• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.476-481
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• 2012

최근 QoS/QoE 기술의 일환으로 HTTP에 기초한 적응적 스트리밍 기술이 주목받고 있다. 이에 본 논문에서는, HTTP에 기초한 동적 적응적 스트리밍 기술에 대해 알아본다. 이를 기반으로 HTTP상에서 동적 적응적 스트리밍 시스템을 설계 및 구현 하였다. 이 시스템은 MPEG2-TS 파일의 비트율별 변환, Segment 분할, MPD(Media Presentation Description)의 생성과 서버와 클라이언트 간의 동적이고 적응적인 네트워크 환경에서 MPD File의 분석을 통한 비트율별 플레이어로 구성된다. 이는 다양한 네트워크 환경에서 지속적이고, 원활한 영상의 재생을 위해 다양한 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.666-668
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• 2011

최근 QoS/QoE 기술의 일환으로 HTTP에 기초한 적응적 스트리밍 기술이 주목받고 있다. 이에 본 논문에서는, HTTP에 기초한 동적 적응적 스트리밍 기술에 대해 알아본다. 이를 기반으로 HTTP상에서 동적 적응적 스트리밍 시스템을 설계 및 구현 하였다. 이 시스템은 MPEG2-TS 파일의 비트율별 변환, Segment 분할, MPD(Media Presentation Description)의 생성과 서버와 클라이언트 간의 동적이고 적응적인 네트워크 환경에서 MPD File의 분석을 통한 비트율별 플레이어로 구성된다. 이는 다양한 네트워크 환경에서 지속적이고, 원활한 영상의 재생을 위해 다양한 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1039-1048
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• 2015

최근 웹 기반의 적응적 스트리밍 서비스인 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)가 주목 받고 있다. 그러나 기존 DASH 환경에서 네트워크와 버퍼 기반의 품질 조절 기법은 콘텐츠의 VBR (Variable Bit Rate) 특성을 고려하지 않아 세그먼트 처리량의 변화가 크며 이로 인해 잦은 품질 변화, 영상의 끊김과 같은 사용자 체감품질이 저하되는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 DASH 환경에서 사용자 체감품질을 향상시키기 위해 C-DASH (Content Characteristics based Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기법을 제안한다. C-DASH 기법은 세그먼트의 처리량과 버퍼 상태, 그리고 콘텐츠의 세그먼트 크기를 고려하여 끊김 없고 비디오 품질 변화가 적은 품질 조절을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존 품질 조절 기법들에 비해 사용자 체감품질을 향상시킴을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.104-114
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• 2018

최근 HTTP 기반 비디오 스트리밍 트래픽이 계속해서 증가함에 따라 HTTP 기반 적응적 스트리밍(HTTP-based Adaptive Streaming : HAS) 기술 중 하나인 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)가 주목받고 있다. 이에 따라 DASH 환경에서 클라이언트에게 높은 QoE(Quality of Experience)를 제공하기 위한 많은 비디오 품질 조절 기법들이 제안되어왔다. 본 논문에서는 뉴로 퍼지 시스템의 구조 중 하나인 ANFIS(Adaptive Network based Fuzzy Inference System)를 이용한 새로운 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 ANFIS를 이용하여 클라이언트에게 적절한 세그먼트 비트율을 선택하는 퍼지 파라미터를 찾고, VBR(Variable Bit-Rate) 비디오의 특성을 고려하여 실제 세그먼트의 크기를 이용해 다음 세그먼트 다운로드 시간을 보다 정확하게 예측한다. 그리고 이를 이용해 시변 네트워크에서 적절하게 비디오 품질을 조절한다. NS-3를 이용한 모의실험에서 제안된 기법이 기존 기법들에 비해 높은 평균 세그먼트 비트율과 낮은 비트율 변화 횟수를 보여 클라이언트에게 향상된 QoE를 제공함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.341-349
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• 2014

Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH)는 최근 주목받고 있는 스트리밍 기술이다. DASH 클라이언트는 연속적으로 가용 네트워크 대역폭을 측정하고, 이를 기반으로 향후 다운받을 비디오 세그먼트의 비트율을 결정한다. 본 고에서는 최소 재생 버퍼 레벨을 보존하여 가변적인 네트워크 환경에서도 사용자 체감 품질 저하를 야기하는 재생 끊김 현상, 재생 중 비디오 품질의 급격한 변화 등을 효율적으로 방지하는 비트율 적응 알고리즘인 QoE-enhanced adaptation algorithm over DASH (QAAD)를 제안한다. 또한 DASH 테스트베드 상에 QAAD와 재생 버퍼를 고려한 기존의 알고리즘 (즉, QDASH[9])을 구현하여 실험적으로 성능을 비교 및 분석하였다. 네트워크 환경이 급변하는 환경에서 실험을 수행한 결과, QDASH는 재생 끊김 현상 및 비디오 화질의 잦은 변화가 발생하는 반면, QAAD는 재생 끊김 없이 안정적인 비디오 화질을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.423-432
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• 2017

최근 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 표준인 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)를 기반으로 하는 비디오 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience) 향상을 위해 비디오 품질 조절 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 기법들은 비디오의 VBR(Variable Bitrate) 특성에 대한 고려가 부족하여 불필요한 품질 변화로 인해 QoE가 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 세그먼트 특성을 기반으로 품질을 조절하는 SC-DASH(Segment Characteristics-based DASH)를 제안한다. SC-DASH는 다음에 요청할 세그먼트의 크기, 세그먼트 처리량, 그리고 버퍼 점유율을 기반으로 비디오 품질을 조절하여 불필요한 품질 변화가 발생하는 것을 방지한다. 실험 결과를 통해 SC-DASH가 기존 기법보다 불필요한 품질 변화를 감소시킴으로써 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.467-476
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• 2014

국내외적으로 방송과 통신이 융합된 형태의 서비스가 인터넷을 통하여 제공되고 있으며, 스마트TV를 통한 다양한 양방향 서비스가 제공되는 상황에서 제한적인 유무선 네트워크 상황에 적응하여 끊김 없이 콘텐츠를 제공하는 것이 멀티미디어 서비스의 핵심 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 인터넷과 같은 대역폭이 유동적인 환경에서 끊김 없는 OHTV(Open Hybrid TV) 서비스를 제공하기 위하여 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 규격을 준수하는 콘텐츠 제작 시스템을 개발하였고, 기존 OHTV 서비스 플랫폼과 쉽게 연동하는 구체적인 방법을 제시하고 있다. 개발한 시스템은 OHTV 규격에 정의되어 있는 다양한 서비스 중에 IP VOD, 비디오 클립, 광고 서비스에 적용되어 네트워크 상황에 유동적으로 적응하여 안정적으로 끊김 없는 서비스를 제공함을 실험을 통해 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.353-362
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• 2015

In order to provide smart devices with high quality multimedia streaming services, an adaptive streaming technique over HTTP has been received much attention recently and the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) standard has been established. In DASH, however, the technique to select an appropriate quality of multimedia based on the performance metrics measured in a smart device might have some difficulties to reflect the capabilities of other neighboring smart devices and dynamic network conditions in real time. To solve the problem, this paper proposes a novel software agent approach, called DASH agent (DA), which gathers and analyzes the device capabilities and dynamic network conditions in real time and finally determines the highest achievable quality of segment to meet the best Quality of Experience (QoE) in current situations. The simulation results show that our approach provides higher quality of multimedia segments with less frequency of quality changes to lower quality of multimedia segments.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권6호
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• pp.635-644
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• 2013

Adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) streaming has become a new trend to support adaptivity in video delivery. An HTTP streaming client needs to estimate exactly resource availability and resource demand. In this paper, we focus on the most important resource which is bandwidth. A new and general formulation for throughput estimation is presented taking into account previous values of instant throughput and round trip time. Besides, we introduce for the first time the use of bitrate estimation in HTTP streaming. The experiments show that our approach can effectively cope with drastic changes in connection throughput and video bitrate.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1182-1194
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• 2018

The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.