Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.12
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pp.2202-2211
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2006
EXT3NS is a special-purpose file system for large scale multimedia streaming servers. It is built on top of streaming acceleration hardware device called Network-Storage card. The EXT3NS file system significantly improves streaming performance by eliminating memory-to-memory copy operations, i.e. sending video/audio from disk directly to network interface with no main memory buffering. In this paper, we design and implement a buffer cache mechanism, called PMEMCACHE, for EXT3NS file system. We also propose a buffer cache replacement method called ONS for the buffer cache mechanism. The ONS algorithm outperforms other existing buffer replacement algorithms in distributed multimedia streaming environment. In EXT3NS with PMEMCACHE, operation is 33MB/sec and random read operation is 2.4MB/sec. Also, the buffer replacement ONS algorithm shows better performance by 600KB/sec than other buffer cache replacement policies. As a result PMEMCACHE and an ONS can greatly improve the performance of multimedia steaming server which should supportmultiple client requests at the same time.
VOD(Video On Demand) that provides streaming service according to the user's requirement in real time, consists of the video streaming server and the client system. Since it is very hard to apply the traditional server-client model that a server communicates with many clients through 1:1 connection to VOD system because it requires very high network bandwidth, many researches have been done to address this problem. Batching technique is one of VOD system based on Multicast that requires very small network bandwidth. However, the batching based VOD system has a limitation that it is very hard to provide VCR(Video Cassette Recorder) ability. In this paper, we propose a technique that reduces the required network bandwidth to provide VCR function by using the characteristic of MPEG, one of international video compression standard. In the proposed technique, a new video stream for VCR function is constructed with I pictures that is able to be decoded independently. The new video stream for VCR function is transmitted with the video stream for normal play together in Batching manner. The performance evaluation result shows that the proposed technique not only reduces the required network bandwidth and memory usage but also decreases the CPU usages.
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.
Recently, Move Picture Files have the same file format and a compression technique as Window Media Video form. but Moving Pictures using file format and a compression technique have question about Motion blur and compressibility. In this paper, we design and Implement for new Move Picture Solution EZ-MOV using FLV different from developed FLV(Flash Video) in the Macromedia company. EZ-MOV have advantages as follow. first, FLV player is able to compact disk access time and DRM (Digital Rights Management) with a built-in self and unable to an illegal video recording, second, whenever WMV formal file encoded FLV are able to lossless compression to fifty percent, third, FLV is able to Moving Picture streaming no buffering. fourth, FLV file is able streaming service no streaming server. fifth, FLV file is able to streaming service keep pace with download and streaming. sixth, FLV file is able to full duplex service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.5
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pp.49-57
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2012
In P2P streaming management, peer's churning and finding efficient topology architecture optimization algorithm that reduces streaming delay is important. This paper studies a topology optimization algorithm based on the P2P streaming using peer's link information. The proposed algorithm is based on the estimation of peer's upload bandwidth using peer's link information on mesh-network. The existing algorithm that uses the information of connected links is efficient to reduce message overload in the point of resource management. But it has a risk of making unreliable topology not considering upload bandwidth. And when some network error occurs in a server-closer-peer, it may make the topology worse. In this paper we propose an algorithm that makes up for the weak point of the existing algorithm. We compare the existing algorithm with the proposed algorithm using test data and analyze each simulation result.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.5
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pp.117-123
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2008
In this paper, we develop MPEG-4 AAC streaming player on embedded Linux processor such as mobile terminals. Moreover we show the experimental results that the player preforms the decoding processes of MPEG-4 AAC data effectively. MPEG-4 AAC technology supports a wide range encoding rates and high sound quality so it is appropriate to adopt various applications. In particular, the need in the development of the application of audio data increases according to significantly increase in devices used in mobile environments, such as cell phones and PDAs. In this environment, it is necessary to optimize the decoding processes to the ability of the terminal hardware in order to play audio data without delays. We also implement the decoding module to optimize the processor capabilities and make the player to decode and play streaming audio data from streaming server.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.3
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pp.506-515
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2015
In this paper, we propose a group playback synchronization method using adaptive synchronization delay time by the bit rate of media to synchronize a play position of streaming media between mobile smart devices. This method consists of streaming server-side and client-side synchronization algorithms based on synchronization delay time which includes connection time, control packet transmission time, streaming data buffering time, and synchronization processing time. We implement the Android media player application with synchronization support using the proposed algorithms and present the result of performance evaluation.
Delivery efficiency of e-learning media can be influenced by authoring processes. Generally, a moving picture recorded by video camera can be delivered to student by multimedia streaming service, using media server technology. A e-learning media authored by lecture authoring tool is played in a student application by download-based delivery system. Recently, some animation know-how are applied to author e-learning media by hand-operation. In this paper, we suggest a client-based streaming service for the e-leaning media consists of media files and integration data The lecture of e-learning media nay be divided into some time-based small blocks. Each blocks can be located distributed site. The student system gather those blocks by download-scheduling. This is a valid method for QoS guarantee streaming services. In addition to our study, lecturers can author composite e-learning media includes media files and dynamic web pages simply, The distributed e-learning media files of our study is managed by multi-author and updated rapidly.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.10
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pp.1814-1829
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2011
In this paper, we present a model-based video bit rate estimation scheme for reducing the bit rate while maintaining a given target quality in many video streaming services limited by network bandwidth, such as IPTV services. Each item of video content can be stored on a video streaming server and delivered with the estimated bit rate using the proposed scheme, which consists of the following two steps: 1) In the first step, the complexity of each intra-frame in a given item of video content is computed as a frame feature to extract a group of candidate frames with a lot of bits. 2) In the second step, the bit rate of the video content is determined by applying statistical analysis and hypothesis testing to that group. The experimental results show that our scheme can reduce the bit rate by up to 78% with negligible degradation of subjective quality, especially with the low-complexity videos commonly used in IPTV services.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.5
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pp.297-307
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2022
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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