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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
저도 그동안 딥러닝 음성인식 논문을 한 150 편 분석해서 에러율 8 % 의 성능 구현이 가능한 기술력 확보에 성공했읍니다 ... 그런데 음성인식으로 투자유치를 처음해보는지라 한 2 년전부터 딥러닝 음성인식 논문 분석을 했었는데 ... 그동안 시행착오를 겪으면서 에러율 8 % 의 성능 구현이 가능한 기술력 확보에 성공할수 있었읍니다 ... 지금도 음성인식으로 인큐베이팅 투자유치를 시도하고 있구요 ... 요즘 핫한 이슈가 자율주행차쪽의 AI 개발이라서 자율주행차 AI 의 가장 기본이 카메라 영상의 오브젝트 분류 및 인식 이더라구요 ... 그동안 논문분석을 한 6 개월 이상 진행했었구요 ... 딥러닝 Image Classification 과 Semantic Segmentation 기법을 세부적으로 분석하는데..
제가 Janus 미디어 서버를 기반으로 대용량 화상회의 구현을 위한 미디어 데이터의 실시간 송수신 처리 이슈를 고민한지 거의 2 년이 다 되갑니다 ... 저의 경우 오픈소스 Janus 서버를 설계한 이탈리아 개발자들의 설계 구조를 일단은 그대로 유지하면서 대용량 화상회의 구현을 처리하려고 합니다 ... 저의 사업화 세부 구상의 핵심을 말씀드려 보겠읍니다 ... 대용량 화상회의 구현을 위한 미디어 데이터의 실시간 송수신 처리가 Janus 서버의 소스에서는 기본적으로 HTTP 1.1 통신으로 구현되 있읍니다 ... 이 설계구조를 대용량 화상회의 구현을 위해서 Janus 서버에서는 RabbitMQ 라는 클라우드 서비스를 사용해서 메시지 큐 통신 방식으로 구현해서 최소 1000 명 이상의 화상회의 가입자가 화상..
딥러닝 음성인식으로 논문분석을 본격적으로 한지는 약 2 년이 넘어 갑니다 ... 음성인식으로 새로운 이슈가 뭐가 있는지를 고민하다보니 딥러닝의 여러 분야를 살펴보게 되었읍니다 ... 음성관련해서는 FastSpeech, Tacotron, Transformer, Attention, Wav2Vec 부분의 관련된 논문을 주로 살펴봤읍니다 ... GAN 분야도 메타버스 관련해서 이슈가 있는지를 보기위해 관심있게 살펴 보는데 StyleGAN 의 세부 기술분석을 진행했읍니다 ... StyleGAN 관련해서는 그동안 발표됬던 이슈 말고 새 이슈가 뭐가 있을지를 파악하기 위해 StyleGAN 기술의 세부 메커니즘을 분석했읍니다 ... 특히 메타버스 관련해서는 2 D 이미지를 3 D 이미지로 맵핑하는 기술인 UV Mapp..
저는 딥러닝 분야중 음성인식 / 음성합성 구현관련해서 국내외 논문분석을 한 2 년 진행했읍니다 ... 딥러닝으로 음성인식을 구현하려면 음성 데이터를 딥러닝으로 어떻게 세부적으로 처리하는지 이해하는것이 쉽지 않았읍니다 ... 다중 화자 인식을 구현하려면 음성 데이터를 딥러닝으로 어떤 기법을 적용해서 이를 구현하는지 메커니즘의 핵심은 어떤 방법으로 처리가 이루어지는지 뭐 이런것들을 알려고 그동안 논문분석을 한 70 - 80 편 정도 한것 같읍니다 ... 메타버스 시스템 개발시에도 마찬가지라고 생각합니다 ... 저는 메타버스 구현시 응용 가능한 기술인 StyleGAN 기술이나 CycleGAN 기술이 최종 판단시 어떤한 동작 메커니즘으로 처리가 이루어지는지 그런것들 분석을 국내외 논문 분석을 통해서 나름대로 파..
