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학술저널
저자정보
Soyoung Yoo (Dongguk University) Gyeongryeong Kim (Dongguk University) Minji Kim (Dongguk University) Yeonjin Kim (Dongguk University) Soeun Park (Dongguk University) Dongho Kim (Dongguk University)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.10 No.2
발행연도
2020.12
수록면
33 - 48 (16page)
DOI
10.14801/JAITC.2020.10.2.33

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By Digital Transformation, new technologies like ML (Machine Learning), Big Data, Cloud, VR/AR are being used to video streaming technology. We choose ML to provide optimal QoE (Quality of Experience) in various network conditions. In other words, ML helps DASH in providing non-stopping video streaming. In DASH, the source video is segmented into short duration chunks of 2-10 seconds, each of which is encoded at several different bitrate levels and resolutions. We built and compared the performances of five prototypes after applying five different machine learning algorithms to DASH. The prototype consists of a dash.js, a video processing server, web servers, data sets, and five machine learning models.
#DASH #machine learning #MLP #RNN #ARIMA #HMM #LSTM

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. System Design
4. Experiment
5. Conclusion
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
김동현 / 2017 / DASH시스템을 위한 유효 대역폭 측정 기법 / 한국정보통신학회논문지 21(1):42~52 dbpia Abdelhak Bentaleb / 2018 / A survey of bitrate adaptation schemes for streaming media over HTTP / IEEE Communications Sruverys & Tutorials 21(1):562~585 google schola Wikipedia contributors / Machine learning / Wikipedia, The Free Encyclopedia google schola Sam Sjang / Deep Learning Basics – Multi-Layer Perceptron / Exploration of miscellaneous matters-RealStudy Godgo google schola Team AI Korea / Recurrent Neural Network(RNN) Tutorial - Part 1 / Artificial Intelligence in Korea google schola

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