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영어

This paper presents the design and implementation of an online education platform that combines HLS(HTTP Live Streaming) and MPEG-DASH(MPD)-based streaming technologies with an ActiveMQ message queue. We provide a high-availability streaming environment through Nginx and Tomcat server clustering, and prevent data loss by utilizing ActiveMQ's persistent queue functionality. We propose a real-time synchronization architecture among heterogeneous open-source databases(MySQL, MariaDB, PostgreSQL) to ensure data consistency. Performance evaluation was conducted using Apache JMeter 5.6.2, with a scenario of 10,000 concurrent users repeated five times, quantifying response time(85±3ms), data loss rate(0.01%), CPU utilization(58±4%), memory utilization(62±5%), throughput(1,240 req/s), and average latency(68ms). Furthermore, through performance and cost comparisons with commercial solutions such as Red5 Pro, Wowza Streaming Engine, and Kaltura, we demonstrate the economic and technical superiority of our system. In particular, we additionally measured Quality of Experience(QoE) indicators for streaming, including Startup Delay(1.2s), Buffering Ratio(0.8%), and ABR success rate(98.5%). This research distinguishes itself from existing E-learning systems through three key differentiators: an asynchronous task processing structure, a real-time synchronization framework for heterogeneous databases, and the potential to link with educational outcomes.

한국어

본 논문에서는 HLS(Http Live Streaming) 및 MPEG-DASH(MPD) 기반의 스트리밍 기술과 ActiveMQ 메시 지 큐를 결합한 온라인 교육 플랫폼을 설계 구현하였다. Ngnix와 Tomcat 서버 클러스터링을 통해 고가용성 스트 리밍 환경을 제공하고, ActiveMQ의 영속적 큐(Persistent Queue)를 활용해 데이터 유실을 방지하였다. 이기종 오픈소스 데이터베이스(MySQL, MariaDB, PostgreSQL)간 실시간 동기화 아키텍처를 제안하여 정합성을 확보 하였다. 성능 평가는 Apache JMeter 5.6.2를 사용해 10,000명 동시 접속 시나리오를 5회 반복 측정하였으며, 응답시간(85±3ms), 데이터 유실률(0.01%), CPU 사용률(58±4%), 메모리 사용률(62±5%), 처리량(1,240 req/s), 평균 지연(latency, 68ms) 등을 정량화하였다. 또한 Red5 Pro, Wowza Streaming Engine, Kaltura등 상용 솔루션과의 성능·비용 비교를 통해 본 시스템의 경제적·기술적 우수성을 입증하였다. 특히 스트리밍 품질 사용자 경 험(QoE) 지표인 Startup Delay(1.2s), Buffering Ratio(0.8%), ABR 성공률(98.5%)을 추가 측정하였다. 본 연구는 기존 E-learning 대비 비동기 과제 처리 구조, 이기종 DB 실시간 동기화 프레임워크, 교육적 성과 연계 가 능성이라는 세 가지 차별점을 갖는다.