로라통신 관련 이슈에 대해 업체로부터 문의를 받은것이 약 3 년전쯤 입니다 ... 로라통신은 로라통신 디바이스단 설계 기술 + 로라통신 게이트웨이단 설계 기술 + 로라통신 네트웍 서버 설계 기술 이렇게 이루어져 있읍니다 ... 로라통신은 클래스 A 통신 처리 방법과 절차가 로라 귝제 규겨문서에 규정되 있고 SEMTECH 사에서 이 국제 규격을 기준으로 해서 SOC 반도체 설계 상용화를 했읍니다 ... 로라 국제 규격문서에는 CLASS A 통신 규격만 규정되 있는게 아니고 보안인증처리를 CLASS A 통신 처리를 하면서 어떻게 설계할것인가가 규격문서에 규정되 있읍니다 ... 처음에 분석을 시작할때에는 CLASS A 통신 절차와 방법 이해하는것도 쉽지 않았읍니다 ... 로라통신을 약 3 년간 틈틈이 시간을 ..
WebRTC 오픈소스 미디어 서버 Janus Gateway 의 설계를 유럽 이탈리아 Meetecho 에서 설계했읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스가 어떤 구조로 동작하고 어떤 설계구조로 설계했는지 파악하는데 약 10 달이 걸렸읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스가 리눅스 개발환경에서 동작하는 오픈소스 구조의 소스 이기에 이 오픈소스를 설계한 사람들은 어떤식으로 소스의 설계를 했는지 파악하는것에 시간이 걸렸읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스는 약 6 명이 화상회의 구현에 필요한 기본기능의 소스를 설계해서 제공하고 있구요 이 소스를 기업이 상용 서비스를 가능하도록 커스토마이징하려면 구체적으로 이 소스의 각 설계부분들이 어떤 구조로 설계되 있는지 Mee..
딥러닝 사업화 제안 준비는 지금부터 4 년전 한 4 달 준비해서 제안서를 작성해서 제출해본 경험이 있읍니다 ... 그동안에도 틈틈이 딥러닝 설계를 위한 세부분석을 했었구요 그동안은 딥러닝 분석하다가 막히면 잠시 다른 일을 했다가 다시 또 딥러닝 분석작업을 한게 거의 3 년 입니다 ... 저의 경우 87년에 일반대학원 전자공학과에 입학했을때 그때도 음성인식 영상인식을 연구하는 연구실이 있었구요 .... 거의 30 여년 넘어서 인공지능 세부분석을 하는데도 그렇게 어색하지는 않더라구요 ... 딥러닝은 4 년전쯤해서 처음 접할때 생각했던것이 대기업 연구소 혹은 서울대/KAIST 연구실에서 하는 정도라고 파악을 하는게 보통의 경우라고 생각했었읍니다 ... 한 10 년전만 하더라도 이것이 맞는 이야기이지만 이제 현..
요즘 넷플릭스 때문에 뜨고있는 OTT 서비스관련 제가 주요부분 분석한것도 소개드리면서 추후 분석한 내용으로 사업화 준비까지 생각하고 있읍니다 ... OTT 서비스의 핵심은 방송 미디어 데이터를 수천만명한데 동시에 송출해서 수신에 동의한 가입자가 이 방송 데이터를 수신하는것이 핵심 이슈 입니다 ... 방송 미디어 데이터를 멀티캐스트 통신으로 수신시 가입자가 수신에 동의하는 절차를 구현하기 위해 필요한 통신 프로토콜이 IGMP 프로토콜 입니다 ... IGMP 프로토콜은 방송 송출자가 송출한 방송 스트림을 멀티캐스트 수신에 동의하는 가입자가 수신할수 있도록 처리하기 위해서 필요 합니다 ... 보통 가정에 이통사에서 설치해준 공유기에 IGMP 프로토콜 기능이 내장되 있는것이 있고 그렇치 않은것이 있읍니다 .....
