• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.81-93
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• 2023

The popularity of short-form video platforms like TikTok has increased recently. Short-form videos are significantly shorter than traditional videos, and viewers regularly switch between different types of content to watch. Therefore, a successful prefetching strategy is essential for this novel type of video. This study provides a resource-effective prefetching technique for streaming short-form videos. The suggested solution dynamically adjusts the quantity of prefetched video data based on user viewing habits and network traffic conditions. The results of the experiments demonstrate that, in comparison to baseline approaches, our method may reduce data waste by 21% to 83%, start-up latency by 50% to 99%, and the total time of Re-buffering by 90% to 99%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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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.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.33-48
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• 2020

By Digital Transformation, new technologies like ML (Machine Learning), Big Data, Cloud, VR/AR are being used to video streaming technology. We choose ML to provide optimal QoE (Quality of Experience) in various network conditions. In other words, ML helps DASH in providing non-stopping video streaming. In DASH, the source video is segmented into short duration chunks of 2-10 seconds, each of which is encoded at several different bitrate levels and resolutions. We built and compared the performances of five prototypes after applying five different machine learning algorithms to DASH. The prototype consists of a dash.js, a video processing server, web servers, data sets, and five machine learning models.

• Educational Technology International
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• 제14권1호
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• pp.1-26
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• 2013

This study is to identify whether three types of online instruction (text-based, video-based, and video-based instruction without text) and age category have a different influence on students' comprehension and motivation. Online students were randomly assigned to one of six groups, and they attended two-week online lectures via Course Management System. The comprehension test and the short form of IMMS were implemented when 114 participants accomplished two-week online lectures. The results revealed that using instructional video in online instruction is more effective instructional medium than text only in order to promote learner's motivation. Besides, older adults aged 41-60 are significantly different from younger adults (21-40 years old) in terms of students' comprehension. Furthermore, three types of online instructions are likely to be influenced by age category.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.363-373
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• 2010

비디오 스트리밍을 위한 QoS 메커니즘은 다양한 사용자 환경과 스트리밍 응용 프로그램의 특성에 대한 고려가 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 비디오 부호화의 공간적, 시간적, 품질적 확장성을 제공하는 SVC(Scalable Video Coding)를 이용한 비디오 스트리밍 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 프로토콜들은 혼잡 제어 메커니즘을 가지고 있지 않아 네트워크 혼잡 상황을 심화 시키며, 다른 트래픽과의 공정성(Fairness)을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 또한 SVC 기반의 스트리밍 프로토콜은 단순히 네트워크의 가용대역폭 내에서 최대의 비트율을 가지는 비트스트림을 선택하여 전송함으로써 SVC로 인코딩된 영상의 특성을 간과하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 네트워크 상태와 SVC 비트스트림의 특성을 모두 고려한 T-NASS(TCP-Friendly Network Adaptive SVC Streaming) 프로토콜을 제안하였다. T-NASS 프로토콜은 TCP 친화적인 전송률을 계산하고, 패킷 손실률과 ECN(Explicit Congestion Notification) 패킷의 수신율을 근거로 네트워크 상태를 인지하여 최적의 SVC 비트스트림을 선택한다. T-NASS 프로토콜의 성능 평가를 위해 ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용하여 TCP 친화적인 전송 특성과 네트워크 상태를 인지하여 최적의 비트스트립을 선택하는 것을 확인하였고 이를 통해 전송된 비디오 영상의 품질이 향상되었음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2513-2530
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• 2021

With the fast development of information and communication technologies, video streaming services and applications are increasing rapidly. However, the network condition is volatile. In order to provide users with better quality of service, it is necessary to develop an accurate and low-complexity model for Quality of Experience (QoE) prediction of time-varying video. Memory effects refer to the psychological influence factor of historical experience, which can be taken into account to improve the accuracy of QoE evaluation. In this paper, we design subjective experiments to explore the impact of Short-Term Memory (STM) on QoE. The experimental results show that the user's real-time QoE is influenced by the duration of previous viewing experience and the expectations generated by STM. Furthermore, we propose analytical models to determine the relationship between intrinsic video quality, expectation and real-time QoE. The proposed models have better performance for real-time QoE prediction when the video is transmitted in a fluctuate network. The models are capable of providing more accurate guidance for improving the quality of video streaming services.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.69-76
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• 2022

