• Title/Summary/Keyword: Video Popularity

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A Video Cache Replacement Scheme based on Local Video Popularity and Video Size for MEC Servers

  • Liu, Pingshan;Liu, Shaoxing;Cai, Zhangjing;Lu, Dianjie;Huang, Guimin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권9호
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    • pp.3043-3067
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    • 2022
  • With the mobile traffic in the network increases exponentially, multi-access edge computing (MEC) develops rapidly. MEC servers are deployed geo-distribution, which serve many mobile terminals locally to improve users' QoE (Quality of Experience). When the cache space of a MEC server is full, how to replace the cached videos is an important problem. The problem is also called the cache replacement problem, which becomes more complex due to the dynamic video popularity and the varied video sizes. Therefore, we proposed a new cache replacement scheme based on local video popularity and video size to solve the cache replacement problem of MEC servers. First, we built a local video popularity model, which is composed of a popularity rise model and a popularity attenuation model. Furthermore, the popularity attenuation model incorporates a frequency-dependent attenuation model and a frequency-independent attenuation model. Second, we formulated a utility based on local video popularity and video size. Moreover, the weights of local video popularity and video size were quantitatively analyzed by using the information entropy. Finally, we conducted extensive simulation experiments based on the proposed scheme and some compared schemes. The simulation results showed that our proposed scheme performs better than the compared schemes in terms of hit rate, average delay, and server load under different network configurations.

영상클립의 인기요인에 대한 실증 연구: 네이버 TV를 중심으로 (Factors Affecting the Popularity of Video Clip: The Case of Naver TV)

  • 양기문;정선형;이상우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.706-718
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    • 2018
  • 본 연구는 네이버TV의 이용자들이 네이버TV에서 제공하는 영상클립을 어떻게 이용하는지 살펴보고, 영상클립의 인기도에 영향을 미치는 요인들을 실증적으로 분석했다. 이를 위해 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지 2주간 네이버TV의 영상클립 상위50위에 올랐던 영상클립 572개를 선정해 분석대상으로 삼았다. 분석대상 영상의 성격은 장르, 유형, 스타출연 여부로 나눴고, 성격에 따른 인기 정도를 알아보기 위해 개별 영상클립 인기도를 지수화 했다. 연구결과, 이용자 반응특성 중에서는 개별 영상클립의 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수가 영상클립 인기정도와 정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 영상클립 특성 중에서는 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수, 장르, 유형, 스타출연 여부가 영상클립 인기에 영향을 미치는 요인이었다. 장르 중 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮았으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높았다. 유형 중 웹 전용, 미방송분 유형이 하이라이트 유형의 영상클립에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 영상클립의 인기정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 영상클립 내에 스타가 등장할 경우 영상클립의 인기정도가 더 높았다.

유아의 전자게임 이용과 사회성에 관한 연구 (Video and Computer Game Use and the Sociality of Young Children)

  • 조경자
    • 대한가정학회지
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    • 제40권9호
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    • pp.35-46
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    • 2002
  • This study was to investigate whether there are any differences in social competence by the frequency of young children's video and computer game use. Social development was categorized as peer popularity and social competence. The subjects were 215 children(118 boys, 97 girls) aged 4-6 years(M= 63.6 months, SD=6.8) from 3 kindergartens in Chung-Cheong Nam Do. The frequency of children's video and computer game use was reported by their parents. Peer popularity was rated by their classmates and social competence by their teachers with Kohn Social Competence Scale(KSCS). No significant relationship was found between game use and peer popularity. The children who played video and computer games once or twice a week got the highest score on the‘social interest and participation’But social cooperation dimension was not related with the frequency of video and computer game use but with the sex of children.

How Long Will Your Videos Remain Popular? Empirical Study with Deep Learning and Survival Analysis

  • Min Gyeong Choi;Jae Hong Park
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제33권2호
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    • pp.282-297
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    • 2023
  • One of the emerging trends in the marketing field is digital video marketing. Online videos offer rich content typically containing more information than any other type of content (e.g., audible or textual content). Accordingly, previous researchers have examined factors influencing videos' popularity. However, few studies have examined what causes a video to remain popular. Some videos achieve continuous, ongoing popularity, while others fade out quickly. For practitioners, videos at the recommendation slots may serve as strong communication channels, as many potential consumers are exposed to such videos. So,this study will provide practitioners important advice regarding how to choose videos that will survive as long-lasting favorites, allowing them to advertise in a cost-effective manner. Using deep learning techniques, this study extracts text from videos and measured the videos' tones, including factual and emotional tones. Additionally, we measure the aesthetic score by analyzing the thumbnail images in the data. We then empirically show that the cognitive features of a video, such as the tone of a message and the aesthetic assessment of a thumbnail image, play an important role in determining videos' long-term popularity. We believe that this is the first study of its kind to examine new factors that aid in ensuring a video remains popular using both deep learning and econometric methodologies.

주문형 비디오 서버에서 비디오 데이터의 인기도에 따른 분산 배치 기법 (A Distributive Placement Policy according to Popularity of Video Dat in Video-On-Demand Server)

  • 안유정;원유헌
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권2S호
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    • pp.621-628
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    • 2000
  • A retrieval performance of VOD sever is estimated by how quickly it services popular videos to users and how many users it is able to service. Each video data is placed on heterogeneous disks and placement techniques are various, retrieval performance is under the control of these elements, so that a retrieval performance is affected by placement policy. In this paper, we place video data considering their characteristics, especially, we place videos distributively according to their popularity. To verify our policy, we make various environment of experiment, estimate a placement policy using popularity of videos and a contrary policy, and compare them.

