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.
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.
The video data corrupted by the transmission error due to packet loss induce error propagation in decoded video data, and cause poor video quality. To remedy these corrupted video data, there have been introduced two types of error concealment techniques: spatial or temporal error concealment algorithm. Computational overhead by using spatial error concealment algorithm is a serious disadvantage in mobile video data streaming environment. In this paper, we propose hybrid type error concealment technique recovering video quality of mobile device using MPEG-4 video streaming on error-prone wireless network. Our algorithm is implemented in MPEG-4 decoder. The algorithm adopts Intel Wireless MMX technology to provide high performance of portable embedded multimedia mobile device. It is proven that the proposed algorithm shows expected performance for a mobile streaming system(PDA) on IP channels. Our approach showed better processing speed and better video quality comparing with traditional error concealment algorithm.
Due to the prevalence of various mobile devices and wireless broadband networks, there has been a significant increase in interest and demand for multimedia streaming services. Moreover, the user can service the participatory video broadcasting service in the mobile device and it can be used to deliver the real-time news and more variety information in the user side. Live multimedia service of user participation should consider not only the video quality but also the delay bounds and continuity of video playback for improving the user perceived QoS (Quality of Service) of streaming service. In this paper, we propose an adaptive rate control scheme, called DeBuG (Delay Bounds Guaranteed), to guarantee the delay bounds and continuity of video playback for the real-time streaming in mobile devices. In order to provide those, the proposed scheme has a quality adaptation function based on the transmission buffer status and network status awareness. It also has a selective frame dropper, which is based on the media priority, before the transmission video frames. The simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4519-4533
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2015
Hypertext Transfer Protocol (HTTP) adaptive streaming has become a new trend in video delivery. An HTTP adaptive streaming client needs to effectively estimate resource availability and demand. However, due to the bitrate of the video encoded in variable bitrate (VBR) mode, a bitrate mismatch problem occurs. With the rising demand for mobile devices, the likelihood of cases where two or more HTTP adaptive streaming clients share the same network bottleneck and competing for available bandwidth will increase. These mismatch and competition issues lead to network congestion, which adversely affects the Quality of Experience (QoE). To solve these problem, we propose a video rate adaptation scheme for the HTTP video streaming to guarantee and optimize the QoE. The proposed scheme estimates the available bandwidth according to the bitrate of each segment and also schedules the segment request time to expedite the response to the bandwidth variation. We used a multi-client simulation to prove that our scheme can effectively cope with drastic changes in the connection throughput and video bitrate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3594-3610
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2015
Recent advancements in broadband wireless communication technologies enable mobile users to receive video streaming services with various smart devices. The long term evolution (LTE) network provides high bandwidth and low latency for several emerging mobile applications. This paper proposes the buffer aware scheduling (BAS) approach to schedule the downlink video traffic in LTE network. The proposed BAS scheme applies the weighting function to heuristically adjust the scheduling priority by considering the buffer status and channel condition of UE so as to reduce the time that UE stays in the connected state without receiving data. Both of 1080P and 2160P resolution video streaming sources were applied for exhaustive simulations to examine the performance of the proposed scheme by comparing to that of the fair bandwidth (FB) and the best channel quality indicator (CQI) schemes. The simulation results indicate that the proposed BAS scheme not only achieves better performance in power saving, streaming delivery time, and throughput than the FB scheme while maintaining the similar performance as the best CQI scheme in light traffic load. Specifically, the proposed scheme reduces streaming delivery time and generates less signaling overhead than the best CQI scheme when the traffic load is heavy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4585-4603
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2015
Video streaming services make up a large proportion of Internet traffic on both fixed and mobile access throughout the world. Adaptive streaming allows for dynamical adaptation of the bitrate with varying network conditions, to guarantee the best user experience. Adaptive bitrate algorithms face a significant challenge in correctly estimating the throughput as it varies widely over time. In this paper, we first evaluate the throughput estimation techniques and show that the method that we have used offers stable response to throughput fluctuations while maintaining a stable playback buffer. Then, we propose an adaptive bitrate scheme that intelligently selects the video bitrates based on the estimated throughput and buffer occupancy. We show that the proposed scheme improves viewing experience by achieving a high video rate without taking unnecessary risks and by minimizing the frequency of changes in the video quality. Furthermore, we show that it offers a stable response to short-term fluctuations and responds swiftly to large fluctuations. We evaluate our algorithm for both constant bitrate (CBR) and variable bitrate (VBR) video content by taking into account the segment sizes and show that it significantly improves the quality of video streaming.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.147-151
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2014
With the advent of tiny and inexpensive computer systems like Raspberry Pi, it has become possible to construct an experimental environment of MANETs (Mobile Ad hoc Networks) at a relatively low cost. In this paper, we implement a node of MANETs with a Raspberry Pi equipped with two 802.11 wireless LAN cards and dynamic routing software running on it. In an outdoor MANETs environment with moving mobile nodes automatically rebuilding broken routes, we conducted a real-time video streaming experiment over the MANET. The video stream is transmitted from a node with a video camera installed on it to another node through the route established dynamically. Each node is equipped with a display device, with which the current status of the node can be checked out. We also implemented software that automatically collects data stored in each node and analyzes the performance of the MANETs. Through this experiment, we could evaluate the performance of realistic video streaming service in a MANETs environment.
In this study, the optimal buffer size is calculated for seamless video playback on a mobile device. Buffer means the memory space for multimedia packet which arrives in mobile device for video play such as VOD service. If the buffer size is too large, latency time before video playback can be longer. However, if it is too short, playback service can be paused because of shortage of packets arrived. Hence, the optimal buffer size insures QoS of video playback on mobile devices. We model the process of buffering into a discret-time queueing model. Mean busy period length and mean waiting time of Geo/G/1 queue with N-policy is analyzed. After then, we uses the main performance measures to present numerical examples to decide the optimal buffer size on mobile devices. Our results enhance the user satisfaction by insuring the seamless playback and minimizing the initial delay time in VOD streaming process.
In this paper, we construct a commercial 4K UHD(Ultra High Definition) streaming device that utilizes a 5G mobile communication network as a transport channel and conduct a streaming performance test. It uses RTP(Realtime Transport Protocol) which has transmission quality monitoring capability as a transmission protocol to apply adaptive streaming. In addition, it provides the function to adjust the encoding rate of the video signal so that encoding can be optimized for the change in the bandwidth of the transmission channel. Through the performance test, it is confirmed that the H.265 encoding rate for 4K UHD signal is 48.69Mbps, the average glass-to-glass delay time is 293.60ms, and the average time difference between video and audio for lip sync is 120ms. With the result of performance test, it is shown that the streaming device is applied to 4K UHD Streaming device over 5G mobile communication network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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