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Videostream for Google Chromecast™ – Chrome 웹 스토어
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스트리밍 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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역사[편집]
프로토콜[편집]
같이 보기[편집]
각주[편집]
외부 링크[편집]
Amazon Kinesis Video Streams FAQ – 분석 및 저장을 위한 안전한 비디오 수집 – Amazon Web Services
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일반
주요 개념
스트림에 데이터 게시
스트림에서 데이터 읽기
스트림에서 비디오 재생
WebRTC로 짧은 지연 시간의 양방향 미디어 스트리밍
콘솔
암호화
요금 및 결제
서비스 수준 계약
비디오 스트림 아이콘 – 583종의 무료 아이콘
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적응형 비디오 스트림 구성 – Axxon Next 4.5.0 (korean) – Axxonsoft Documentation
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딥러닝 인 더 브라우저: 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발 – 자비에르 보우리 (Xavier Bourry), 카이 사사키 (Kai Sasaki), 크리스토프 코너 (Christoph Korner), 레이이치로 나카노 (Reiichiro Nakano) – Google Sách
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크롬캐스트 노트북 동영상 보는 방법 : 네이버 블로그
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위키백과, 우리 모두의 백과사전
스트리밍(영어: streaming)은 주로 소리(음악)나 동영상 등의 멀티미디어 파일을 전송하고 재생하는 방식의 하나이다.
보통 파일은 내려받고 난 뒤에 열리는 작업을 하지만, 동영상과 같이 크기가 큰 파일을 재생할 때에는 내려 받는 데에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 파일을 다운로드하는 것과 더불어 재생을 함으로써 기다리는 시간을 크게 줄일 수 있다.
이 기술을 응용하여, 디브이 카메라 등을 사용해 컴퓨터 네트워크 위에 스트리밍하여(스트리밍-streaming-은 “흘리다”라는 뜻) 실시간 중계도 가능하다. 이에 따라 혜성을 비롯한 천체의 영상, 아마추어 밴드의 라이브 영상, 끝으로 형무소의 안까지, 현재의 상황을 파악하기가 매우 쉬워졌다.
역사 [ 편집 ]
컴퓨터의 미디어를 보여주는 시도는 20세기 중반의 컴퓨터 역사에서 비롯된다. 그러나, 비용이 많이 들고 컴퓨터 하드웨어의 성능이 낮아서, 여러 해 동안 큰 발전을 보여주지는 못했다.
1970년대의 학술 실험은 컴퓨터에 스트리밍의 기본 개념과 이용성을 증명해 냈다.
필요한 데이터 속도를 뒷받쳐 줄 충분한 CPU 전력과 버스 대역폭을 가지고 있을 것
운영 체제에서 낮은 레이턴시 인터럽트의 경로를 만들어 버퍼 언더런을 막을 것
그러나, 컴퓨터 네트워크는 여전히 제한이 있어서, 미디어는 보통 시디롬과 같은 “스트리밍 비지원” 채널을 통해 보급되어야 했다.
1990년대의 말에는 다음과 같은 일들이 있었다:
네트워크 대역폭이 더 넓어졌다.
인터넷과 같은 네트워크로의 접근이 늘었다
TCP/IP, HTTP, HTML과 같은 표준 프로토콜과 포맷을 사용한다.
인터넷이 상업화된다.
스트리밍이라는 개념이 확립되었다.
이렇게 컴퓨터 네트워크가 발전하면서 더 강력한 가정용 컴퓨터와 현대의 운영체제를 소비자에게 실용적일 만큼으로 스트리밍과 결합하게 되었다. 독립 인터넷 라디오 장치들은 라디오 방송을 듣는 사람들에게 컴퓨터가 없더라도 오디오 스트림을 들을 수 있는 옵션을 제공하였다.
보통, 멀티미디어 콘텐츠는 크기 때문에 미디어를 저장하고 전달하는 데에 드는 비용은 크다고 할 수 있다. 따라서 이를 줄이려면 스트리밍 방식을 사용하여 저장하여 압축을 하는 것이 보통이다.
