• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.488-490
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• 2012

오늘날 QoS/QoE 기술의 일환인 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 기술이 이슈화 되고 있다. 본 논문에서는 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 기술에 대해 연구하였다. 이를 기반으로 HTTP를 활용한 동적 적응적 스트리밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템에서는 MPEG2-TS 파일에 대해 비트율별 변환, 일정 시간 별 Segment의 분할, 앞에서의 파일들을 참고하여 최종적으로 전송에서 활용되는 MPD(Media Presentation Description) File의 생성과 서버와 클라이언트 간의 스트리밍에 대해 HTTP를 활용한 동적이고 적응적인 네트워크 환경에서의 비트율별 스트리머로 구성된다. 이는 불특정 다수의 네트워크 환경에서 끊김없는 지속적인 영상의 재생을 위한 다양한 스트리밍 분야와 멀티미디어 분야에 활용될 것이다.

• 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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.458-463
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• 2015

최근 스트리밍 이용자는 자신이 처한 채널 상황에 따라 적응적으로 가장 적당한 비디오율(video rate)을 선택적으로 요청하여 서비스 받는 ABR(Adaptive Bitrate) 기법을 주로 이용하고 있다. 결과, 대부분의 ABR 비디오율 적응 기법 관련 연구는 채널 상황에 따른 실시간 비트율 적응에만 초점을 맞춘 나머지 모바일 기기의 배터리 의존성에 따른 에너지 제한적 특성을 놓치고 있다. 이는 모바일 장치의 중요한 특성을 고려하지 않은 것으로, 이에 따른 많은 에너지 소모는 궁극적으로 스트리밍 서비스 불만족의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 ABR 적응 기법의 최신 연구인 버퍼 기반 비트율 적응 방법에 모바일 장치의 배터리 제한적 특성을 고려하여, 기존의 최신 연구와 동일한 성능을 내면서도 불필요하게 소모 되는 에너지를 절약하는 기법을 제안한다. 에너지 소비를 줄이기 위해 버퍼에 스트리밍이 충분히 있으면 에너지 전원을 끄고 (off), 버퍼에 스트리밍이 충분히 있지 않은 경우 에너지 효율적 Prefetching통해 동적 적응 비디오 스트리밍을 서비스한다. 성능평가 결과, 세계 평균 모바일 다운로드 속도에서 기존 기법에 비해 에너지 소비율이 60%절약됨을 보였다.

• 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.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권5호
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• pp.324-326
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• 2005

An adaptive Chunk algorithm is newly devised and a collaborative streaming is designed for high quality multimedia streaming service under time varying traffic conditions. An LMS based prediction filter is used to compensate the effect of time varying background traffic of the WAN. The underflow is generated for the $20\~28\%$ of the data stored in the central server by applying the FARIMA(Fractional Autoregressive Integrated Moving Average) traffic modeling method. The proposed algorithm is tested with the MPEG-2 video files and compensates $71\~85\%$ of central stream underflow.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1166-1178
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• 2016

In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.19-26
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• 2016

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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• 제12권1호
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• pp.308-324
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• 2018

HTTP adaptive streaming (HAS) is a promising technology for delivering video content over the Internet. HAS-based video streaming solutions rely on bandwidth estimation to select the appropriate video bitrate. Video streaming solutions that consider network conditions provide users with seamless video playback. However, when multiple clients compete for a common bottleneck link, conventional bandwidth estimation schemes that consider only one client overestimate the network bandwidth due to the ON-OFF traffic pattern. The bandwidth overestimation can cause Quality of Experience (QoE) degradation, such as unnecessary changes in video quality, and unfairness of video quality. In this paper, we propose a client-side bandwidth estimation scheme to obtain a better QoE of HAS in the multiple-client environment. The proposed scheme differentiates the client buffer status according to the buffer occupancy, and then estimates the available network bandwidth based on the buffer status and segment throughput. We evaluate the performance of HAS implemented in the ns-3 network simulator. Simulation results show that compared with the conventional schemes, the proposed scheme can enhance the QoE.