DOI QR코드

DOI QR Code

Dynamic Adaptive Streaming over HTTP with Buffer Based Opportunistic Control of Energy Communication Mode

버퍼 기반 에너지 통신모드 기회적 제어를 통한 동적 적응 비디오 스트리밍

  • Received : 2015.03.10
  • Accepted : 2015.05.10
  • Published : 2015.07.15

Abstract

These days, streaming users are using ABR (Adaptive Bitrate) technique services by requesting the most adequate video rate selectively based on their own channel states. Most ABR related video rate adaptation techniques are only focused on real-time bitrate adaptations based on their own channel state, and misses energy limited characteristics that come from a mobile device's battery dependence. In other words, the mobile device's important characteristics and accompanying energy consumption are not being considered and causes dissatisfaction over streaming services. In this paper, we propose energy efficient prefetching based dynamic adaptive video streaming techniques, which saves unnecessary consumed energy while providing video rates of the same performance. Our scheme continuously turns off energy modules with enough streaming in the buffer and turns on in case of the opposite situation to save energy. Through the performance evaluation, this study's proposed scheme is 60% better than the previous work at global average mobile download speed.

최근 스트리밍 이용자는 자신이 처한 채널 상황에 따라 적응적으로 가장 적당한 비디오율(video rate)을 선택적으로 요청하여 서비스 받는 ABR(Adaptive Bitrate) 기법을 주로 이용하고 있다. 결과, 대부분의 ABR 비디오율 적응 기법 관련 연구는 채널 상황에 따른 실시간 비트율 적응에만 초점을 맞춘 나머지 모바일 기기의 배터리 의존성에 따른 에너지 제한적 특성을 놓치고 있다. 이는 모바일 장치의 중요한 특성을 고려하지 않은 것으로, 이에 따른 많은 에너지 소모는 궁극적으로 스트리밍 서비스 불만족의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 ABR 적응 기법의 최신 연구인 버퍼 기반 비트율 적응 방법에 모바일 장치의 배터리 제한적 특성을 고려하여, 기존의 최신 연구와 동일한 성능을 내면서도 불필요하게 소모 되는 에너지를 절약하는 기법을 제안한다. 에너지 소비를 줄이기 위해 버퍼에 스트리밍이 충분히 있으면 에너지 전원을 끄고 (off), 버퍼에 스트리밍이 충분히 있지 않은 경우 에너지 효율적 Prefetching통해 동적 적응 비디오 스트리밍을 서비스한다. 성능평가 결과, 세계 평균 모바일 다운로드 속도에서 기존 기법에 비해 에너지 소비율이 60%절약됨을 보였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단

References

  1. CISCO VNI 2014. [Online]. Available: http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/service-provider/visual-networking-index-vni/index.html
  2. Mohammad Ashraful Hoque, Matti Siekkinen, Jukka K. Nurminen, "Using Crowd-Sourced Viewing Statistics to Save Energy in Wireless Video Streaming," MobiCom 2013, pp. 377-388, 2013. (in USA)
  3. Thomas Stockhammer, "Dynamic Adaptive Streaming over HTTP - Standards and Design Principles," MMSys 2011, pp. 133-144, 2011. (in USA)
  4. Iraj Sodagar, "The MPEG-DASH standard for multimedia streaming over the internet," IEEE Multimedia, Vol. 18, No. 4, pp. 62-67, Apr. 2011. https://doi.org/10.1109/MMUL.2011.71
  5. Te-Yuan Huang, Ramesh Johari, Nick McKeown, Matthew Trunnel, Mark Watson, "A Buffer-Based Approach to Rate Adaptation: Evidence from a Large Video Streaming Service," SIGCOMM, 2014, pp. 187-198, 2014. (in USA)
  6. Netflix. [Online]. Available: https://www.netflix.com/
  7. Xin Li, Mian Dong, Zhan Ma, Felix Fernandes, "GreenTube: Power Optimization for Mobile Video Streaming via Dynamic Cache Management," Proc. of the 20th ACM international conference on Multimedia 2012, pp. 279-288, 2012. (in Japan)
  8. YouTube Audience Retention Report. [Online]. Available: https://support.google.com/youtube/answer/1715160?hl=en&ref_topic=3029003
  9. Junxian Huang, Feng Qian, Alexandre Gerber, "A Close Examination of Performance and Power Characteristics of 4G LTE Networks," MobiSys 2012, pp. 225-238, 2012. (in UK)
  10. Benchbee. [Online]. Available: http://www.benchbee.co.kr/
  11. Netflix Index. [Online]. Available: http://www.netindex.com/global