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LINE 통화의 영상 재생 품질 개선 사례 (새 탭에서 열림)

LINE은 실시간 통화 서비스의 품질을 높이기 위해 일본 등 특정 국가에서 발생하는 월간 품질 지표의 변동 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 자체 개발한 혼잡 제어 기술인 CCFS를 개선했습니다. 분석 결과 월말로 갈수록 영상 품질이 저하되는 원인은 모바일 요금제의 데이터 소진에 따른 속도 제한(Bitrate Throttling) 때문이었으며, 이를 해결하기 위해 네트워크 상태 변화에 더 민감하게 반응하도록 알고리즘을 고도화했습니다. 결과적으로 네트워크 제약이 있는 환경에서도 패킷 손실을 최소화하고 안정적인 영상 재생 환경을 구축할 수 있었습니다. ### 월말 품질 저하 패턴과 모바일 요금제의 상관관계 * 일본과 태국의 데이터를 비교한 결과, 일본에서는 월초에 영상 FPS(초당 프레임 수)가 높았다가 월말로 갈수록 낮아지고 다시 다음 달 초에 회복되는 반복적인 패턴이 관측되었습니다. * 이 현상은 Wi-Fi 환경이 아닌 4G 모바일 네트워크 간의 영상 통화에서만 뚜렷하게 나타났으며, 비디오 패킷 손실률 또한 월말에 급격히 증가하는 양상을 보였습니다. * 원인 분석 결과, 많은 사용자가 월간 제공 데이터를 소진하여 통신사로부터 비트레이트 제한을 받게 되면서, 전송 속도가 네트워크의 처리 능력을 초과해 혼잡이 발생하는 것으로 확인되었습니다. ### 실시간 통신을 위한 네트워크 적응 및 혼잡 제어 * 실시간 통화는 라이브 스트리밍과 달리 버퍼링을 사용할 수 없으므로, 1초 미만의 짧은 지연에도 민감하게 반응하는 정교한 네트워크 적응 기술이 필수적입니다. * 네트워크 혼잡(Congestion)은 입력 데이터가 네트워크 출력 용량보다 클 때 발생하며, 이는 큐(Queue) 지연 증가와 패킷 손실로 이어져 서비스 품질을 심각하게 저하시킵니다. * LINE은 IETF 표준인 NADA나 SCReAM 대신, 자체 개발한 전송자 기반(Sender-based) 혼잡 제어 알고리즘인 CCFS를 통해 네트워크 상태를 실시간으로 관리하고 있습니다. ### 자체 개발 알고리즘 CCFS의 작동 원리와 개선 * CCFS는 수신 측으로부터 패킷 수신 시간 및 여부를 피드백받아, 실제 데이터가 전달되는 전송 경로(Forward path)의 상태를 실시간으로 분석합니다. * 네트워크 상태를 네 가지(Default, Probing, Throttled, Competing)로 분류하며, 특히 지연 변화량이 임계치를 초과할 경우 'Throttled' 상태로 전이하여 비트레이트를 즉각 조절합니다. * 기존 알고리즘이 모바일 속도 제한 상황에 기민하게 대응하지 못했던 점을 개선하기 위해, 지연 증가를 보다 정밀하게 감지하고 손실이 발생하기 전에 선제적으로 전송 속도를 낮추도록 로직을 강화했습니다. 실시간 미디어 서비스의 품질을 유지하기 위해서는 단순히 대역폭을 많이 사용하는 것이 아니라, 사용자의 통신 환경과 통신사 정책에 따른 가변적인 네트워크 상황을 정확히 읽어내는 것이 중요합니다. LINE은 지표 기반의 이상 패턴 분석을 통해 기술적 한계를 파악하고, 이를 알고리즘 고도화에 반영함으로써 전 세계 사용자에게 제약 없는 통화 경험을 제공하고 있습니다.

