• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4585-4603
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• 2015

Video streaming services make up a large proportion of Internet traffic on both fixed and mobile access throughout the world. Adaptive streaming allows for dynamical adaptation of the bitrate with varying network conditions, to guarantee the best user experience. Adaptive bitrate algorithms face a significant challenge in correctly estimating the throughput as it varies widely over time. In this paper, we first evaluate the throughput estimation techniques and show that the method that we have used offers stable response to throughput fluctuations while maintaining a stable playback buffer. Then, we propose an adaptive bitrate scheme that intelligently selects the video bitrates based on the estimated throughput and buffer occupancy. We show that the proposed scheme improves viewing experience by achieving a high video rate without taking unnecessary risks and by minimizing the frequency of changes in the video quality. Furthermore, we show that it offers a stable response to short-term fluctuations and responds swiftly to large fluctuations. We evaluate our algorithm for both constant bitrate (CBR) and variable bitrate (VBR) video content by taking into account the segment sizes and show that it significantly improves the quality of video streaming.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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 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.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.60-70
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• 2006

유비쿼터스 환경에서의 비디오 적응 변환을 위하여 현재 MPEG-4 AVC/SE SVC에서는 공간적, 시간적, 품질적 스케일러빌리티를 지원하고 있다. 이러한 스케일러빌리티의 변환은 가변적인 대역폭을 가지는 네트워크 특성에 따라 실시간으로 이루어져야 한다. 그러나 현재의 SVC에서는 품질적 스케일러빌리티에 대해서는 실시간으로 스케일러빌리티를 변환할 수 잇지만 공간적, 시간적 스케일러빌리티에 대해서는 이를 제대로 지원할 수 없다. 이에 본 논문에서는 이와 관련된 문제점들을 자세히 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 부호시에는 주기적으로 IDR NAL을 삽입하였다. 추출시에는 실시간 추출에 필요한 정보들을 미리 분석한 후 실제 추출시에 활용하여 실시간 추출을 가능하도록 하였다. 마지막으로 복호시에는 실시간 스케일러빌리티를 지원할 수 있는 프로세스를 정의하였다. 이를 JSVM4.0에 구현하였고 주어진 네트워크 대역폭에 스케일러빌리티를 통하여 적응된 비트스트림의 비트레이트, PSNR, 스케일러빌리티를 측정하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권1호
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• pp.99-113
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• 2015

Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.197-200
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• 2017

퍼지 논리를 기반으로 한 적응형 스트리밍 기법인 FDASH 적응 알고리즘은 빠르게 변하는 네트워크 상황에서 우수한 콘텐츠의 화질을 보장하면서 끊김 없는 서비스를 제공하는 특성을 보이지만 비디오의 화질이 자주 변하기 때문에 최고의 사용자 체감 품질 (QoE: Quality of Experience)을 제공하지 못 할 수도 있다. 본 논문에서는 제한된 버퍼 크기를 가지고 동일한 콘텐츠의 화질을 보장하면서도 비디오 화질의 변화 횟수를 줄여서 최적의 QoE를 제공할 수 있도록 하는 변환된 퍼지 논리 기반의 DASH 적응 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 우선 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하였고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈 (SBFM: Segment Bitrate Filtering Module)을 추가하여 비디오 화질의 변화 횟수가 최소화 될 수 있도록 하였으며, 스트리밍 서비스 시작 시 SBFM에 의해 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막기 위한 Start Mechanism을 추가하였고, 마지막으로 버퍼의 오버플로우를 방지하기 위해 Sleeping Mechanism을 추가하였다. NS-3를 이용한 네트워크 모의실험 결과를 통해 제안된 방식이 FDASH 방식에 비하여 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 오버플로우가 발생하지 않으며 점대점(Point to Point) 상황에서는 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음과 일반 Wifi환경에서는 오히려 17.8%정도 더 뛰어난 비디오 화질 성능을 보이면서 비디오 화질변화 횟수 측면에서는 53.1%정도 줄일 수 있음을 보여준다.