그동안 인공지능 딥러닝을 그동안 약 2 년간 여러모로 준비작업(국내/해외 논문 분석)을 했었읍니다 ... 제가 그동안 분석작업을 진행했던 분야로는 음성인식 / 음성합성 / 언어번역 / GAN (StarGAN / StyleGAN/ CycleGAN) 분야 입니다 ... 여기에 적용되는 딥러닝 메커니즘은 여러개가 있는데 그중 대표적인것이 Seq2Seq 모델 / Attention 모델 / Transformer 모델 등이 있고 이런것들을 적용한 국내외 논문들을 제가 찾아보고 분석한것이 음성인식 분야만 약 50 편 정도 입니다 ... 대부분의 논문들이 제시하는 기법들을 살펴보다 보면 어떤 기법으로 설계했다 정도로만 논문에서 제시하고 그 해당 세부 기법을 알고 싶으면 논문들을 굉장히 여러편(수십편 정도) 검토 분석이..
저는 요근래 3년간 딥러닝 음성분야 국내외 논문분석을 진행했읍니다 인공지능 기술은 제가 87년도에 대학원에 입학해서 엎 연구실에서 했었구 그때는 IBM AT PC 로 음성인식을 연구하는것을 관심있게 봤었는데 이제 시간이 흘러 딥러닝 기술로 음성인식이나 음성합성하는게 가능한 시대에 제가 살다보니 살아남으려고 딥러닝 음성분야 논문을 분석을 했었읍니다 딥러닝 음성분야 기술의 발전이 눈부시기에 저도 처음 목표는 딥러닝 초기 기법으로 구현하는것의 노하우 파악이 목표였는데 이것의 파악이 어느정도 가능해지면서 요근래는 대기업에서 추진하는 딥러닝 최신 기법으로 구현하는것의 노하우 확보도 어느정도 파악이 되고 있읍니다 저는 앞으로 6개월이내 딥러닝 음성분야로 사업계획서를 작성해서 투자회사에서 긍정적인 피드백을 받는것을 ..
제가 요즘 한 2 년동안 중점을 두고 사업화 준비하는 분야는 두가지 입니다 ... 그 하나는 인공진능 딥러닝 분야중 언어 번역 모델 분야와 음성합성/음성인식 분야의 모델의 사업화를 준비하고 있읍니다 ... 요즘 언어 번역모델중 세계적으로 이슈가 되는 기술이 GPT-3 언어 번역모델인데 이것의 번역 성능이 거의 90 % 정도 입니다 ... 물론 이런 GPT-3 언어 번역모델의 경우, 초거대 규모 학습진행이 필요해서 이 딥러닝 모델은 학습에 최소 450만 달러가 필요 합니다 ... 요근래 한국에서도 대기업 내지 국가 차원에서 GPT-3 언어 번역모델로 초거대 규모 딥러닝 학습의 성능개선을 위한 대규모 자금이 투입 계획이 진행되고 있읍니다 ... GPT-3 번역모델로 초거대 규모 딥러닝 학습은 구글의 딥러닝 ..
요즘 WebRTC 미디어 서비스로 가장 핫한 이슈는 네이버의 웨일 브라우져 상용화 개발인것 같읍니다 .... 왜 네이버의 웨일 브라우져 상용화 개발이 핫한 이슈인가 하면 오픈소스 WebRTC 미디어 서버인 Janus Gateway 소스에서 처리하는 기능들을 이 브라우져에 집어넣어서 상용화가 가능하기 때문 입니다 ... 저는 웹 브라우져 설계까지는 공부할 생각이 없어서 오픈소스 WebRTC 미디어 서버인 Janus Gateway 소스를 적용한 대용량 서비스 구현 준비를 그동안 해왔읍니다 ... Janus 미디어서버 오픈소스는 미디어 서비스 구현을 위한 기본적인 기능을 구현한 참조소스에 불과합니다 ... Janus 미디어서버 오픈소스는 기본적으로 약 6 명이 화상회의 구현에 필요한 기본 기능을 구현한 소스 ..
