KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4068-4086
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2014
Due to the prevalence of powerful mobile terminals and the rapid advancements in wireless communication technologies, the wireless video streaming service has become increasingly more popular. Recent studies show that video streaming services via Transmission Control Protocol (TCP) are becoming more practical. TCP has more advantages than User Diagram Protocol (UDP), including firewall traversal, bandwidth fairness, and reliability. However, each video service shares an equal portion of the limited bandwidth because of the fair sharing characteristics inherent in TCP and this bandwidth fair sharing cannot always guarantee the video quality for each user. To solve this challenging problem, an Adaptive Multiple TCP (AM-TCP) scheme is proposed in this paper to guarantee the video quality for mobile devices in wireless networks. AM-TCP adaptively controls the number of TCP connections according to the video Rate Distortion (RD) characteristics of each stream and network status. The proposed scheme can minimize the total distortion of all participating video streams and maximize the service quality by guaranteeing the quality of each video streaming session. The simulation results show that the proposed scheme can significantly improve the quality of video streaming in wireless networks.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.69-81
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2006
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.
Thang, Truong Cong;Le, Hung T.;Nguyen, Hoc X.;Pham, Anh T.;Kang, Jung Won;Ro, Yong Man
Journal of Communications and Networks
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v.15
no.6
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pp.635-644
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2013
Adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) streaming has become a new trend to support adaptivity in video delivery. An HTTP streaming client needs to estimate exactly resource availability and resource demand. In this paper, we focus on the most important resource which is bandwidth. A new and general formulation for throughput estimation is presented taking into account previous values of instant throughput and round trip time. Besides, we introduce for the first time the use of bitrate estimation in HTTP streaming. The experiments show that our approach can effectively cope with drastic changes in connection throughput and video bitrate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2544-2557
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2019
Adaptive bitrate streaming is a crucial element in the implementation of high-quality streaming of media content over the Internet. Dynamic adaptive streaming over HTTP (MPEG-DASH) has lately emerged as the de facto solution for over-the-top (OTT) video streaming services. In this paper, we perform macro-level analysis on a real-world MPEG-DASH-based Internet live broadcasting service to gain insight into its behavior throughout the end-to-end service-provision chain, from broadcasters to viewers. Based on this analysis, we propose methods to improve the quality-of-experience (QoE) of MPEG-DASH-based services, particularly with regard to reducing broadcasting delays between recording and viewing of videos, as well as synchronizing client terminals.
HTTP (Hypertext Transfer Protocol) Adaptive Streaming is gaining attention because it changes bitrates to adapt changing network conditions. Since HAS (HTTP Adaptive Streaming) client downloads the video data based on TCP (Transmission Control Protocol), it estimates incorrectly the available bandwidth and leads to an unnecessary video quality change in long-delay networks. In this paper, we propose a buffer-based quality control scheme in order to improve the service quality and smooth playback in the HAS. The proposed scheme estimates accurately the available bandwidth based on a modified streaming model that considers network delay. It also calculates the sustainability of the video quality to prevent an unnecessary quality change and determines the inter-request time on the basis of the buffer status. Through the simulation, we prove that our scheme improves the QoS (Quality of Service) of the HAS service and controls the video quality smoothly in long-delay networks.
