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저자정보
김이슬 (경북대학교) 문준우 (경북대학교) 박경진 (경북대학교) 박정현 (경북대학교) 배활기찬 (경북대학교) 정성욱 (경북대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2018 학술대회 발표 논문집
발행연도
2018.1
수록면
898 - 902 (5page)

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오늘날 네트워크의 발달과 더불어 모바일 단말기의 대중화로 인해 데스크톱과 스마트 폰을 통한 멀티미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자들이 증가하고 있다.[1] 그로 인해 멀티미디어 스트리밍 서비스의 서비스 품질과 사용자 체감품질 향상이 중요시되었다. 유튜브와 트위치TV 같은 웹 스트리밍 서비스가 자주 사용됨에 따라 HTTP를 이용한 서비스가 가능한 적응형 스트리밍 서비스 기술 중 하나 DASH가 널리 사용되고 있다.[2] 하지만 쉽게 변동하는 네트워크 상태에 민감한 모바일 단말기의 경우 품질 변화를 절차적 알고리즘으로 해결하는 현재의 DASH는 적절히 대응하지 못한다. 이를 해결하기 위해서는 DASH에 AI를 적용하는 연구가 필요하다.
본 논문에서는 DASH에 딥러닝 기반을 적용함으로써 스트리밍 서비스 품질과 사용자 체감품질을 향상하는 것을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반의 DASH의 성능 테스트를 위해 기존의 DASH와 네트워크 환경 변화를 테스트하는 Network Emulator for Windows Toolkit을 이용하여 비교하였다. 결과적으로 학습된 AI-DASH는 네트워크 환경을 고려하여 적절한 bitrate를 선택한 것을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #동영상 스트리밍 #인공지능 #DASH

목차

요약문
1. 서론
2. 관련연구
3. AI-DASH
4. 실험
5. 결론 및 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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