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전방향 시간 경계선을 활용한 멀티미디어 지역 서버에서의 효율적인 동영상 관리 기법 (An Efficient Video Management Technique using Forward Timeline on Multimedia Local Server)

  • 이준표;우순
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.147-153
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    • 2011
  • 본 논문에서는 사용자와 근거리에 위치한 지역 서버에 동영상을 효율적으로 저장하고 삭제하기 위해 전방향 시간 경계선을 활용한 시간 기반 동영상 관리 기법 제안한다. 제안하는 기법은 사용자에 의해 요청된 동영상에 대한 최근성, 반복성, 그리고 지속성을 고려한 선호도를 기반으로 한다. 이를 위해 지역 서버는 설정된 일련의 시간 간격들의 영역인 전방향 시간 경계선을 활용한다. 지역 서버는 주기적으로 각 동영상에 대한 시간 요청 빈도수와 요청세그먼트 수를 측정한다. 측정된 데이터를 기반으로 지역 서버는 전방향 시간 경계선을 이용하여 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 계산한다. 계산된 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 활용하여 우선순위와 각 동영상에 할당되는 저장 공간의 크기가 예측된다. 우선순위는 지역 서버의 저장 공간이 부족할 경우 삭제 대상 동영상을 선정하기 위한 우선권이며 할당 저장 공간의 크기는 각 동영상에 부여된 최대 저장 크기이다. 또한 본 논문에서는 효율적인 동영상 저장을 위한 지역 서버의 저장 공간 분할 방법과 사용자들의 지속적인 동영상 요청에 따른 저장 공간의 오버플로우를 사전에 방지하기 위해 시간을 기반으로 예측되어지는 동영상 데이터 변화량을 활용한 안정적인 저장 공간 확보 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 지역 서버에서의 동영상 관리 기법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.

Understanding Watching Patterns of Live TV Programs on Mobile Devices: A Content Centric Perspective

  • Li, Yuheng;Zhao, Qianchuan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권9호
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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.

동영상 UCC(User Created Contents) 서비스 전략 -포털 네이버 '플레이' 와 다음 'TV 팟' 비교 분석- (Service Strategy of UCC(User Created Contents) in Video -Comparative Analysis of the Portal Naver's Play and Daum's TV Pot-)

  • 최학현;손지성
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.41-54
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    • 2007
  • 최근 동영상 UCC 분야는 무궁한 발전 가능성을 지니고 있으며 포털 사이트 사이에서 인기 변수로써 큰 작용을 할 것이다. 지금 발전 단계를 거듭하고 있는 "네이버"와 "다음"의 동영상 UCC 분야의 사용실태를 비교분석하여 네이버의 장단점은 무엇인지 그리고 앞으로 나아가야 할 방향은 무엇인지 대안을 연구하고 마찬가지로 다음 또한 장단점과 앞으로의 대안에 대해 연구해 보았다. 앞으로 동영상 UCC를 확실히 서비스하는 포털이 인기 포털 사이트가 될 것이며 그렇기 때문에 동영상 UCC 분야는 계속해서 연구되어야 할 것이다.

멀티미디어 스트리밍 서버를 위한 인기도 기반 인터벌 캐슁의 블록 수준 세분화 기법 (Block Level Refinement of Popularity-Aware Interval Caching for Multimedia Streaming Servers)

  • 권오훈;김태석;반효경;고건
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권4호
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    • pp.138-144
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    • 2007
  • 최근 VOD(Video-On-Demand) 서비스가 널리 이용되면서 멀티미디어 스트리밍 서버를 위한 데이타 캐슁 기법의 중요성이 점점 증가하고 있다. 기존 연구를 통해 인터벌 캐슁 기법과 이를 객체의 인기도를 반영하도록 확장한 기법들이 다양한 환경에서 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다. 본 논문에서는 이와 같은 기존의 기법을 블록 수준으로 세분화할 경우 멀티미디어 스트리밍 서버의 성능을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실제 VOD 서버의 트레이스를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문이 제안한 알고리즘이 캐쉬 적중률과 스트림의 초기 지연 시간을 향상시킴을 보인다.

네트워크 자원효율 및 QoE 향상을 위한 콘텐츠 인기도 기반 무선 캐싱 기술 (Wireless Caching Techniques Based on Content Popularity for Network Resource Efficiency and Quality of Experience Improvement)

  • 김근욱;홍준표
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.1498-1507
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    • 2017
  • 최근 발표에 따르면, 2020년까지 모바일 데이터 트래픽이 현재의 11배까지 증가 될 것으로 예상된다. 그 중 비디오 트래픽이 70%를 차지할 것으로 예상되는 만큼 방대해지는 모바일 비디오 트래픽의 문제를 해결하기 위해서는 비디오 트래픽의 특성을 이해할 필요가 있다. 최근, 인기 있는 유튜브 비디오와 같은 일부 인기 있는 콘텐츠의 반복적인 요청으로 인해 네트워크 트래픽 오버헤드가 많이 발생한다. 만약 콘텐츠 인기도를 알고 인기 있는 콘텐츠를 미리 캐싱 할 수 있는 네트워크 노드를 구성한다면 이용자의 요청에 대해 캐싱 된 콘텐츠를 이용함으로써 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 장치 대 장치 통신, 멀티캐스트, 헬퍼를 통해 비디오 처리량이 기존의 방법보다 약 1.5배에서 2배의 이득이 향상되었다. 또한, 프리픽스 캐싱을 통해 기존의 방법보다 약 0.2배에서 0.5배의 재생 지연이 감소되었다. 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 콘텐츠 인기도를 기반한 캐싱 기술에 대한 최신 연구를 소개 한다.