본 논문에서는 채널상태에 동적으로 최적화한 HLS(Http Live Streaming)의 비트 율에 따라 전송하기 위해 적응 버퍼링을 제안하였다. 이러한 스마트 OTT(Over The Top) 플랫폼은 서버와 클라이언트 사이의 통신망 대역폭 용량을 분석하였다. 이를 위해 다중 비트율과 대역폭 조절기(resolution) 사이의 비디오 스트림의 전송속도를 조정하도록 설계하였다. 이러한 적응 버퍼링은 기본적인 HLS 버퍼 구조에 2개의 버퍼를 추가한다. 적응 버퍼링은 이전 채널과 다음 채널을 지속적으로 버퍼링을 한다. 제안한 스마트 OTT 플랫폼의 적응 버퍼링은 단일 버퍼링의 정적 HLS 방식 보다 우수하다. 이러한 방식은 HLS 사용자가 가용 통신망 속도를 분석함으로서 스마트 OTT 단말의 적을 버퍼링 속도를 조절 할 수 있기 때문이다. 이로서 스마트 OTT가 비트 율을 동적으로 최적화함으로서 라이브와 VOD 형태의 비디오를 전송하도록 구축하였다. 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS 비디오정보인 m3u8 파일을 활용함으로서 HLS의 서버가 통신망 상황에 맞게 연동할 수 있으며, PLC(Power Line Control) 전송과도 연동할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2544-2557
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2019
Adaptive bitrate streaming is a crucial element in the implementation of high-quality streaming of media content over the Internet. Dynamic adaptive streaming over HTTP (MPEG-DASH) has lately emerged as the de facto solution for over-the-top (OTT) video streaming services. In this paper, we perform macro-level analysis on a real-world MPEG-DASH-based Internet live broadcasting service to gain insight into its behavior throughout the end-to-end service-provision chain, from broadcasters to viewers. Based on this analysis, we propose methods to improve the quality-of-experience (QoE) of MPEG-DASH-based services, particularly with regard to reducing broadcasting delays between recording and viewing of videos, as well as synchronizing client terminals.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3856-3872
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2018
HTTP-based adaptive streaming (HAS) has recently been widely deployed on the Internet. In the HAS system, a video content is encoded at multiple bitrates and the encoded video content is segmented into small parts of fixed durations. The HAS client requests a video segment and stores it in the playout buffer. The rate adaptation algorithm employed in HAS clients dynamically determines the video bitrate depending on the time-varying bandwidth. Many studies have shown that an efficient rate adaptation algorithm is critical to ensuring quality-of-experience in HAS systems. However, existing algorithms have problems estimating the network bandwidth because bandwidth estimation is performed on the client-side application stack. Without the help of transport layer protocols, it is difficult to achieve accurate bandwidth estimation due to the inherent segment-based transmission of the HAS. In this paper, we propose an alternative approach that utilizes the playout buffer occupancy rather than using bandwidth estimates obtained from the application layer. We start with a queueing analysis of the playout buffer. Then, we present a buffer-aware rate adaptation algorithm that is solely based on the mean buffer occupancy. Our simulation results show that compared to conventional algorithms, the proposed algorithm achieves very smooth video quality while delivering a similar average video bitrate.
끊김 없는 UHD 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 가용 대역폭이 필요하다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식은 정상 상태에서 가용 대역폭보다 낮은 품질의 비디오 세그먼트를 주기적으로 요청하여 다운로드 받는다. 정상 상태에서는 가용 대역폭과 콘텐츠의 인코딩 율에 차이에 따라 On-Off 구간의 패턴이 반복되어 발생하고, 반복적인 Off 구간에 의해서 대역폭을 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 있다. 지연과 손실률이 높고 대역폭 변화가 심한 무선 환경에서는 네트워크의 가용대역폭을 부정확하게 측정하기 때문에 문제점이 심화된다. 본 논문에서는 무선 환경에서 UHD 콘텐츠의 효율적인 대역폭 활용을 위한 HTTP 적응적 스트리밍의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 OFF 구간의 빈도수를 줄이기 위해 한 번의 요청 메시지에 여러 세그먼트를 동시에 요청하는 집단 세그먼트 방식이다. 실험을 통해서 제안하는 기법이 대역폭 이용율을 향상시키는 것을 확인 하였다.
DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반 라이브 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 DASH 기반 스트리밍 기술들은 낮은 버퍼링 지연을 유지하면서 끊김 없는 재생을 제공하지 못하여, 라이브 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 QoE 기반의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 수신 시간과 변화량을 기반으로 세그먼트 요청시간을 적응적으로 스케줄링 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 낮은 버퍼링 지연을 보장하고 버퍼 언더플로우를 적게 발생시켜 라이브 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 확인하였다.
Increase of hypertext transfer protocol (HTTP)-based video popularity causes that broadband and Internet service providers' links transmit mainly multimedia content. Network planning, traffic engineering or congestion control requires understanding of the statistical properties of network traffic; therefore, it is desirable to investigate the characteristic of traffic traces generated, among others, by systems which employ adaptive bit-rate streaming. In our work, we investigate traffic originating from 120 client-server pairs, situated in an emulated laboratory environment, and multiplexed onto a single network link. We show that the structure of the traffic is distinct from the structure generated by first and second generation of HTTP video systems, and furthermore, not similar to the structure of general Internet traffic. The obtained traffic exhibits negative correlations, anti-persistence, and its distribution function is skewed to the right. Furthermore, we show that the traffic generated by clients employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations.
오늘날 QoS 기술의 일환의 하나인 스트리밍 서비스의 기술들이 이슈화 되고 있다. 하지만 현재의 스트리밍 서비스는 한가지 화질의 영상으로 제공되며, 버퍼링과 같은 기술적인 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 전송되는 스트림 데이터의 무결성을 위한 TCP와 스트림 데이터의 빠른 전송을 위한 UDP를 활용, 적응적 듀얼 스트리밍 시스템을 설계한다. 본 시스템에서는 실시간으로 들어오는 영상을 인코딩 과정을 통해 H.264기반의 여러 비트율의 영상을 바탕으로 서버와 클라이언트 간 TCP와 UDP를 통해 적응적인 네트워크 환경에서의 스트리밍 서비스를 제공한다. 이는 불특정 다수의 네트워크 환경에서 버퍼링의 최소화를 통해 지속적인 영상의 재생을 위한 다양한 스트리밍 분야와 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.
본고에서는 스마트 TV의 대표적인 서비스인 OTT(Over-The-Top)서비스의 전송 방법 중 최근에 가장 주목을 받고 있는 HTTP에 기초한 적응적 스트리밍 기술을 알아본다. 먼저, 최근 MPEG등 각 표준단체에서 진행되고 있는 HTTP 스트리밍 기술의 표준화 범위 및 진행 상황에 대해서 살펴보고, 표준화 범위 중 핵심이 되는 메타데이타 파일 구조 및 청크 단위의 전송 포맷 및 기존 시스템 포맷의 확장 사항 등에 대해서 설명한다. 마지막으로 MPEG DASH(Dynamic adaptive streaming over HTTP)의 basic on-demand profile에 기초한 구현 내용 및 결과를 소개한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2144-2159
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2015
CISCO VNI predicted an average annual growth rate of 66% for mobile video traffic between 2014 and 2019 and accordingly much academic research related to video streaming has been initiated. In video streaming, Adaptive Bitrate (ABR) is a streaming technique in which a source video is stored on a server at variable encoding rates and each streaming user requests the most appropriate video encoding rate considering their channel capacity. However, these days, ABR related studies are only focusing on real-time rate adaptation omitting energy efficiency though it is one of the most important requirement for mobile devices, which may cause dissatisfaction for streaming users. In this paper, we propose an energy efficient prefetching based dynamic adaptive streaming technique by considering the limited characteristics of the batteries used in mobile devices, in order to reduce the energy waste and provide a similar level of service in terms of the average video rate compared to the latest ABR streaming technique which does not consider the energy consumption. The simulation results is showing that our proposed scheme saves 65~68% of energy at the average global mobile download speed compared to the latest high performance ABR algorithm while providing similar rate adaptation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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