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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

정종민 (부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수
김종덕
발행연도
2015
저작권
부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) is a technology in which the client is served by requesting the next media segments of appropriate quality. The client measures the current available bandwidth on the basis of the data transmission rate of the previous media segments. To obtain the best quality without generating buffering, it is necessary to accurately measure the available bandwidth. However, the traditional available bandwidth measurement is unsuitable for a DASH system. Because this method does not consider TCP slow-start characteristics, the accuracy is lowered. Furthermore, the segment size varies greatly according to the quality, and measurement of the available bandwidth impact is different for each size of the segment. As a result, the difference in the measured available bandwidth according to the size of the previous media segment can reduce the user Quality of Experience (QoE) such as the selection of incorrect quality and unwanted changes in the quality. In this paper, a new DASH bandwidth measurement method is proposed to reduce the error when measuring the available bandwidth due to a TCP slow start by excluding the section of the TCP slow start from the measurement of the available bandwidth. The proposed method can address the problem that results when the measurement of the available bandwidth differs according to the previous segment size. We implement our proposed available-bandwidth measurement method in an open-source-based DASH system and compare its performance to the traditional method. From the results of the performance evaluation, the available bandwidth measurement accuracy is improved by approximately 20% compared with the traditional method. In addition, we confirmed that the user QoE is improved in terms of the average quality of service and the number of changes in the quality of the segment.

목차

<제목 차례>
1. 서 론 1
2. 배경 지식 및 관련연구 7
2.1. DASH 7
2.2. libdash 12
2.3. 가용 대역폭 측정 방법 14
2.3.1. Smoothed HTTP throughput measurement 14
2.3.2. Efficient Bandwidth Estimation 15
2.3.3. QoE-enhanced adaptation algorithm over DASH 16
2.3.4. Advanced Throughput Estimation 17
3. 기존 대역폭 측정 방법의 문제점 19
3.1. TCP MAX Probing 19
3.1.1. 혼잡 회피 알고리즘 20
3.1.2. 느린 시작(Slow Start) 알고리즘 21
3.2. DASH 가용 대역폭 측정 오류 23
3.3. HTTP 프로토콜 26
3.3.1. HTTP Non-persistent Connection 28
3.3.2. HTTP Persistent Connection 28
3.4. DASH 미디어 세그먼트 특성 32
3.5. DASH 가용 대역폭 측정 오류 검증 35
3.5.1. 실험 환경 35
3.5.2. 가용 대역폭 측정 오류 검증 결과 분석 37
4. 제안 방법 39
4.1. 순간 전송률 측정 39
4.2. 유효 순간 전송률 추정 알고리즘 40
5. 실험 및 평가 45
5.1. 성능 평가 지표 45
5.2. 실험 환경 46
5.3. 실험 결과 48
5.3.1. 측정 가용 대역폭 정확도 48
5.3.2. 네트워크 효용성 51
6. 결론 및 향후 과제 54
7. 참고 문헌 56
<표 차례>
표 1 DASH 미디어 세그먼트 36
표 2 미디어 세그먼트 정보 47
표 3 성능평가표 53
<그림 차례>
그림 1 서비스 별 모바일 데이터 트래픽 동향(2010-2015) 1
그림 2 모바일 환경에서의 비디오 스트리밍 2
그림 3 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP 3
그림 4 가용 대역폭 측정 오류 4
그림 5 DASH 시스템 구조 8
그림 6 DASH Dataset 10
그림 7 상용 DASH 미디어 플레이어 11
그림 8 libdash 라이브러리 구조 12
그림 9 TCP Max Probing 19
그림 10 혼잡 회피 알고리즘 21
그림 11 TCP Slow Start 22
그림 12 세그먼트 크기에 따라 달라지는 측정 대역폭-1 24
그림 13 세그먼트 크기에 따라 달라지는 측정 대역폭-2 25
그림 14 HTTP Non-persistent Connection 28
그림 15 HTTP Persistent Connection 30
그림 16 세그먼트 품질 별 평균 세그먼트 사이즈 33
그림 17 동일한 품질의 세그먼트 별 파일 사이즈 35
그림 18 가용 대역폭 측정 오류 검증 실험 환경 36
그림 19 미디어 세그먼트 별 측정 가용 대역폭 37
그림 20 유효 대역폭 측정 개념 41
그림 21 유효 전송률 추정 알고리즘 44
그림 22 실험 환경 46
그림 23 유효 대역폭 측정방법을 통한 대역폭 측정 결과 49
그림 24 기존 측정 방법과의 비교 ? 측정 대역폭 50
그림 25 유효 대역폭 측정 방법을 적용 후 선택된 세그먼트 품질 51
그림 26 기존 측정 방법과의 비교 ? 세그먼트 품질 52

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