P2P 분산 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 미디어 서비스의 QoS는 혼잡, 지연, 간섭 등과 같은 오버헤드에 많은 영향을 받는다. 미디어 객체의 중요도는 시간에 따라 변하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지 유사도 기반의 멀티-레벨 스트리밍 기법 FSMS+를 제안하며, 제안된 기법은 오버헤드로 인하여 발생되는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 최소화한다. 이를 위해서 퍼지 유사도 기반의 적합도 기법을 적용하며, 이것은 오버헤드가 최소인 스트리밍 미디어 객체를 동적으로 스트림할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 거리 기반 기법, 디스크 캐싱 기법, 그리고 프리픽스 기법과 비교할 때 재전송율, 혼잡 제어율, 그리고 지연율의 성능이 보다 우수함을 보인다.
In P2P distribution mobile networks, QoS of streaming media services are under heavy influence from overheads such as congestion, latency, and interference. The problem is further complicated by the fact that the popularity of media objects changes over time. This paper proposes a new FSMS+ (Fuzzy Similarity-based Multi-level Streaming Scheme) which minimizes performance degradation of streaming services due to overhead. We then utilize fuzzy similarity-based relevance that can dynamically stream the streaming media object with minimum overhead. The simulation result showed that the proposed scheme has better performance in retransmission rate, congestion control rate and latency rate than the other existing methods of distance method, DC (disk caching) method, and prefix method.