LINE 앱 영상 통화를 가장 많이 사용하는 나라, 태국에서 LINE 앱의 영상 통화 품질을 점검했습니다 (새 탭에서 열림)

LINE은 태국 현지 점검을 통해 자사 영상 통화 서비스가 경쟁사 대비 높은 화질과 비트레이트를 제공하며 우수한 통화 품질을 유지하고 있음을 확인했습니다. 초기 연결 단계부터 고품질 미디어를 전송하는 전략을 통해 사용자 체감 품질(QoE)을 극대화하고 있으나, 이는 네트워크 환경에 따른 프리징 발생 가능성이라는 기술적 트레이드오프를 동반합니다. 결과적으로 LINE은 지역별 네트워크 특성에 최적화된 비트레이트 균형점을 찾는 정교한 튜닝을 통해 글로벌 시장에서의 기술적 경쟁력을 확보하고 있습니다. **태국 시장의 영상 통화 특수성과 점검 배경** * 태국은 1:1 통화 중 영상 통화가 차지하는 비중이 30.43%로, 일본이나 대만 등 타 국가 대비 2배 이상 높은 영상 통화 핵심 시장입니다. * 2022년 이후 2년 만에 진행된 이번 점검은 현지 네트워크(True, AIS)의 변화를 반영하고, 점유율이 상승 중인 경쟁사 메신저와의 기술적 격차를 분석하기 위해 수행되었습니다. * 엔지니어가 직접 방콕 시내 쇼핑몰과 외곽 시장 등 사람이 붐비는 환경에서 4G 및 5G 네트워크를 통해 실시간 품질을 정성·정량적으로 평가했습니다. **현지 네트워크 기반의 실질적 품질 측정 방식** * 제한된 출장 일정과 장비의 한계를 극복하기 위해 엔지니어의 정성적 체감 품질 평가와 사후 패킷 분석을 병행했습니다. * 서비스 품질(QoS) 지표인 패킷 손실률, 지연 시간 편차 등을 수집하여 실제 사용자 체감 품질(QoE)을 추정하는 방식을 채택했습니다. * 측정 결과 LINE은 VGA 해상도, 20 FPS 이상의 프레임 레이트, 평균 150ms 수준의 낮은 지연 시간을 기록하며 전반적으로 우수한 성능을 입증했습니다. **비트레이트 전략과 화질 우위 확보** * 화질 비교 결과, LINE은 4G와 5G 모든 환경에서 경쟁사 대비 선명한 영상을 제공하며 높은 사용자 만족도를 보였습니다. * 비트레이트 설정값에서 LINE은 5G 1Mbps, 4G 600kbps의 최대치를 적극적으로 활용하는 반면, 경쟁사는 낮은 비트레이트에서 보수적으로 수치를 올리는 전략을 사용합니다. * LINE은 통화 시작 단계에서 전송 가능한 최대 비트레이트를 예측하여 즉시 고화질로 연결하는 기술을 적용해 초기 미디어 품질을 확보했습니다. **네트워크 상태와 비트레이트의 기술적 트레이드오프** * 비트레이트가 높을수록 화질은 좋아지지만, 네트워크가 불안정한 환경(이동 중이거나 혼잡한 지역)에서는 패킷 지연과 유실로 인해 화면이 멈추는 '프리징' 현상이 발생할 가능성이 커집니다. * 경쟁사는 화질을 다소 희생하더라도 네트워크 악조건에서 일관된 안정성을 유지하는 방향을 택한 것으로 분석됩니다. * LINE은 200ms 이상의 프레임 노출을 프리징으로 정의하고 관리하며, 고화질 제공과 안정성 사이의 최적의 균형점을 찾기 위해 비트레이트 제어 알고리즘을 지속적으로 고도화하고 있습니다. 네트워크 환경이 시시각각 변하는 모바일 환경에서는 절대적인 설정값보다 실시간 네트워크 예측 기술이 핵심입니다. 사용자에게 초기부터 고화질 경험을 제공하되, 환경 악화 시 유연하게 대응할 수 있는 적응형 비트레이트 제어(Adaptive Bitrate Control) 최적화가 글로벌 통화 품질 경쟁력을 결정짓는 요소가 될 것입니다.