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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.374-395
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2017
Users quite often experience volatile channel conditions which negatively influence multimedia transmission. HTTP adaptive streaming has emerged as a new promising technology where the video quality can be adjusted to variable network conditions. Nevertheless, the new technology does not remain without drawbacks. As it has been observed, multiple video players sharing the same network link have often problems with achieving good efficiency and stability of play-out due to a mutual interference and competition among video players. Our investigation indicates that there may be another cause for under-performance of the streamed video. In an emulated environment, we implemented three algorithms of adaptive video play-out based on bandwidth or buffer assessment. As we show, traffic generated by players employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations. However, when some of the parameters of the play-out strategies are randomised, the correlation and synchronisation diminish what has a positive impact on the smoothness of the traffic and on the video quality perceived by end users. Our research shows that non-correlated traffic flows generated by play-out strategies improve efficiency and stability of streamed adaptive video.
VR (Virtual Reality)은 최근 스마트 폰 기반 HMD (Head Mounted Displays)에 대한 개발 및 관심이 급증 함에 따라 360 비디오에 대한 표준화에 대한 요구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 MPEG 산하에서 진행되는 360 미디어를 지원하기 위한 미디어 포맷인 Omnidirectional Media Format 에서 다루는 핵심 표준 기술에 대하여 자세히 소개한다. 360 미디어를 위한 OMAF 아키텍처를 소개하고 OMAF 에서 다루는 360 비디오 처리 및 메타데이터에 대해 자세히 설명한다. 그리고 360 미디어를 파일 혹은 세그먼트 내에 저장하기 위한 미디어 포멧 및 MPEG DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)기반 360 미디어에 대한 스트리밍 기법에 대해 자세히 언급한다.
최근 인터넷을 통한 UHD (Ultra High Definition) 스트리밍 서비스의 수요가 증가했으며 네트워크에 효율적으로 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 (HTTP Adaptive Streaming, HAS) 서비스가 등장하였다. 그러나 HTTP 적응적 스트리밍은 세그먼트의 ON-OFF 패턴으로 인해 다중 클라이언트 환경에서 공정성 (Fairness), 안정성 (Stability), 효율성 (Efficiency)을 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 다수의 HAS 클라이언트 환경에서 공정성, 안정성, 효율성을 향상시키기 위한 홈 공유기에서 인코딩 비트율 기반의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 OFF 구간을 줄이기 위해 인코딩 비트율에 맞추어 할당할 대역폭을 결정함으로써 안정적인 스트리밍을 보장한다. 실험을 통해 다중 HAS 클라이언트 환경에서 공정성, 안정성 및 효율성이 향상된 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1441-1461
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2017
Nowadays, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has become very popular in streaming multimedia contents. In DASH, a client estimates current network bandwidth and then determines an appropriate video quality with bitrate matching the estimated bandwidth. Thus, estimating accurately the available bandwidth is a significant premise in the quality of video streaming, especially when network traffic fluctuates substantially. To cope with this challenge, researchers have presented various filters to estimate network bandwidth adaptively. However, experiment results show that current schemes either adapt slowly to network changes or adapt fast but are very sensitive to delay jitter and produce sharply changed estimation. This paper presents a novel bandwidth estimation scheme based on Moving Average Convergence Divergence (MACD). We applied an MACD indicator and its two thresholds to classifying network states into stable state and agile state, based on the network state different filters are applied to estimate network bandwidth. In the paper, we studied the performance of various MACD indicators and the threshold values on bandwidth estimation. Then we used a DASH proxy-based environment to compare the performance of the presented scheme with current well-known schemes. The simulation results illustrate that the MACD-based bandwidth estimation scheme performs superior to existing schemes both in the speed of adaptively to network changes and in stability in bandwidth estimation.
With recent development of high-speed wide-area wireless networks and wide spread of highperformance wireless devices, the demand on seamless video streaming services in Long Term Evolution (LTE) network environments is ever increasing. To meet the demand and provide enhanced Quality of Experience (QoE) with mobile users, the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has been actively studied to achieve QoE enhanced video streaming service in dynamic network environments. However, the existing DASH algorithm to select the quality of requesting video segments is based on a procedural algorithm so that it reveals a limitation to adapt its performance to dynamic network situations. To overcome this limitation this paper proposes a novel quality selection mechanism based on a Deep Q-Network (DQN) model, the DQN-based DASH ABR($DQN_{ABR}$) mechanism. The $DQN_{ABR}$ mechanism replaces the existing DASH ABR algorithm with an intelligent deep learning model which optimizes service quality to mobile users through reinforcement learning. Compared to the existing approaches, the experimental analysis shows that the proposed solution outperforms in terms of adapting to dynamic wireless network situations and improving QoE experience of end users.
최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
최근 인터넷 미디어 스트리밍 수요의 증가로 인해 CDN(Content Delivery Network) 비용이 크게 증가하였으며 이를 절감하기 위한 방안의 필요성이 날로 증가하고 있다. 이러한 상황에 맞춰 최근 CDN 비용을 절감할 수 있는 WebRTC(Web Real-Time Communication) 표준 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 병용하는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술이 등장하였다. 본 논문에서는, 전달 이력에 기반하여 피어(peer)를 선택하게 함으로써, 이 기술의 CDN 비용 절감 효과를 크게 개선할 수 있는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 또한 실험실 내에서 실제 이 알고리듬을 구현하고 모바일 네트워크 환경과 유사한 환경 조건에서 실험을 시행하여 그 성능을 측정한 결과, 무작위로 피어를 선택하는 기존의 시스템과 비교하여 더 높은 CDN 비용 절감 효과를 달성할 수 있음을 보였다.
DASH는 네트워크 상황에 따라 클라이언트가 서버에게 멀티미디어 콘텐츠를 요청하고 이를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 전송하는 적응형 스트리밍 기술이다. 이러한 구조에서 멀티미디어 콘텐츠 사용자에게 최선의 품질을 보장하기 위해서는 정확한 가용 대역폭 측정이 필요하다. 그런데 TCP의 전송 특성을 고려하지 않는 DASH는 이전 미디어 세그먼트 크기에 따라 측정된 가용 대역폭이 다르고 때문에 사용자에게 QoE를 보장하기 어렵다. 본 논문은 TCP Slow start구간을 가용 대역폭 측정에서 배제하여 가용대역폭 측정 오류를 줄이는 새로운 dash대역폭 측정 방법을 제안한다. 제안 방법은 이전 세그먼트 크기에 따라 가용 대역폭 측정의 결과가 달라지는 문제를 해결할 수 있다. 우리가 제안하는 가용 대역폭 측정 방법을 오픈 소스 기반 DASH시스템에서 구현하여 기존 대역폭 측정 방법과 성능을 비교 평가하였다. 성능 평가 결과 제안 방법은 기존 대역폭 측정 방법에 비해 정확도가 20% 향상되었다. 또 평균 세그먼트 서비스 품질, 세그먼트 품질 변경 횟수 등의 측면에서 사용자 QoE가 개선됨을 확인하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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