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Hybrid Adaptive Bitrate for Video Streaming : 비디오 스트리밍을 위한 혼합 적응 비트레이트
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 전병곤 | - |
dc.contributor.author | 맹재우 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-20T04:26:38Z | - |
dc.date.available | 2023-11-20T04:26:38Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.other | 000000178170 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/196568 | - |
dc.identifier.uri | https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000178170 | ko_KR |
dc.description | 학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 협동과정 인공지능전공, 2023. 8. 전병곤. | - |
dc.description.abstract | A good quality-of-experience (QoE) percieved by the end user is the most im- portant goal of network systems for video streaming. Client-side video players adopt adaptive bitrate (ABR) to achieve this goal over varying network condi- tions. In optimizing the performance of ABR, researchers and engineers have proposed several rule-based algorithms and more recently, deep reinforcement learning based ABR algorithm has been proposed, reporting a better over- all QoE over real network traces. However as RL-based bitrate control gained more attention, recent research also report corner cases of RL, such as occa- sional bitrate overshoots or underperformance in network conditions far from the trained dataset. In this paper we analyze when the RL-based ABR alo- gorithm makes poor bitrate decisions compared to rule-based algorithms and propose a desgin to replace these decisions with the better decisions of a rule- based algorithm. We implemented Hybrid, the ABR algorithm that gets the best of the two worlds and validated it over real network traces. | - |
dc.description.abstract | 사용자에게 전달되는 영상의 체감 품질을 높이는 것은 비디오 스트리밍에 있어 중요한 목표이다. 사용자쪽의 동영상 플레이어들은 적응 비트레이트를 도입해 변 화하는 네트워크 환경에도 좋은 체감 품질을 전달하고자 했고, 관련해서 많은 규칙 기반 알고리즘들이 개발되어 왔다. 최근에는 강화학습 기반 적응 비트레이트가 제 안되어 좋은 성능을 보였는데, 간혹 발생하는 지나친 비트레이트 조정이나 학습된 것과 거리가 먼 환경에서의 좋지 않은 체감 품질 등 이의 단점 또한 부각되고 있다. 본 논문에서는 강화 학습 기반 적응 비트레이트가 잘 동작하지 못하는 경우들을 분석하고, 이를 기반으로 이런 경우들에만 규칙 기반 비트레이트의 결정을 사용 하여 보완하는 적응 비트에이트를 제안한다. 또한, 이 디자인을 구현해 Hybrid를 만들고, 이를 실제 네트워크 기록을 활용해 검증한다. | - |
dc.description.tableofcontents | 1 Introduction 5
2 Background 7 2.1 Video Streaming over HTTP 7 2.2 Adaptive Bitrate Algorithms for Video Streaming 8 2.2.1 Rule-based Algorithms 8 2.2.2 RL-based Algorithm 10 3 Observation 11 3.1 Performance of ABR Algorithms 11 3.2 Behaviors of ABR Algorithms 14 4 Hybrid: Decision Level Multiplexing 17 4.1 Offline Mapping of Fallback Patterns 18 4.1.1 Fallback Point Detection 18 4.1.2 Pattern Mapping of Fallback Points 19 4.2 Online Fallback Point Detection 22 5 Evaluation 24 5.1 Fallback Point Detection 24 5.2 Hybrid Performance 26 5.2.1 Evaluation Setup 26 5.2.2 Quality of Experience 27 5.2.3 Generalization 27 6 Related Work 29 6.1 RL for Networking Systems 29 6.2 Interpretability of RL in Network Systems 30 7 Discussion and Conclusion 31 7.1 Other Approaches 31 7.2 Conclusion 34 | - |
dc.format.extent | 40 | - |
dc.language.iso | eng | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | Reinforcement Learning | - |
dc.subject | Adaptive Bitrate | - |
dc.subject | Video Streaming | - |
dc.subject.ddc | 006.3 | - |
dc.title | Hybrid Adaptive Bitrate for Video Streaming | - |
dc.title.alternative | 비디오 스트리밍을 위한 혼합 적응 비트레이트 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.type | Dissertation | - |
dc.contributor.AlternativeAuthor | Maeng, Jaewoo | - |
dc.contributor.department | 공과대학 협동과정 인공지능전공 | - |
dc.description.degree | 석사 | - |
dc.date.awarded | 2023-08 | - |
dc.identifier.uci | I804:11032-000000178170 | - |
dc.identifier.holdings | 000000000050▲000000000058▲000000178170▲ | - |
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