스트리밍을 주문형 방송(demand), 라이브(live), 생방송이라고도 부른다. 이러한 스트림들 위에 오랜 시간 동안 서버에 저장이 되며 사용자의 요청에 따라 자료를 전송할 수 있다. 라이브 스트림은 또한 특정한 시간대에만 사용할 수 있다. (이를테면, 라이브 스포츠 행사 때)
스트리밍에 대한 연구는 아직도 진행 중이며 대표적인 연구는 저널 오브 멀티미디어에서 찾을 수 있다.
프로토콜 [ 편집 ]
오디오 스트림은 파일 크기를 더 작게 만들기 위해 MP3, Vorbis, AAC, Opus 등의 오디오 코딩 포맷을 사용하여 압축된다. 비디오 스트림은 파일 크기를 더 작게 만들기 위해 비디오 코딩 포맷을 사용하여 압축된다. 비디오 코딩 포맷에는 H.264, HEVC, VP8, VP9이 포함된다. 인코딩된 오디오와 비디오 스트림들은 MP4, FLV, WebM, ASF, ISMA 등의 컨테이너 비트스트림 내에 조합된다. 비트스트림은 어도비의 RTMP, RTP 등의 전송 프로토콜을 사용하여 스트리밍 서버에서 스트리밍 클라이언트(예: 인터넷이 연결된 랩톱이 있는 컴퓨터 사용자)로 전달된다. 2010년대에는 애플의 HLS, 마이크로소프트의 스무스 스트리밍(Smooth Streaming), 어도비의 HDS, 또 MPEG-DASH 등의 비사유 포맷 등의 기술들이 등장하여 사유 전송 프로토콜을 사용하지 않고도 HTTP를 통한 가변 비트레이트 스트리밍을 가능케 하였다. 스트리밍 전송 프로토콜을 사용하여 이벤트 베뉴(event venue)로부터의 비디오를 클라우드 트랜스코딩 서비스와 CDN으로 전송하기도 하며 여기에서 HTTP 기반 전송 프로토콜을 사용하여 비디오를 개개의 가정과 사용자들로 배급한다.[1] 스트리밍 클라이언트(최종 사용자)는 MMS 또는 RTSP와 같은 제어 프로토콜을 사용하여 스트리밍과 통신할 수 있다.
같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]
Amazon Kinesis Video Streams FAQ
Q: Amazon Kinesis Video Streams란 무엇입니까?
Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 저장, 분석, ML(기계 학습), 재생 및 기타 처리를 위해 커넥티드 디바이스에서 AWS로 미디어를 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 수백만 대의 디바이스에서 스트리밍 미디어 데이터를 수집하는 데 필요한 모든 인프라를 자동으로 프로비저닝하고 탄력적으로 조정합니다. 스트림의 미디어를 안정적으로 저장, 암호화 및 인덱싱하며, 사용자가 간편한 API를 통해 미디어에 액세스할 수 있도록 지원합니다. Kinesis Video Streams를 사용하면 Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV와 같은 ML 프레임워크의 라이브러리, Amazon Rekognition Video 및 Amazon SageMaker와의 통합을 통해 컴퓨터 비전 및 ML 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. 라이브 및 온디맨드 재생을 위해 Kinesis Video Streams는 HLS(HTTP Live Streaming) 및 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)의 완전 관리형 기능을 제공합니다. Kinesis Video Streams는 완전관리형 기능으로서 WebRTC를 통해 매우 짧은 지연 시간으로 양방향 미디어 스트리밍을 지원합니다.
Q: 시간 인코딩된 데이터는 무엇입니까?
