• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.447-458
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• 2021

The quality of experience (QoE) of video streaming is degraded by playback interruptions, which can be mitigated by the playout buffers of end users. To analyze the impact of playout buffer dynamics on the QoE of wireless adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) progressive video, we model the playout buffer as a G/D/1 queue with an arbitrary packet arrival rate and deterministic service time. Because all video packets within a block must be available in the playout buffer before that block is decoded, playback interruption can occur even when the playout buffer is non-empty. We analyze the queue length evolution of the playout buffer using diffusion approximation. Closed-form expressions for user-perceived video quality are derived in terms of the buffering delay, playback duration, and interruption probability for an infinite buffer size, the packet loss probability and re-buffering probability for a finite buffer size. Simulation results verify our theoretical analysis and reveal that the impact of playout buffer dynamics on QoE is content dependent, which can contribute to the design of QoE-driven wireless adaptive HTTP progressive video management.

• 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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• 제44권12호
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• pp.1296-1306
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• 2017

최근 사물인터넷 이용자수의 증가에 따라 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 CoAP(Constrained Application Protocol) 표준을 발표하면서 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 자원이 제한적인 사물인터넷 환경에 맞게 전송 단위인 블록을 한 개씩 전송하기 때문에, 낮은 전송량으로 인한 버퍼 언더플로우의 발생으로 스트리밍 서비스에 적용되기 어렵다. 제안하는 기법은 전체 메시지 중 CON(Confirmable) 메시지의 비율을 적응적으로 조절하여 정확한 네트워크 상황을 예측하고, 이를 기반으로 버퍼 점유율, 콘텐츠 다운로드율을 이용하여 블록의 개수를 결정한다. 따라서 버퍼 언더플로우에 의한 재생 끊김을 완화하여 사용자 체감품질을 향상시킨다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 네트워크 상황에 따른 전송량 조절로 인해 사물인터넷 스트리밍 환경에서 버퍼 언더플로우 문제를 해결함을 확인하였다.