PGRavg during the experimental sensories

제안 방법으로 망을 선택한 결과에 대하여 개인

소비성향에 따른 가격절감과 혹은 품질개선 정도를

측정하기 위하여 평균 가격 절약율, CSR

(Cost

Saving Ratio) 평균 화질 개선율, PGR

(PSNR Gain

Ratio) 과 같이 두 가지 측정 방법을 정의하였다.

(가) 가격민감 사용자 (Cost-sensitive user)

(나) 품질민감 사용자 (Quality-sensitive user) 그림 3. 실험 시나리오에 따른 체감품질기반의 망 선택 결과

Fig. 3 QoE-aware network selection for scalable video streaming according to the experimental scenarios.

표 4 는 두 가지 측정방법을 활용하여 일반 사용자 의 망 선택 결과와 비교하였다. 또한, “Soccer",

"Foreman" [5], [8] 등 다른 영상도 추가 실험하였다.

그 결과, 가격민감 사용자는 일반 사용자 대비 28%

~ 36% 의 가격절감을, 품질민감 사용자는 3% ~ 9%

정도의 향상된 비디오 품질을 경험함으로써 개인이 선호하는 소비성향에 따라 만족효과가 있음을 알 수 있다. 참고적으로, 비율 값이 크다고 하여 제안 방법 효과측면의 차이를 의미하지는 않는다. 이런 값의 차 이는 부호화 방법, 비트율-품질열화 곡선 등에 의존 적이기 때문이다.

Ⅳ. 결 론

본 논문에서 제안한 체감품질기반의 망 선택 알고 리즘은 시간에 따라 변하는 망의 품질변화 뿐만 아니 라 비디오 품질과 사용자 선호 소비성향을 고려하여 망 선택이 가능하도록 하였다. 제안 방법으로 사용자 는 기존의 망 품질 변화 기반의 일률적인 망 선택결

과보다 더 나은 서비스 만족감을 가지게 될 것으로 기대한다. ‘Football’ 스케일러블 비디오 스트리밍 서 비스를 예로 볼 때, 기존 일반 사용자보다 가격민감 사용자는 36% 정도의 가격절감효과를 보았고 품질 민감 사용자는 3% 정도의 품질 향상을 보였다. 결과 적으로, 망 품질만을 고려한 기존 방법보다 사용자 는 자신의 선호에 맞는 스케일러블 비디오 서비스를 경험할 수 있다.

앞으로 다양한 무선망이 등장하고, 멀티 무선인터 페이스가 내장된 스마트 폰의 보급이 확산되면, 제안 방법이 필요할 것으로 예상한다. 또한, 플로우 이동 성 (flow mobility) 에 대한 관심이 커지면서 계층별로 다른 망을 선택하는 방법에 관한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 전망한다.

감사의 글

본 연구는 지식경제부 및 정보통신산업진흥원의 대학

IT 연구센터 지원사업(NIPA-2010-(C1090-1011-0001)) 과

2010 년도 경희대학교 연구년 지원에 의한 연구결과임.

참 고 문 헌

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석 주 명 (石周明)

1999년 2월 : 경희대학교 전자공학과 (공학석사)

1999년 4월 ~ 현재 : 한국전자통신 연구원, 방송통신융합연구부문, 선임연구원

2005년 8월 : 경희대학교 전자공학과 박사 수료

2009년 3월~7월 : 방송통신위원회

방송통신 융합콘텐츠 TF팀 파견근무

관심분야 : networked video, 맞춤형방송, 방송통신융합 미디어, 파노라믹 비디오

손 정 현 (孫正炫)

2007년 8월 : 경희대학교 전자공학과 (공학사)

2009년 8월 : 경희대학교 전자전파 공학과 (공학석사)

2010년 1월 ~ 현재 : 미디어코러스, 연구원

관심분야 : networked video, MVC, MPEG

서 덕 영 (徐德榮)

1980년 2월 : 서울대학교 핵공학과 (공학사)

1986년 6월 : 미국 조지아텍 핵공학과 (공학석사) 1990년 6월 : 미국 조지아텍 전기·컴퓨터공학과 (공학박사) 1990년 9월 ~ 1992년 2월 : 생산 기술연구원 HDTV 연구단 선임연구원

1992년 3월 ~ 현재 : 경희대학교 전자정보학부 교수 관심분야 : networked video

김 규 헌 (金奎憲)

1989년 2월 : 한양대학교 전자공학과 (공학사)

1992년 9월 : 영국 Newcastle upon Tyne 전기전자공학과 (공학석사) 1996년 7월 : 영국 Newcastle upon Tyne 전기전자공학과 (공학박사) 1996년 8월 ~ 1997년 7월 : 영국 University of Sheffield, Research Fellow 1997년 9월 ~ 2006년 2월 : 한국전자통신연구원 대화형 미디어연구팀, 팀장

2006년 3월 ~ 현재 : 경희대학교 전자정보대학 부교수 관심분야 : 영상처리, 멀티미디어통신, 디지털 대화형방송