KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3804-3819
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2018
The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.
To solve the increasing popularity of video streaming services over the Internet, recent research activities have addressed the locality of content delivery from a network edge by introducing a storage module into a router. To employ in-network caching and persistent request routing, this paper introduces a hybrid content delivery network (CDN) system combining novel content routers in an underlay together with a traditional CDN server in an overlay. This system first selects the most suitable delivery scheme (that is, multicast or broadcast) for the content in question and then allocates an appropriate number of channels based on a consideration of the content's popularity. The proposed scheme aims to minimize traffic volume and achieve optimal delivery cost, since the most popular content is delivered through broadcast channels and the least popular through multicast channels. The performance of the adaptive scheme is clearly evaluated and compared against both the multicast and broadcast schemes in terms of the optimal in-network caching size and number of unicast channels in a content router to observe the significant impact of our proposed scheme.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.18-30
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2024
With the recent popularity and technological development of online streaming video, interactive digital narrative (IDN hereafter) videos became one of the main formats for users. The current study proposed that the level of interactivity of IDN videos influences users' evaluation of the video. The concept of flow was introduced as a mediating variable between interactivity and the users' evaluation. Further, the type of IDN videos, users' familiarity with IDN videos and trust toward platforms were employed as moderating variables. Data from a survey verified the mediating role of flow, moderating role of users' familiarity and trust toward platforms. the type of IDN videos, users' familiarity with IDN videos and trust toward platforms. We have observed a significant moderating effect of users' trust toward the platform on users' evaluation resulting from flow experience. It is evident that the higher the level of users' trust towards the platform, the less pronounced the impact of flow experience on users' evaluation. Theoretical and managerial implications are discussed.
스마트폰을 비롯한 모바일 디바이스와 다양한 영상제작도구의 발전에 따라 디지털콘텐츠의 생산량이 증가하고 있으며 그 수요는 날로 증가하고 있다. 위치정보가 포함된 GeoContents의 경우 위치기반의 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 특히 사진 등의 이미지 콘텐츠는 사용자 위치정보와 주변 POI 정보를 활용 다양한 위치기반서비스가 상용화되어 있다. 동영상 콘텐츠의 경우 프레임별로 위치정보가 다름에도 불구하고, 아직까지 대표위치를 기반으로 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 프레임별 위치정보가 포함된 동영상 콘텐츠를 GeoVideo라 정의하고, GeoVideo 콘텐츠를 제작하고 활용하기 위해서 GeoVideo 제작 도구 및 뷰어 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 GeoVideo는 사용자 위치정보 기반의 동영상 콘텐츠 검색 서비스 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Since the world's first 3D commercial film with red-blue glasses was introduced in 1922, remarkable progress has been made in the field of 3D video. 3D video content gained enormous popularity with the movie "Avatar," which greatly increased the sale of 3D TVs. This momentum has weakened owing to lack of 3D content. However, the recent trend of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) made 360 VR video and 3D games using a head mounted display wide spread. All these experiences mentioned above require wearing glasses to enjoy 3D content. Super multi-view content technology, on the other hand, enables viewers to enjoy 3D content without glasses on a super multi-view display. In this article, we introduce the technologies used to make super multi-view content, interact with it, and author content, which are developed by ETRI.
In this work we investigate the benefit of multicast in the delivery of video data over the mobile MBMS network. In order to quantify the benefit in a practical aspect, this work proposes an analytic framework that employs a combined statistical and queuing model, where a queuing model represents the behavior of user's access to the video service and the statistical model captures the popularity of the video contents, via which we draw out a more realistic intuition for the expected benefit from multicast. Finally, we present results of numerical experiment that illustrates the validity of the proposed work.
Emotion recognition is one of the most important and challenging areas of computer vision. Nowadays, many studies on emotion recognition were conducted and the performance of models is also improving. but, more research is needed on emotion recognition and sentiment analysis of video viewers. In this paper, we propose an emotion analysis system the includes a sentiment analysis model and an interest prediction model. We analyzed the emotional patterns of people watching popular and unpopular videos and predicted the level of interest using the emotion analysis system. Experimental results showed that certain emotions were strongly related to the popularity of videos and the interest prediction model had high accuracy in predicting the level of interest.
The widespread use of the Internet and the maturing of digital video technology have led to an increase in various streaming media application. However, new classes of hosts such as mobile devices are gaining popularity, while the transmission became more heterogeneous. Due to the characteristics of mobile networks such as low speed, high error bit rate, etc., the applications over the wireless channel have different needs and limitations from desktop computers. An intermediary between two communicating endpoints to hide the heterogeneous network links is thought as one of the best approaches. In this paper, we adopted the concept of inter-packet gap and the sequence number between continuously received packets as the error discriminator, and designed an adaptive packet sizing mechanism to improve the network efficiency under varying channel conditions. Based on the proposed mechanism, the packetization scheme with error protection is proposed to scalable encoded video delivery. Finally, simulation results reveal that our proposed mechanism can react to the varying BER conditions with better network efficiency and gain the obvious improvement to video quality for stored MPEG-4 FGS video delivery.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권3호
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pp.919-940
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2012
Video on Demand (VOD) is a multimedia service which allows a remote user to select and then view video at his convenience at any time he wants, which makes the VOD become an important technology for many applications. Numerous periodic VOD broadcasting protocols have been proposed to support a large number of receivers. Broadcasting is an efficient transmission scheme to provide on-demand service for very popular movies. This paper proposes a new broadcasting scheme called Popularity Cushion Staggered Broadcasting (PCSB). The proposed scheme improves the Periodic Broadcasting (PB) protocols in the latest mobile VOD system, which is called MobiVoD system. It also, reduces the maximum waiting time of the mobile node, by partitioning the $1^{st}$ segment of the whole video and storing it in the Local Media Forwarder (LMF) exactly in the Pool of RAM (PoR), and then transmitting them when the mobile nodes miss the $1^{st}$ broadcasted segment. The results show that the PCSB is more efficient and better than the all types of broadcasting and caching techniques in the MobiVoD system. Furthermore, these results exhibits that system performance is stable under high dynamics of the system and the viewer's waiting time are less than the previous system.
뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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