한 3 년전에 딥러닝 분야가 엄청 빠르게 상용화 진행이 빠르게 발전하는것을 보고 ... 지금부터라도 딥러닝의 기초인 CNN 모델이라도 공부해 보자는 생각으로 시작했읍니다 ... 딥러닝 응용분야가 수백가지 분야가 되다 보니 ... 어느것을 공부해야 하나 하는 고민이 있었는데 ... 제가 생각했을때 앞으로 가장 각광을 받을 분야가 음성합성/음성인식분야 그리고 언어 번역분야라고 생각했읍니다 ... 제가 10 여년전 비디오코덱중 H.264 디코더의 코덱 압축데이터의 디코딩 알고리즘 구현으로 사업화를 한적이 있어서 ... 음성합성/음성인식분야를 접하는게 그렇게 어색하지 않더군요 저의 경우, 87년에 대학원에 입학했을때, 제 옆 연구실에서 음성인식을 하고 있었는데 LPC 알고리즘으로 구현하는것을 봤었거든요 ... ..
요즘 전기차 모터제어 분석을 위해 해외논문 분석을 한 6 개월했다 전기차 모터제어시 고조파 제거가 안되면 모터에 진동과 소음이 발생하므로 중요 이슈인데 그동안은 논문을 아무리 뒤져도 메커니즘 파악이 어려웠읍니다 이제 전기차 모터제어시 특정 고조파를 제거하는 메커니즘을 이해할수 있었읍니다 해외논문을 한 50 편 이상 검토하고 검토하니 고조파 제거 메커니즘에 대한 원리를 설명한 논문을 찾았고 해결방안을 90 % 정도 설명한 논문을 찾았읍니다 ... 기분 좋읍니다 논문 검색 시작한지 일년반만에 고조파 제거 메커니즘을 분석했읍니다 제 소개를 하겠읍니다 ... DMBTEC HP : 010-3350-6509 이메일 : sayhi7@daum.net 일인기업 (개인사업자 기업) DMBTEC 기술자문 장석원 입니다 ....
로라통신은 장거리 저전력 무선통신 방식으로 한국은 920 MHz 의 로라 주파수 대역으로 송수신을 처리 합니다. 제가 로라통신 개발 이슈문의를 몇 업체에서 그동안 받았었구요 로라통신 이라는데 통신 네트웍 프로토콜의 처리 구조를 이해해야 하기에 1 년반 이상 분석을 해도 쉽게 그 통신 처리 구조를 파악하는데 어려움을 겪었읍니다 ... 로라통신같은 경우 몇몇 글로벌 기업에서 오픈소스 펌웨어 소스를 공개하는데 ... 이게 분석하는 사람이 쉽게 분석 가능하게 공개되지 않아서 저도 그동안 한두가지가 분석이 안되서 어려움을 겪었읍니다. 저도 아직 분석이 안된것으로는 로라통신의 보안인증 통신방식인 ABP 방식과 OTAA 방식에서는 어떤 보안 인증 암호화/복호화 알고리즘을 사용하는지 분석이 어려웠읍니다 ... 현재 저..
저의 경우 맨처음에 화상회의를 WebRTC 로 구현할 목적으로 WebRTC Janus 미디어 서버의 소스 분석을 한 6 개월 진행했었읍니다 ... WebRTC Janus 미디어 서버의 소스가 어떤 구조로 동작하게 설계한 소스인지 파악하는데 6 개월 이상 걸렸읍니다 ... 유럽 엔지니어의 Janus 오픈소스 미디어 서버 설계 소스를 살피면서 이런것들을 공부해야 하는구나를 파악했읍니다 ... Janus 미디어 서버의 경우 화상회의 구현용 참조소스를 구현해서 제공하는것 이므로 이를 상용화하려면 Janus 미디어 서버 소스의 각각의 부분이 어떤 구조로 설계했는지 이해가 필요했읍니다 ... Janus 미디어 서버의 핵심은 미디어 데이터 통신을 어떻게 구현 하는가 인데요 ... Janus 미디어 서버의 미디어 데이..
제가 딥러닝 분야의 해외논문을 본격적으로 살펴본게 최소 1 년은 되는것 같읍니다 ... 딥러닝 구현테스트를 해 보려면 최소 3000 만원 정도의 사설 딥러닝 서버 구매는 필수 이거든요 저는 딥러닝 사설 서버 구축비용은 많이 부족해서 해외논문 세부분석쪽으로 방향을 바꿨읍니다 ... 제가 딥러닝 해외논문을 주로 살펴본 분야는 딥러닝 BERT 분야 / GPT-3 분야 / Tactron 분야가 Acoustic 및 언어모델 관련해서 해외논문 분석을 최소 8 개월 이상 했읍니다 ... 딥러닝 BERT 분야 / GPT-3 분야 / Tactron 분야 관련해서 핵심이슈는 RNN 모델과 LTSM 모델의 이해와 Transformer 모델의 이해였읍니다 ... 저는 RNN 모델과 LTSM 모델의 이해와 Transformer..
