KIISE Transactions on Computing Practices (정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
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Video Quality Control Scheme Based on Segment Throughput and Buffer Occupancy for Improving QoE in HTTP Adaptive Streaming Service

HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위한 세그먼트 처리량과 버퍼 점유율 기반의 비디오 품질 조절 기법

  • 김상욱 (광운대학교 전자통신공학과) ;
  • 윤두열 (광운대학교 전자통신공학과) ;
  • 정광수 (광운대학교 전자통신공학과)
  • Received : 2015.09.08
  • Accepted : 2015.10.12
  • Published : 2015.12.15
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Abstract

Recently HTTP (Hypertext Transfer Protocol) adaptive streaming services have been the subject of much attention. The video quality control scheme of conventional HTTP adaptive streaming services estimates bandwidth using segment throughput and smooths out the sample of segment throughput. However, the conventional scheme has the problem of QoE (Quality of experience) degradation occurring with buffer underflow and frequent quality change due to the fixed number of samples. In order to solve this problem, we propose a video quality control scheme based on segment throughput and buffer occupancy. The proposed scheme determines the number of samples according to the variation of segment throughput. The proposed scheme also controls video quality based on the threshold of bitrate to keep stable buffer occupancy. The simulation results show that proposed scheme improves QoE by preventing buffer underflow and decreasing quality change when compared with the conventional scheme.

최근 HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 적응적 비디오 스트리밍 서비스가 주목 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 비디오 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 세그먼트 처리량을 표본으로 대역폭을 예측하고 평탄화 (Smoothing)를 한다. 그러나 기존 기법은 고정된 표본 개수로 평탄화를 하기 때문에 버퍼 언더플로우와 빈번한 품질 변화가 발생하여 QoE (Quality of Experience)를 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 세그먼트 처리량과 버퍼 점유율 기반의 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안 기법은 세그먼트 처리량 변화에 따라 표본의 개수를 적응적으로 결정하고 안정적인 버퍼 점유율을 유지할 수 있는 비트율의 임계값을 기반으로 비디오 품질 조절을 한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비하여 버퍼 언더플로우 발생을 방지하고 품질 변화를 감소시켜 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

Grant : 방송용 영상 인식 기반 객체 중심 지식융합 미디어 서비스 플랫폼 개발

Supported by : 정보통신기술진흥센터

References

  1. M. Seufert, S. Egger, M. Slanina, T. Zinner, T. Hobfeld and P. Tran-Gia, "A Survey on Quality of Experience of HTTP Adaptive Streaming," IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 17, No. 1, pp. 469-492, Mar. 2015. https://doi.org/10.1109/COMST.2014.2360940
  2. X. Yin, V. Sekar, and B. Sinopoli, "Toward a Principled Framework to Design Dynamic Adaptive Streaming Algorithm over HTTP," Proc. of the ACM Workshop on Hot Topics in Networks, pp. 1-9, Oct. 2014.
  3. T. Stockhammer, "Dynamic Adaptive Streaming over HTTP: Standards and Design Principles," Proc. of the ACM Multimedia Systems, pp. 133-144, Feb. 2011.
  4. C. Liu, I. Bouazizi, and M. Gabbouj, "Rate Adaptation for Adaptive HTTP Streaming," Proc. of the ACM Multimedia Systems, pp. 169-174, Feb. 2011.
  5. Video Lan Client [Online]. Available: http://www.Videolan.org/ (downloaded 2015, Aug. 14)
  6. T. Thang, Q. Ho, J. Kang, and A. Pham, "Adaptive Streaming of Audiovisual Content Using MPEG DASH," IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 58, No. 1, pp. 78-85, Feb. 2012. https://doi.org/10.1109/TCE.2012.6170058
  7. H. Le, D. Nguyen, N. Ngoc, A. Pham, and T. C. Thang, "Buffer-based Bitrate Adaptation for Adaptive HTTP Streaming," Proc. of the IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, pp. 33-38, Oct. 2013.
  8. C. Muller, S. Lederer, and C. Timmerer, "An Evaluation of Dynamic Adaptive Streaming over HTTP in Vehicular Environments," Proc. of the ACM Workshop on Mobile Video, pp. 37-42, Feb. 2012.
  9. The Network Simulator 3 [Online]. Available: http:// www.nsnam.org/ (downloaded 2015, Aug. 17)