Softmax를 통한 사용자별 비디오 청크 스트리밍의최적화

Abstract

Youtube, Netflix 등 OTT 서비스 및 온라인 스트리밍 서비스의 수요가 늘어남에 따라 연속적인 멀티미디어 이용을 보장(QoE)하기 위한 많은 기법들이 연구되었으나 기존의 연구들은 QoS의 변수에서 사용자를 고려하지 못하였다는 한계점을 가진다. 이는 기존 기법들의 QoE 향상에 상한선이 있음을 뜻한다. 본 논문에서는 이를 사용자기반 적응형 스트리밍 기법(이하 UAS(User-based Adaptive Streaming) 기법)을 통해 해결점을 제안한다. 제안하는 기법은 Softmax 알고리즘을 기반으로 사용자의 장르별 비디오 시청 패턴을 분석하고, 분석 결과를 기반으로여러 개의 부분 단위(Chunk)으로 이루어진 비디오를 어느 부분부터 받아올지에 대한 우선순위를 조절한다.최종적으로 UAS 기법은 사용자별로 최적화 된 스트리밍 로딩을 통해 최상의 QoE를 체감할 수 있게 하고자하는 목적을갖으며, 고안된 기법은 실험결과를 통해 기존 순차 스트리밍 기법보다 사용자가 느끼는 대기 시간이 현저히 낮음을 확인하였다.

As the demand of OTT service and online streaming service such as Youtube and neflix increases, many techniques for ensuring QoE(Quality of Experience) have been studied. But existing studies have a limit in that they did not consider parameters in QoS. That is users. This means that there is an upper limit to the QoE improvement of existing techniques. In this paper, we propose a solution for address this kinds of problem using UAS(User-based Adaptive Streaming). The proposed method analyzes the user's video watching patterns based on the Softmax algorithm. Then, according to the anlysis result, the priority of receiving each of the video chunks is adjusted. Finally, the UAS technique aims to make the best of QoE through optimized streaming loading. And you can know that the designed technique shows that the waiting time felt by the user is significantly lower than the existing streaming techniques through the experimental results.