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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,700 - 1,707 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.10.1700
이용수
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최근 스마트폰의 보급으로 HTTP Adaptive Streaming(HAS) 기반 비디오 스트리밍 서비스가 보편화되고 있다. 이에 자연스럽게 네트워크의 지연시간과 손실률의 변화 폭이 큰 모바일 환경에서도 끊김 없는 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. HAS 기반 스트리밍 기술의 핵심은 동적으로 변화하는 네트워크 환경과 다양한 단말 상태에 적합한 비디오 품질을 선택하는 것인데 절차적 알고리즘만을 사용하는 경우 다양한 환경 변수를 고려하기에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 인공지능 기법을 도입한 다양한 방법이 시도되고 있는데 본 논문에서는 Double DQN(DDQN) 기반의 비디오 품질 선택 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존 Deep Q-Network(DQN) 기반 연구가 비록 Quality of Experience(QoE)를 효율적으로 증가시키지만 학습모델을 생성하는데 긴 시간이 소요되며 학습과정 중 과대평가(overestimation) 문제가 발생한다는 단점을 해결한다. 또한 보다 적절한 비디오 품질을 선택하면서도 학습모델 생성 시간을 약 21% 정도 줄일 수 있음을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Double DQN 기반의 적응형 비디오 스트리밍 시스템
Ⅳ. 모의실험 및 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
C. Seong, S. Hong, and K. Lim, “An intelligent video streaming mechanism based on a deep Q-Network for QoE enhancement,” J. Korea Multimedia Soc., vol. 21, no. 2, pp 188-198, 2018.
H. V. Hasselt, A. Guez, and D. Silver, “Deep reinforcement learning with double Q-Learning,” in Proc. Thirtieth AAAI Conf. Artificial Intell., pp. 2094-2100, 2016.
M. Seufert, S. Egger, M. Slanina, T. Zinner, T. Hoßfeld, and P. Tran-Gia, “A survey on quality of experience of HTTP adaptive streaming,” IEEE Commun. Surv. and Tuts., vol. 17, no. 1, pp. 469-492, 2015.
C. J. C. H Watkins and P. Dayan, “Q-learning,” Mach. Learning, vol. 8, no. 3-4, pp. 279-292, 1992.
V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, et al., “Human-level control through deep reinforcement learning,” Nature, vol. 518, pp. 529-533, 2015.
H. V. Hasselt, A. Guez, and D. Silver, “Deep reinforcement learning with double Q-Learning,” in Proc. Thirtieth AAAI Conf. Artificial Intell., pp. 2094-2100, 2016.
M. Seufert, S. Egger, M. Slanina, T. Zinner, T. Hoßfeld, and P. Tran-Gia, “A survey on quality of experience of HTTP adaptive streaming,” IEEE Commun. Surv. and Tuts., vol. 17, no. 1, pp. 469-492, 2015.
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