HTTP adaptive streaming has recently emerged to handle the rapidly growing traffic and to provide high quality multimedia contents. To improve the QoE (Quality of Experience) for HTTP adaptive streaming service, the average video bitrate should be maximized, and the video switching frequency (difference of bitrate between adjacent segments) and video stalling events need to be minimized. The recently proposed quality adaptation algorithms for HTTP adaptive streaming do not provide high QoE, since detailed QoE factors such as video switching frequency and bitrate difference of adjacent segments, are not considered. In this paper, we propose a SQA (Smooth Quality Adaptation) algorithm to improve the user QoE. The proposed algorithm provides the smoothed QoE, such that it minimizes the unnecessary video switching events by maintaining the quality in a certain period, thus minimizing the bitrate difference of adjacent segments. Through simulation, we confirm that the proposed algorithm reduces the unnecessary switching events, and prevents the sudden decrease in video quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2B
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pp.334-344
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2010
Recently, due to the prevalence of various mobile devices and broadband wireless networks, a significant interests and demands for multimedia streaming services over the Internet have been increasing. However, it is difficult to transmit continuous multimedia stream when mobile terminals are moving. Therefore, in order to deploy mobile IPTV service in the broadband wireless network, efficient wireless resource utilization and seamless QoE (Quality of Experience) offers to the users are an important issue. In this paper, we propose a network based adaptive streaming scheme, called MARC (Mobile Adaptive Rate Control), which controls the quality of the video and rate of the video based on the status of the wireless channel. The proposed scheme uses awareness information of the wireless channel status and controls transmitting streaming video which is suitable for the wireless channel status and mobile station location, in order to provide a seamless video playback for mobile environment in addition to improving the quality of a streaming service. The proposed MARC scheme alleviates the discontinuity of video playback and allocates suitable client buffer in broadband wireless network. Simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed scheme.
With Wi-Fi and Bluetooth connectivity becoming more common in today's handheld mobile devices, single-chip multi-radio combo-modules, which integrate two or more heterogeneous wireless radios on a single chip, are becoming more and more popular. The key requirement for combo solutions is that the quality of the user experience (QoE) must not be compromised by degrading connectivity performance. Therefore, characterizing and understanding the behaviour of combo-module is of vital importance to ensure this requirement in various environments. In this paper, we investigate the impact of the use of combo-modules on the performance of mobile video streaming over a Wi-Fi network. Our study reveals that the use of combo-modules incurs considerable side effects on QoE for mobile video streaming applications when the Wi-Fi and Bluetooth operate at the same time in the 2.4GHz ISM band. We reveal that rate-based adaptive algorithms, including the most popular adaptive bitrate streaming MPEG-DASH, is more severely affected by this phenomenon than buffer-based adaptive algorithms.
Netflix, Amazon Prime, and YouTube are the most popular and fastest-growing streaming services globally. It is a matter of great interest for the streaming service providers to preview their service infrastructure and streaming strategy in order to provide new streaming services. Hence, the first part of the paper presents a detailed survey of the Content Distribution Network (CDN) and cloud infrastructure of these service providers. To understand the streaming strategy of these service providers, the second part of the paper deduces a common quality-of-service (QoS) model based on rebuffering time, bitrate, progressive download ratio, and standard deviation of the On-Off cycle. This model is then used to analyze and compare the streaming behaviors of these services. This study concluded that the streaming behaviors of all these services are similar as they all use Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) on top of TCP. However, the amount of data that they download in the buffering state and steady-state vary, resulting in different progressive download ratios, rebuffering levels, and bitrates. The characteristics of their On-Off cycle are also different resulting in different QoS. Hence a thorough adaptive bit rate (ABR) analysis is presented in this paper. The streaming behaviors of these services are tested on different access network bandwidths, ranging from 75 kbps to 30 Mbps. The survey results indicate that Netflix QoS and streaming behavior are significantly consistent followed by Amazon Prime and YouTube. Our approach can be used to compare and contrast the streaming services' strategies and finetune their ABR and flow control mechanisms.
Currently, several research studies are looking to improve the quality of DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) based live streaming services. However, conventional DASH based streaming schemes cannot provide seamless playback while maintaining the low buffering and it adversely affects the QoE (Quality of Experience). To address this problem, we propose the QoE driven segment scheduling scheme. The proposed scheme adaptively schedules the segment request message according to the time and variation of segment fetching. Simulation results indicate that the proposed scheme improves the QoE of live streaming service by maintaining the low buffering delay and reducing the buffer underflow events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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