모바일 데이터 사용량을 고려한 딥러닝 기반 적응형 비디오 스트리밍

Deep Learning based Adaptive Video Streaming with Mobile Data Usage

  • 김민섭 (경북대학교 IT 대학 컴퓨터학부) ;
  • 허성재 (경북대학교 IT 대학 컴퓨터학부) ;
  • 이희종 (경북대학교 IT 대학 컴퓨터학부) ;
  • 부반손 (경북대학교 IT 대학 컴퓨터학부) ;
  • 최민제 (경북대학교 일반대학원 컴퓨터학부) ;
  • 임경식 (경북대학교 IT 대학 컴퓨터학부)
  • Kim, Minseob (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Hur, Sungjae (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Lee, Heejong (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Vu, Van Son (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Choi, Minje (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Lim, Kyungshik (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.)
  • 발행 : 2021.11.26

초록

최근 모바일 비디오 스트리밍 서비스의 이용자 수가 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 환경에 적합한 DASH 비디오 스트리밍 메커니즘이 연구되었고, 이것을 DQN 기법에 의해 개선한 알고리즘은 모바일 네트워크 환경에서 적절한 비디오 품질 선택을 통해 버퍼링을 크게 줄일 수 있었다. 그러나 이는 모바일 요금제로 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자들에게 안정적인 서비스를 제공하기 어렵다. 이에 본 논문은 기존의 DQN 기법에 의한 알고리즘을 발전시켜 사용자의 모바일 요금제에 적합한 비디오 품질을 선택하는 알고리즘을 연구하고 성능 실험 결과를 분석한다. 또한 이 알고리즘을 전체 모바일 비디오 스트리밍 시스템과 통합하여 이용하도록 제안한다.

키워드

과제정보

"This research was supported by the Korean MSIT (Ministry of Science and ICT), under the National Program for Excellence in SW)(2021-0-01082) supervised by the IITP(Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation)"(2021-0-01082)