In this paper, the dynamic buffering based smart OTT platform was proposed, and analyzed for adaptive bit-rate video delivery with the optimization of HLS (HTTP Live Streaming). This platform consists of the software platform between sever and client which detects the bandwidth capacity, and adjusts the quality of the streaming for multiple bit-rates resolutions. In order to apply adaptive buffering, two buffers are added to the basic HLS player, and each buffer is responsible for constantly buffering a previous and the next channels relative to the current channel. This adaptive transmitting with smart OTT platform is superior to delivering a static video file at a single buffering, because the video stream of adaptive double buffers can be switched streaming according to client's available network speed. As a result, this proposed smart OTT can be cooperated to the application of HLS server with segmented H.265 MPEG-2 TS video & m3u8 files with its information based on the optimized transmission channel state of live and VOD, and applied to PLC transmission, too.
Kim, Hyun-Sik;Kim, Inki;Han, Kyungsik;Kim, Donghyun;Seo, Jong-Soo;Kang, Mingoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1416-1428
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2016
In this paper, we address the channel zapping time problem of video streaming services based on HTTP Live Streaming (HLS) on smart Over-The-Top Set-Top Boxes (OTT STBs). Experimental analysis of the channel zapping time, show that smart OTT STBs inevitably suffer from the accumulated zapping time through channel change request, Internet Group Management Protocol (IGMP) leave/join, synchronization delay, video buffer delay, and STB processing delay when providing HLS services. As a practical solution for the zapping time reduction, an adaptive buffering method is proposed. The proposed method exploits two adaptive buffers added to the basic HLS player. These two adaptive buffers are responsible for constantly buffering previous and next channels relative to the current channel. Implementation and test results show that a stable zapping time less than one second can be achieved even under diverse video bitrate changes and varying network conditions by the proposed adaptive buffering method.
As the growth of the live streaming service market is accelerating due to COVID-19, the number of downloads and reviews of live streaming mobile applications is also rapidly skyrocketing. This study is to research game streaming applications using Twitch reviews as database. A total of 8 topics are extracted through LDA topic modeling and 7 out of them are detected to be inconvenience factors. Then, to pinpoint the main inconvenience factors, co-occurrence analysis is used in order to find out main factors. Finally, based on previous studies, several solutions are provided, which can solve the inconvenience factors(advertisement, UI design, technology problems) as well as strengthening digital competitiveness. This study will serve as an opportunity to improve digital competitiveness not only for Twitch but also for other game live streaming service companies in the future.
In this study, we collected data from live commerce streaming. Streamimg data were then categorized based on the degree of chatting activation, with the distribution of text responses generated by consumers analyzed. From a total of 2,282 streaming data on NAVER Shopping Live -which has the largest share in the domestic live commerce market- we selected 200 streaming data with the most active viewer responses and finally chose the streams that had steep increase or decrease in viewer responses. We synthesized variables from the existing literature on live commerce viewing intentions and participation motivations to create a table of variables for the purpose of the study. Then we applied them with events in the broadcast. Through this study, we identified which components of the broadcast stimulate the variables of consumer response found in previous studies, moreover, we empirically identified the motivations of consumers to participate in live commerce through data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.213-216
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2005
In this paper, we propose the redirect streaming service model to enhance resurgent ability. The system consists of a redirect server, local streaming servers and clients. A redirect server searches the best streaming server. And streaming servers starts a requested service or resumes it when in a trouble. RTSP/RTP is one of the effective solutions to improve QOS in VOD, however a service can be broken off by an overloaded server or network especially in live. We designed and implemented not only a distributed streaming system that solves the broken-off service to enhance a resurgent system, but also DSSP, distributed streaming service protocol, which is adopted to implement this model. Those will improve the performance of streaming service using RTP/RTSP and be contributed to a real time streaming research to solve a service trouble.
N-Screen service has experienced rapid business expansion recently, since consumers' watching patterns have been diversified; also business stakeholders including broadcasting companies, internet service providers, and device manufacturers have joined this field. In order to operate N-Screen service in a stable manner, development of advertisement system where it generates continuous advertisement profit is needed. Especially for a streaming service that delivers live TV programs, the new advertising system has to deliver ads in conjunction with the live streaming system that is in use. In this paper, video advertising system that is congenial to N-Screen is proposed. Both real time video/ad converting scheme and direct video ads delivery function were developed and tested. In addition, ad contents management and statistics management functions have been developed for advertisement managers. This system was implemented in a commercial N-Screen service and it is currently being used for delivering video advertisements.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.277-289
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2023
The purpose of this study is to explore the mechanisms influencing consumers' continued intention to use live-streaming e-commerce for shopping, providing strategic recommendations for businesses to optimize live-streaming activities and enhance consumers' shopping experiences. In this paper, we innovatively integrate the UTAUT2 and ECM theoretical models to construct a comprehensive research framework. This framework not only thoroughly reveals the multi-dimensional variables that affect consumers' continuous usage intentions but also delves deeply into the interrelationships among these variables. We collected data extensively through surveys and utilized the Structural Equation Modeling and Bootstrapping methods for analysis. The research results indicate that performance expectation plays a crucial role in determining the continuous usage intention; satisfaction exerts a significant mediating effect between performance expectation and four other variables concerning continuous usage intention; and expectation confirmation stands out as the most prominent factor in enhancing satisfaction.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.44
no.4
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pp.639-656
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2020
Consumers' shopping experience has recently expanded to mobile and social networks; in addition, online fashion retailers started to focus on real-time interaction services as an emerging marketing tool. This study explores the consumer' shopping experience based on social live streaming services (SLSS) to investigate consumer's response behavior and effects through perceived service quality. An online survey method was conducted and a total of 186 female consumer panels were collected. The results indicate that cognitive communion of co-experience had a significant effect on perceived SLSS service quality (responsiveness, contents informativeness, playfulness, system availability). Service quality of SLSS (responsiveness, contents informativeness, and playfulness) had significant effect on trust in SLSS seller while system availability had no significant effect. Also, trust in seller showed significant effect on purchase intention. Last, it was confirmed that the moderating effect of purchasing experience of SLSS was significant in the relationship between cognitive communion and responsiveness/playfulness. There was also an additional significant moderating effect of purchasing experience between system availability and trust in seller.
In recent years, a high-quality video input device has been generalized, and a central control system capable of simultaneously viewing video input in real time has become an essential element. At this time, there are attempts to access through the web without installing the program separately. However, if multiple high-quality videos are simultaneously viewed through the web browser, the web browser is terminated by force. In this paper, we propose a web-based HLS(HTTP Live Streaming) multi-view system for real-time high-definition video. We have reconstructed the multi-view screen as a screen by transcoding and implemented a system that can monitor multiple video inputs through a web browser on the fly without using security vulnerability ActiveX.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3635-3654
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2015
With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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