아래의 전기차 바테리 소재 기업들의 개발관련해서 주요 이슈들을 살피면서 .... 이쪽 분야로 사업화를 한다면 어느 부분을 더 살펴야 하는지를 검토중 입니다 ... 앞으로 천천히 분석작업을 해 나아갈 생각 입니다 .... 배터리 분리막 韓·中·日 전쟁…SK 이어 LG 참전 - http://m.ddaily.co.kr/m/m_article/?no=218745 배터리 분리막 韓·中·日 전쟁…SK 이어 LG 참전 - 전 세계 분리막 수요 연평균 23.1% 상승[디지털데일리 김도현 기자] 전기차 배터리 시장이 커지면서 소재 업체까지 스포트라이트를 받는 분위기다. 최근 원가 40% 이상을 차지하는 양극재에 이어 www.ddaily.co.kr [글로벌테크코리아2021] 최영민 LG화학 센터장 "200도 견디는 습식 분..
그동안 전기차 모터제어를 파악하기 위해 ... 글로벌 대기업의 모터제어 관련 각종 자료들 ... 국내외 모터제어 각종 논문들 ... 을 거의 1 년 세부 검토분석을 했읍니다 ... 한국의 전력전자 대학원 연구실에서는 모터제어 연구를 어떻게 하시는지 ... 그런것들을 국내외 논문을 분석하면서 자연스럽게 알수있었읍니다 ... 국내 대기업에서는 어떤 방식으로 전기차 모터제어쪽을 진행하시는지 등등의 정보수집을 통해 나름 앞으로 제가 나아가야할 방향을 확실히 세울수 있었읍니다 ... 그래서 전기차 모터제어 검토분석은 차후 사업화 진행시 오차없이 진행 가능토록 세부 검토 포인트들을 파악했기에 나름 자신있게 사업화 준비도 됬다라고 말씀드립니다 .... 전기차 리튬이온 바테리 충전 제어의 경우도 ... 글로벌 대기업의..
요즘 딥러닝 BERT 나 GPT-3 자연어 처리 공부중이다 딥러닝 자연어 처리 공부한지 일년이 넘어가고 있다 BERT 나 GPT-3 의 동작이 여러가지 메커니즘으로 동작하는데 그 동작 메커니즘을 하나씩 설계 개념부터 차근차근 공부중이다 나름 성과도 있다 자연어 처리 세부 메커니즘을 하나씩 파악하는게 나의 공부 목적이다 일년이상 공부하니 눈에 보이는게 많아졌다 전에는 봐도 중요한걸 몰랐는데 이젠 눈에 보이기 시작한다 요즘 딥러닝 분야중 GAN 분야가 핫 하다 GAN 이 진짜와 거의 차이가 없는 가짜를 만들수 있어 여러분야 응용이 가능하다 나는 딥러닝 GAN 분야중 StarGAN 설계구조를 분석중이다 딥러닝 분야의 경우 그 설계구조를 파악하는게 중요하다고 판단해서 해외논문을 분석중 이다 요즘 뜨는 딥러닝 분..
요즘 IT 기술이 무섭게 발전하고 있다 4 차산업혁명 시대에 살면서 빠져서는 안되는 기술이 인공지능 딥러닝 분야인것 같다 약 3 년전 딥러닝이 무섭게 발전하는것을 알게 되었고 ... 무작정 인공지능 딥러닝 분야를 공부를 약 10 달 정도 했었다 그 이후에도 틈틈이 딥러닝쪽 뭐 새로운것이 나온것이 있는지 정도를 확인했었다 3 년전 딥러닝으로 사업제안서를 작성해 보겠다고 시작한 공부였다 이제 딥러닝을 시작한지 한 3 년 되니 딥러닝 중요 메커니즘은 어느 정도 파악에 성공했구요 물론 엔비디아 딥러닝 서버 DGX-2 같은 몇 억 가는 고가의 서버가 있어야 딥러닝 자연어 처리 같은것을 진행 가능하다 혹자는 저한테 이렇게 말할수도 있다 딥러닝 서버로 실제 진행한 경험이 없으니 별 의미없는 공부 아니냐구요 나는 딥러..
