본 논문은 FFmpeg 기법에 잠재 확산 모델(LDM)을 통합하여 실시간 적응형 비트 전송률 비디오 스트리밍을 위한 새로운 의미론적 통신(SemCom) 프레임워크를 제안합니다. 기존의 일정 비트 전송률 스트리밍(CBS) 및 적응형 비트 전송률 스트리밍(ABS)과 관련된 높은 대역폭 사용량, 저장 효율 저하, 그리고 품질 경험(QoE) 저하 문제를 해결합니다. LDM을 활용하여 I-프레임을 잠재 공간으로 압축하여 높은 화질을 유지하면서 저장 용량과 의미론적 전송량을 크게 절감합니다. B-프레임과 P-프레임은 사용자 측에서 효율적인 비디오 재구성을 위한 조정 메타데이터로 유지하며, 최첨단 잡음 제거 및 비디오 프레임 보간(VFI) 기법을 추가적으로 통합하여 잡음이 많은 무선 통신 환경에서도 의미적 모호성을 완화하고 프레임 간의 시간적 일관성을 복원합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 최적화된 대역폭 사용량으로 고품질 비디오 스트리밍을 달성하며, QoE 및 자원 효율 측면에서 최첨단 솔루션을 능가함을 보여줍니다. 이 연구는 5G 및 차세대 5G 이후 네트워크에서 확장 가능한 실시간 비디오 스트리밍에 대한 새로운 가능성을 제시합니다.
