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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,563 - 1,566 (4page)
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Video streaming applications such as Netflix and Youtube are widely used in our daily life. A DASH based streaming client exploits adaptive bit rate (ABR) method to choose the most appropriate video source representation that the network can support. In this paper we propose a novel energy-aware ABR scheme that adds the ability to monitor energy efficiency in addition to the linear quadratic regulator algorithm we previously introduced. Our trace-driven simulation studies show that our proposed scheme mitigates and shortens re-buffering, resulting in energy savings of mobile devices while preserving the similar QoE compared to the state-of-the-art ABR algorithms.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Sandvine. The Mobile Internet Phenomena Report, 1H 2020 [Internet]. Available: https://www.sandvine.com/download-report-mobileinternet-phenomena-report-2020-sandvine.
T. Stockhammer, “Dynamic Adaptive Streaming over HTTP –Standards and Design Principles,” in Proceeding of the second annual ACM conference on Multimedia systems, San Jose: CA, USA, pp. 133–144, 2011.
T. Y. Huang, R. Johari, N. McKeown, M. Trunnell, and M. Watson, “A Buffer-based Approach to Rate Adaptation: Evidence from a Large Video Streaming Service,” in Proceeding of the ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Chicago: IL, USA, vol. 44, no. 4, pp. 187-198, 2014.
B. O. Turkkan, T. Dai, A. Raman, T. Kosar, C. Chen, M. F. Bulut, J. Zola, and D. Sow, “GreenABR: Energy-Aware Adaptive Bitrate Streaming with Deep Reinforcement Learning,” in Proceeding of the ACM Multimedia Systems Conference, Athlone, Ireland, pp. 150-163, 2022.
Y. Kang, “A Novel Bit Rate Adaptation using Buffer Size Optimization for Video Streaming,” International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 12, no. 4, pp. 166–172, Dec. 2020.
T. Y. Huang, R. Johari, N. McKeown, M. Trunnell, and M. Watson, “A Buffer-based Approach to Rate Adaptation: Evidence from a Large Video Streaming Service,” in Proceeding of the ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Chicago: IL, USA, vol. 44, no. 4, pp. 187-198, 2014.
B. O. Turkkan, T. Dai, A. Raman, T. Kosar, C. Chen, M. F. Bulut, J. Zola, and D. Sow, “GreenABR: Energy-Aware Adaptive Bitrate Streaming with Deep Reinforcement Learning,” in Proceeding of the ACM Multimedia Systems Conference, Athlone, Ireland, pp. 150-163, 2022.
Y. Kang, “A Novel Bit Rate Adaptation using Buffer Size Optimization for Video Streaming,” International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 12, no. 4, pp. 166–172, Dec. 2020.
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