시간이 인코딩된 데이터란 시계열 레코드로서, 각 레코드가 이전 레코드 및 다음 레코드와 관련이 있는 모든 데이터를 말합니다. 비디오는 시간이 인코딩된 데이터의 예로서, 각 프레임이 공간 변환을 통해 이전 프레임 및 다음 프레임과 관련이 있습니다. 시간이 인코딩된 데이터의 다른 예로는 오디오, 레이더 및 광선 레이더 신호를 들 수 있습니다. Amazon Kinesis Video Streams는 분석 및 ML 사용 사례를 위해 시간이 인코딩된 모든 데이터를 저렴하고 효율적으로 수집하고 저장할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.
Q: Kinesis Video Streams의 일반적인 사용 사례는 무엇입니까?
Kinesis Video Streams는 카메라 지원 IoT 디바이스용 미디어 스트리밍 애플리케이션 구축과 광범위한 사용 사례에서 많이 사용되고 있는 실시간 컴퓨터 비전 지원 ML 애플리케이션 구축에 이상적입니다. 그 예는 다음과 같습니다.
스마트 홈
Kinesis Video Streams를 사용하면 베이비 모니터, 웹캠 및 가정용 감시 시스템과 같이 카메라가 장착된 홈 디바이스에서 AWS로 비디오와 오디오를 손쉽게 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 해당 스트림을 사용해 간단한 미디어 재생에서부터 지능형 조명, 실내 온도 조절 시스템 및 보안 솔루션에 이르기까지 다양한 스마트 홈 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
스마트 시티
많은 도시에서 신호등, 주차장, 쇼핑몰 등 거의 모든 공공장소에 수많은 카메라를 설치해 연중무휴 24시간 비디오를 캡처하고 있습니다. Kinesis Video Streams를 사용하면 이러한 대량의 미디어 데이터를 안전하고 비용 효율적으로 수집, 저장, 재생 및 분석하여 교통 문제를 해결하고, 범죄를 방지하고, 긴급 구조원을 파견할 수 있습니다.
산업 자동화
Kinesis Video Streams를 사용하면 레이더 및 광선 레이더 신호, 온도 프로필, 산업 장비의 깊이 데이터와 같이 시간이 인코딩된 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음, 예측 유지 보수 등 산업 자동화 사용 사례에 맞춰 Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV를 비롯한 선호하는 기계 학습 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 개스킷 또는 밸브의 수명을 예측하고 부품 교체를 미리 예약하여 제조 라인의 가동 중단과 결함을 줄일 수 있습니다.
Q: Amazon Kinesis Video Streams에서 자동으로 수행하는 관리 작업은 무엇입니까?
Amazon Kinesis Video Streams는 미디어 수집, 저장 및 처리를 위한 완전 관리형 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 로봇, 스마트 도시, 산업 자동화, 보안 모니터링, 기계 학습 (ML) 등을 지원하는 애플리케이션을 위해 어떤 규모에서든 비디오를 안전하게 수집, 처리 및 저장할 수 있습니다. 또한, Kinesis Video Streams는 오디오, 레이더 및 광선 레이더 신호와 같이 시간이 인코딩된 다른 유형의 데이터도 수집합니다. Kinesis Video Streams에서는 AWS로 미디어를 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있도록 디바이스에 설치하는 SDK를 제공합니다. Kinesis Video Streams는 수백만 대의 디바이스에서 미디어 스트림을 수집하는 데 필요한 모든 인프라를 자동으로 프로비저닝하고 탄력적으로 조정합니다. 또한, 미디어 스트림을 안정적으로 저장, 암호화 및 인덱싱하며, 애플리케이션이 태그와 타임스탬프를 기반으로 인덱싱된 미디어 조각을 검색하고 처리할 수 있도록 사용이 간편한 API를 제공합니다. Kinesis Video Streams에서는 기계 학습 애플리케이션을 구축할 수 있도록 Apache MxNet, Tensorflow 및 OpenCV와 같은 ML 프레임워크를 비디오 스트림과 통합할 수 있는 라이브러리를 제공합니다. Kinesis Video Streams는 객체, 이벤트 및 사람을 감지하는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 Amazon Rekognition Video와 통합됩니다.
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