DOI QR코드

DOI QR Code

HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위한 비디오 품질 유지 기법

Video Quality Maintenance Scheme for Improve QoE of HTTP Adaptive Streaming Service

  • 김윤호 (광운대학교 전자통신공학과) ;
  • 김희광 (광운대학교 전자통신공학과) ;
  • 정광수 (광운대학교 전자통신공학과)
  • 투고 : 2017.08.02
  • 심사 : 2017.11.23
  • 발행 : 2018.02.15

초록

최근 HTTP 적응적 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 서비스가 주목을 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 네트워크의 대역폭이나 클라이언트의 버퍼량에 따라 비디오 품질을 조절한다. 그러나 기존 품질 조절 기법은 빈번한 대역폭 변화나 고정된 버퍼 임계로 인해 불필요한 품질 변경이 발생하여 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 변화하는 네트워크 환경에서 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위해 평균 비디오 품질을 높이면서 불필요한 품질 변경을 최소화하는 비디오 품질 유지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 버퍼 점유율과 비디오 품질이 높을 경우 품질 유지 기간을 길게 설정하여 높은 품질을 오래 유지한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 평균 비디오 품질을 향상시키고 품질 변경을 최소화하여 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

Recently, Hypertext Transfer Protocol (HTTP) adaptive streaming service is attracting attention. The existing quality adaptive scheme of HTTP adaptive streaming service adjusts the video quality according to the network bandwidth or the client buffer size. However, the problem with the existing quality adaptive scheme is the QoE (Quality of Experience) degradation caused by the unnecessary quality change that occurs due to frequent bandwidth change or fixed buffer threshold. We propose a video quality maintenance scheme that improves average video quality and minimizes unnecessary quality change in order to improve the QoE of HTTP adaptive streaming service in the changing network environment. The proposed scheme maintains high quality for a long time by setting the quality maintenance duration to be long when buffer occupancy and video quality are high. The experimental results show that the proposed scheme improves QoE by improving the average video quality and minimizing the quality change.

키워드

과제정보

연구 과제번호 : UHD 방송 콘텐츠 기반 지능형 Dynamic Media 생성, 분배 및 소비 기술 개발

연구 과제 주관 기관 : 정보통신기술진흥센터

참고문헌

  1. M. Seufert, S. Egger, M. Slanina, T. Zinner, T. Hobfeld, and P. Tran-Gia, "A Survey on Quality of Experience of HTTP Adaptive Streaming," IEEE Communications Survey & Tutorials, Vol. 17, No. 1, pp. 469-492, Mar. 2015. https://doi.org/10.1109/COMST.2014.2360940
  2. P. Juluri, V. Tamarapalli, and D. Medhi, "Measurement of Quality of Experience of Video-on-Demand Services: A Survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 18, No. 1, pp. 401-418, Feb. 2015. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2401424
  3. C. Liu, I. Bouazizi, and M. Gabbouj, "Rate Adaptation for Adaptive HTTP Streaming," Proc. of the ACM Multimedia Systems, pp. 169-174, Feb. 2011.
  4. Video Lan Client [Online]. Available: http://www.videolan.org/ (downloaded 2015, Aug. 14)
  5. T. Thang, Q. Ho, J. Kang, and A. Pham, "Adaptive Streaming of Audiovisual Content using MPEG DASH," IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 58, No. 1, pp. 78-85, Sep. 2007. https://doi.org/10.1109/TCE.2012.6170058
  6. H. Le, D. Nguyen, N. Ngoc, A. Pham, and T. C. Thang, "Buffer-based Bitrate Adaptation for Adaptive HTTP Streaming," Proc. of the IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, pp. 33-38, Oct. 2013.
  7. C. Muller, S. Lederer, and C. Timmerer, "An Evaluation of Dynamic Adaptive Streaming over HTTP in Vehicular Environments," Proc. of the ACM Workshop on Mobile Video, pp. 37-42, Feb. 2012.
  8. T. Huang, R. Johari, N. McKeown, M. Trunnell, and M. Waston, "A Buffer-based Approach to Rate Adaptation: Evidence from a Large Video Streaming Services," Proc. of the ACM Conference on SIGCOMM, pp. 187-198, Aug. 2014.