첫번째로 WebRTC 미디어서버 설계 응용분야 기술자문 노하우가 있는데 .... Kurento 오픈소스 미디어 서버나 Janus Gateway 오픈소스 WebRTC 미디어 서버 세부 동작 구조를 그동안 파악했읍니다 ... 각각의 오픈소스 WebRTC 미디어 서버의 설계자가 다르다 ... Kurento 오픈소스 WebRTC 미디어 서버나 Janus Gateway 오픈소스 WebRTC 미디어 서버의 설계 구조 파악이 중요 합니다 ... 오픈소스 WebRTC 미디어 서버의 설계 구조가 어느 정도 파악이 되었구요 ... 여기에는 웹으로 실시간 미디어통신을 어떻게 구현하는지에 대한 설계 구조도 파악이 되었읍니다 ... 두번째로 이미지(카메라)센서의 화질튜닝( 3A 튜닝 ) 설계분야 기술자문 노하우가 있는데 .....
IT 대기업에서 어떤것을 고민하고 있는지를 검토분석중 이다 개인사업자 낸지 13년째 인데 사업적으로 개발용역으로 푼돈벌이하면서 관심분야의 모자르는 노하우를 검토분석도 그동안 같이 진행했다 사업적으로 어떤분야를 파야 사업적으로 가치가 있는지를 10년을 검토를 했어도 부족한 사업능력 때문인지 내가 어떤 방향으로 사업적인것을 준비하는게 타당한지를 판단해야 하는데 그동안은 저의 사업적 능력이 부족했었다 요즘 저의 최종적인 관심분야는 클라우드 서비스 설계기법 분석검토라든가 미디어 서버 구현 검토분석 그리고 전기차 모터제어 검토분석으로 귀결된다고 말씀드릴수 있읍니다 저는 요즘 뜨는 IT 대기업에서 위의 사업분야를 어떤걸 고인해서 진행하는지를 검토했읍니다 가장 기본적인것이 클라우드 서비스 구현시 가장 먼저 떠오르는 ..
요즘 뜨는 분야가 전기차 설계 분야 더군요 전기차 바테리 제어 세부 기술자료는 저같은 소기업은 접근이 어려워서 일단 분석작업이 보류 이구요 그나마 제가 접근 가능한 분야가 전기차 모터제어라 전기차 모터제어를 위해 국내외 논문을 분석작업을 했었구요 모터제어 컨트롤 칩셋을 제조하는 글로벌 대기업에서 모터제어관련 각종 기술자료를 제공하는것도 같이 살펴보고 있읍니다 국내외 대학원 전력전자 연구실에서 논문 쓸때 사용하는 모터제어 시물레이션 툴인 MATLAB 관련해서도 자료를 살피고 있읍니다 이제 전기차 모터제어 토크 제어와 속도제어를 모터 전달함수 모델을 적용해서 어떤 방식으로 모터제어가 가능한지를 구체적으로 파악했읍니다 전기차 모터 제어도 개발하려면 산 너머 산 이지만 이제 어느정도의 구현 메커니즘을 파악했다는..
$199 kit clusters four Jetson Nano or NX modules (linuxgizmos.com) $199 kit clusters four Jetson Nano or NX modules Seeed’s $199 Jetson Mate is a carrier board for clustering up to 5x Jetson Nano or Jetson Xavier NX modules with a 5-port GbE switch, 5x USB, 2x MIPI-CSI, HDMI, a case, and cooling fan. linuxgizmos.com 네이버 나 카카오는 어떻게 구현하는지 궁금하지만 ...Nvidia Jetson Nano 보드를 여러대를 연결해서 클러스터로 구성해서 대용량 미디..
