Abstract
In this paper, we present a new video management technique using forward timeline to efficiently store and delete the videos on a local server. The proposed method is based on capturing the changing preference of the videos according to recentness, frequency, and playback length of the requested videos. For this purpose, we utilize the forward timeline which represents the time area within a number of predefined intervals. The local server periodically measures time popularity and request segment of all videos. Based on the measured data, time popularity and request segment, the local server calculates the mean time popularity and mean request segment of a video using forward timeline. Using mean time popularity and mean request segment of video, we estimate the ranking and allocated storage space of a video. The ranking represents the priority of deletion when the storage area of local server is running out of space and the allocated storage space means the maximum size of storage space to be allocated to a video. In addition, we propose an efficient storage space partitioning technique in order to stably store videos and present a time based free-up storage space technique using the expected variation of video data in order for avoiding the overflow on a local server in advance. The simulation results show that the proposed method performs better than other methods in terms of hit rate and number of deletion. Therefore, our video management technique for local server provides the lowest user start-up latency and the highest bandwidth saving significantly.
본 논문에서는 사용자와 근거리에 위치한 지역 서버에 동영상을 효율적으로 저장하고 삭제하기 위해 전방향 시간 경계선을 활용한 시간 기반 동영상 관리 기법 제안한다. 제안하는 기법은 사용자에 의해 요청된 동영상에 대한 최근성, 반복성, 그리고 지속성을 고려한 선호도를 기반으로 한다. 이를 위해 지역 서버는 설정된 일련의 시간 간격들의 영역인 전방향 시간 경계선을 활용한다. 지역 서버는 주기적으로 각 동영상에 대한 시간 요청 빈도수와 요청세그먼트 수를 측정한다. 측정된 데이터를 기반으로 지역 서버는 전방향 시간 경계선을 이용하여 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 계산한다. 계산된 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 활용하여 우선순위와 각 동영상에 할당되는 저장 공간의 크기가 예측된다. 우선순위는 지역 서버의 저장 공간이 부족할 경우 삭제 대상 동영상을 선정하기 위한 우선권이며 할당 저장 공간의 크기는 각 동영상에 부여된 최대 저장 크기이다. 또한 본 논문에서는 효율적인 동영상 저장을 위한 지역 서버의 저장 공간 분할 방법과 사용자들의 지속적인 동영상 요청에 따른 저장 공간의 오버플로우를 사전에 방지하기 위해 시간을 기반으로 예측되어지는 동영상 데이터 변화량을 활용한 안정적인 저장 공간 확보 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 지역 서버에서의 동영상 관리 기법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.