• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4519-4533
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• 2015

Hypertext Transfer Protocol (HTTP) adaptive streaming has become a new trend in video delivery. An HTTP adaptive streaming client needs to effectively estimate resource availability and demand. However, due to the bitrate of the video encoded in variable bitrate (VBR) mode, a bitrate mismatch problem occurs. With the rising demand for mobile devices, the likelihood of cases where two or more HTTP adaptive streaming clients share the same network bottleneck and competing for available bandwidth will increase. These mismatch and competition issues lead to network congestion, which adversely affects the Quality of Experience (QoE). To solve these problem, we propose a video rate adaptation scheme for the HTTP video streaming to guarantee and optimize the QoE. The proposed scheme estimates the available bandwidth according to the bitrate of each segment and also schedules the segment request time to expedite the response to the bandwidth variation. We used a multi-client simulation to prove that our scheme can effectively cope with drastic changes in the connection throughput and video bitrate.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.27-34
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• 2013

This paper proposes a network-adaptive mechanism for HTTP-based video streaming over wireless/mobile networks. To provide adaptive video streaming over wireless/mobile networks, the proposed mechanism consists of a throughput estimation scheme in the time-variant wireless network environment and a video rate selection algorithm used to increase the streaming quality. The adaptive video streaming system with proposed modules is implemented using an open source multimedia framework and is validated over emulated wireless/mobile networks. The emulator helps to model and emulate network conditions based on data collected from actual experiments. The experiment results show that the proposed mechanism provides higher video quality than the existing system provides and a rate of video streaming almost void of freezing.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.187-194
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• 2018

최근 HTTP 적응적 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 서비스가 주목을 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 네트워크의 대역폭이나 클라이언트의 버퍼량에 따라 비디오 품질을 조절한다. 그러나 기존 품질 조절 기법은 빈번한 대역폭 변화나 고정된 버퍼 임계로 인해 불필요한 품질 변경이 발생하여 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 변화하는 네트워크 환경에서 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위해 평균 비디오 품질을 높이면서 불필요한 품질 변경을 최소화하는 비디오 품질 유지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 버퍼 점유율과 비디오 품질이 높을 경우 품질 유지 기간을 길게 설정하여 높은 품질을 오래 유지한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 평균 비디오 품질을 향상시키고 품질 변경을 최소화하여 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.95-106
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• 2017

최근 높은 품질의 멀티미디어 콘텐츠를 제공하고 급증하는 트래픽을 처리하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍이 등장하였다. HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE (Quality of Experience; 사용자 체감 품질)를 향상시키기 위해서는 평균적인 비디오 품질을 최대화해야 하며 품질 변경 주기, 품질 감소 폭, 그리고 끊김 현상을 최소화해야 한다. 최근 제안되었던 HTTP 적응적 스트리밍의 품질 조절 알고리즘들은 QoE 관련 특성을 세밀하게 고려하지 않아 높은 QoE를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍의 QoE 향상을 위해 SQA (Smooth Quality Adaptation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 일정 기간 품질을 유지하고 비디오 품질의 급격한 감소를 방지함으로써 부드러운 사용자 체감 품질을 제공한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 대역폭 감소 구간에서 품질 변경 폭을 감소시키고 품질 변경을 최소화하는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.827-833
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• 2016

HTTP 적응적 스트리밍은 네트워크 상태에 따라 비디오의 품질을 조절하여 사용자 체감 품질을 향상시키는 비디오 스트리밍 서비스이다. HTTP 적응적 스트리밍 서비스에서 비디오 콘텐츠는 여러 품질과 일정 길이를 가지는 비디오 세그먼트로 나누어지며, 클라이언트는 적절한 품질의 세그먼트를 요청한다. 그러나 기존의 세그먼트 스케줄러는 TCP에 대한 고려 없이 일정 간격으로 세그먼트를 요청하므로 TCP 연결이 초기화되어 Slow-start를 다시 수행해 비디오 전송률이 감소한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 TCP 인지형 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 TCP 연결이 초기화되는 것을 방지하기 위해 비디오 세그먼트의 요청 시간을 조절하며, 세그먼트를 요청하는 시점을 고려하여 안정적인 비디오 스트리밍을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 끊김 현상 없이 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.824-831
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• 2014

HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 적응적 스트리밍은 네트워크 변화에 적응적으로 비디오 품질을 조절한다. HTTP 적응적 스트리밍은 TCP (Transmission Control Protocol)를 기반으로 비디오를 전송하기 때문에 높은 지연을 갖는 네트워크에서 가용대역폭을 부정확하게 측정하여 불필요하게 비디오 품질을 조절한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질 향상과 부드러운 재생을 위해 버퍼 기반의 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지연을 고려한 스트리밍 모델을 통한 정확한 가용대역폭 측정, 불필요한 품질 조절을 방지하기 위한 비디오 품질의 유지 가능성 계산, 버퍼상태에 적응적으로 비디오를 요청할 시간을 결정함으로써 비디오 품질을 조절한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키고 부드럽게 비디오 품질을 조절하는 것을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3804-3819
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• 2018

The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.

• 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.