AncomWiki

감정 콘텐츠 기반 적응형 스트리밍 최적화 (ACAA)

Properties1
description기존 DASH 적응형 스트리밍은 네트워크 자원 추정만 고려하여 사용자의 감정적 콘텐츠 선호도를 간과하는 한계가 있다. 본 논문은 동적 적응형 HTTP 스트리밍(DASH)의 사용자 경험(QoE)을 최적화하기 위해 '감정 콘텐츠 기반 적응 방식(ACAA)'을 제안한다. 개인별 감정적 요구가 다르므로 이를 반영하는 것이 상용 비디오 서비스의 QoE 향상에 중요하며, 기존 방식에 직접 적용하기 어려운 영상 감정 분석 결과를 스트리밍…

17 min read

감정 콘텐츠 기반 적응형 스트리밍 최적화 (ACAA)

Source

  • Evernote/Inbox/Affective Content-aware Adaptation Scheme on QoE Optimization of Adaptive Streaming over HTTP.md

Summary

기존 DASH 적응형 스트리밍은 네트워크 자원 추정만 고려하여 사용자의 감정적 콘텐츠 선호도를 간과하는 한계가 있다. 본 논문은 동적 적응형 HTTP 스트리밍(DASH)의 사용자 경험(QoE)을 최적화하기 위해 ‘감정 콘텐츠 기반 적응 방식(ACAA)‘을 제안한다. 개인별 감정적 요구가 다르므로 이를 반영하는 것이 상용 비디오 서비스의 QoE 향상에 중요하며, 기존 방식에 직접 적용하기 어려운 영상 감정 분석 결과를 스트리밍 적응 알고리즘에 통합하는 방법을 제시한다.

Key Points

  • 기존 DASH 방식은 네트워크 대역폭 중심 적응으로 사용자의 감정적 콘텐츠(Affective Content) 선호도 반영 부족
  • 개인별 감정적 요구 차이를 고려한 적응 방식이 상용 서비스의 QoE 향상에 필수적
  • 영상 감정 분석 결과를 기존 적응형 스트리밍 스키마에 직접 적용할 수 없는 문제 해결을 위한 ACAA 제안
  • 출처: ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMCCAP)

그래프 뷰

백링크