본 연구에서는 스트리밍 기술에 대한 연구를 통해 각 플랫폼에서의 게임 영상의 특징과 기능을 정리했다. 게임 영상은 게임을 소재로 하여 마케팅과 게임플레이 방법 전파 등의 목적으로 게임콘텐츠 자체와 관계성이 높다. 영상 길이가 짧고 전파도 간편하다. 게임 영상 내용의 주된 유형은 게임 해설, 게임전략, 웃기기, 모방하기, 뮤직비디오, 게임 정보. 게임홍보동영상 기능 등으로 게임에 대한 직·간접적 홍보로서 제작자와 이용자에게 각각의 이유로 활용되어진다. 이 글은 게임 영상의 제작 주체와 제작 조건 등을 제작과정 중심으로 분석하였다. 제작 주체는 직업 창작자, 비 직업 창작자와 일반 사용자로 나뉘며, 게임 동영상 제작 동기는 주로 경제적 실리를 얻기 위해, 게임 영상 제작 방식은 게임 중 무작위로 생성되는 것과 사전 기획 후 촬영하는 것 두 가지다. 게임 동영상에 대한 실례를 통해 제작 과정을 추출 제시하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.273-277
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• 2021

As society gradually enters a virtual, non-face-to-face society, the use of online content is increasing as well. In particular, as smartphones are thoroughly established in our daily life, the platforms of webtoons, mobile broadcasting, and education are shifting from personal computers to smartphones. Recently, the development of the Over-The-Top media service (OTT service) enabled streaming services of various media contents through the internet and activation of IPTV. Therefore, the rapid increase of popularity of short-form content is a natural phenomenon with smartphone platforms with fast, improvised, and endless communication. Lately, TikTok became the favored platform with prosumers, defined as people who are both producers and consumers. In this study, I studied the experiential response of YouTube and TikTok users as representative examples of a short-form content platform developed after the 2000s, the flourishing years of digital content with a length of 30 seconds.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1571-1579
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 인터넷 환경에서 다양한 개인 IPTV 응용 서비스를 제공할 수 있도록 QoS 요구사항을 제어 할 수 있는 P2P(Peer-to-Peer) 스트리밍 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서 제시된 P2P 스트리밍 프로토콜은 IPTV의 비디오 스트리밍 채널에 대해 짧은 초기 지연시간(startup delay)을 제공하고, 참여자에 대한 종단간 지연시간(end-to-end delay)과 대역폭(bandwidth)을 보장하며, 응용 서비스에 적합한 신뢰 수준(reliability level)을 설정할 수 있게 한다. QoS 기반의 P2P 스트리밍 프로토콜은 P2P 스트리밍의 확장성(scalability), 가용성(availability), 그리고 편재성(ubiquity)의 장점을 살리면서 성능(performance)과 신뢰성(reliability) 측면의 단점을 적절하게 보완함으로써 기존 광대역 인터넷 환경에서 다양한 유형의 실시간 개인 IPTV 채널 구현할 수 있게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.34-40
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• 2018

본 연구에서는 모바일 단말에서 재생되는 동영상 서비스의 끊김 현상을 방지할 수 있는 최적의 버퍼 크기를 산정하고자 한다. 버퍼는 VOD서비스를 위해 수신 단말에 도착한 멀티미디어 패킷의 저장 공간을 의미한다. 만약 버퍼 크기가 너무 크면, 재생 서비스 시작 전의 지연시간이 길어지게 된다. 반대로 버퍼 크기가 너무 작은 경우, 수신 단말에 도착한 패킷의 부족으로 재생 서비스가 중간에 멈출 수 있다. 그러므로 적정 버퍼 크기는 모바일 단말에서의 재생 서비스 품질 척도가 될 수 있다. 본 연구에서는 재생 서비스의 버퍼링 과정을 이산시간 대기행렬로 모델링한다. N정책을 갖는 Geo/G/1 대기행렬에서 바쁜기간의 평균길이와 평균 대기시간을 분석한다. 또한 도출된 성능척도를 이용하여 모바일 단말에서의 최적의 버퍼 크기를 결정하는 수치예제를 제시한다. 본 연구 결과를 이용하여 재생 도중의 끊김 현상 방지와 재생 시작 초기의 지연시간 최소화를 달성하여 이용자 만족도를 높일 수 있을 것이다.