• 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.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.166-172
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• 2020

Video streaming application such as YouTube is one of the most popular mobile applications. To adjust the quality of video for available network bandwidth, a streaming server provides multiple representations of video of which bit rate has different bandwidth requirements. A streaming client utilizes an adaptive bit rate scheme to select a proper video representation that the network can support. The download behavior of video streaming client player is governed by several parameters such as maximum buffer size. Especially, the size of the maximum playback buffer in the client player can greatly affect the user experience. To tackle this problem, in this paper, we propose the maximum buffer size optimization according to available network bandwidth and buffer status. Our simulation study shows that our proposed buffer size optimization scheme successfully mitigates playback stalls while preserving the similar quality of streaming video compared to existing ABR schemes.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2017

Explosive deployment of smart mobile devices such as smart phones, and tablets along with expansion of wireless internet bandwidth have enabled the deployment of mobile video streaming such that video traffic becomes the most important service in wireless networks. Recently, for more efficient video streaming services, the ISO MPEG group standardized a protocol called DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) and the standard has been quickly adopted by many service providers such as YouTube and Netflix. Despite of the convenience of mobile streaming services, users also suffer from low QoE(Quality of Experience) due to dynamic channel fluctuations and unnecessary downloading due to high churning rates. This paper proposes a noble efficient video rate selection algorithm considering user buffer level, channel condition and churning rate. Computer simulation based performance study showed that the proposed algorithm improved the QoE significantly compared to a method that determines the video rate based on current channel conditions. Especially, the proposed method reduced the rebuffering rate, one of the most important performance factors of the QoE, to a nonnegligible level.

• 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.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1249-1265
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• 2022

Video streaming has become one of the most popular applications for mobile devices. The network bandwidth required for video streaming continues to exponentially increase as video quality increases and the user base grows. Multi-Path TCP (MPTCP), which allows devices to communicate simultaneously through multiple network interfaces, is one of the solutions for providing robust and reliable streaming of such high-definition video. However, mobile video streaming over MPTCP raises new concerns, e.g., power consumption and cellular data usage, since mobile device resources are constrained, and users prefer to minimize such costs. In this work, we propose a mobile video streaming framework over MPTCP (mDASH) to reduce the costs of energy and cellular data usage while preserving feasible streaming quality. Our evaluation results show that by utilizing knowledge about video behavior, mDASH can reduce energy consumption by up to around 20%, and cellular usage by 15% points, with minimal quality degradation.