WebRTC Janus Gateway 오픈소스 미디어 서버의 경우 ... WebRTC Janus 미디어 서버 대용량 서비스 구축 관련 세부 정보를 Janus Gateway 오픈소스를 자세히 분석하다 보면 파악이 가능 합니다 ... 저도 대용량 미디어서버의 구축을 어떻게 구현하는지가 궁금했었거든요 유럽 Meetecho 개발사 관계자분께 감사드릴뿐 입니다 ... 저도 WebRTC Janus 미디어 서버 대용량 서비스 구축 관련 세부 정보를 분석하는데 시간이 걸렸는데 ... 유럽 Meetecho 사 관게자분들의 오픈소스 자료를 분석해서 파악할수 있었읍니다 ... 한국에서는 대용량 미디어 서버 서비스 구축은 이통사 3 사 / 네이버 / 카카오 정도가 구축 경험이 있는것 같읍니다 ... WebRTC Janus 미..
WebRTC 는 다음과 같은 프로토콜을 위의 세부 블럭도와 같이 여러개의 Protocol 이 구현되 있다 ... - ICE: Interactive Connectivity Establishment (RFC 5245) - STUN: Session Traversal Utilities for NAT (RFC 5389) - TURN: Traversal Using Relays around NAT (RFC 5766) - SDP: Session Description Protocol (RFC 4566) - DTLS: Datagram Transport Layer Security (RFC 6347) - SCTP: Stream Control Transport Protocol (RFC 4960) - SRTP: Secure Re..
아래는 WebRTC 규격으로 25 인 정도가 참여하는 화상회의를 구현시 참고해야 하는 미디어서버 SFU 기능을 표시했읍니다 .... 미디어서버 SFU 기능을 구현하는것을 Janus Gateway 오픈소스에서 어떤 방안으로 유럽의 실무 SW 엔지니어들은 구현했을까가 궁금했읍니다 .... 위의 그림에서 보시면 보이시듯이 4 명이 참여한다해도 통신처리가 복잡하다는것을 느끼실겁니다 ... 미디어서버 SFU 기능을 구현하는것을 Janus Gateway 오픈소스에서 어떤 방안으로 유럽의 실무 SW 엔지니어들은 구현했을까가 궁금했읍니다 .... 위의 그림에서 보시면 보이시듯이 4 명이 참여한다해도 통신처리가 복잡하다는것을 느끼실겁니다 ... 이것을 유럽의 Meetecho의 개발자들은 어떤 방식으로 Janus 오픈소스..
Janus WebRTC 미디어 서버의 오픈소스가 복잡하다보니 세부적으로 보다 보니 아래의 함수들의 파악이 필요해 보입니다 .... Janus 서버 videoroom 관련 ... Janus 서버 transport 관련 ... Janus 서버 event 관련 ... Janus 서버 core 관련 ... 제 소개를 하겠읍니다 ... DMBTEC HP : 010-3350-6509 이메일 : sayhi7@daum.net 일인기업 (개인사업자 기업) DMBTEC 기술자문 장석원 입니다 ... 연락주셔도 좋읍니다 .... HOME : https://dmbtec.blogspot.com/ DMBTEC 기술자문 분야 - 미디어서버 분야 :: 전기차 모터제어 분야 :: 로라통신 - 모드버스통신 분야 메일로 문의사항을 보내 ..
WebRTC Janus_gateway 서버 소스의 설계 구조 소개 입니다 ... janus-gateway GitHub 소스를 다은로드하면 janus-gateway 디렉토리에 있는 소스들이 Janus 서버 Core 단 소스 입니다 ... 그리고 janus-gateway/plugins 디렉토리에 있는 소스가 WebRTC 미디어 서버 동작시 필요한 주요 기능들의 플러그인 함수들 입니다 ... 제 소개를 하겠읍니다 ... DMBTEC HP : 010-3350-6509 이메일 : sayhi7@daum.net 일인기업 (개인사업자 기업) DMBTEC 기술자문 장석원 입니다 ... 연락주셔도 좋읍니다 .... HOME : https://dmbtec.blogspot.com/ DMBTEC 기술자문 분야 - 미디어서버 분..