KR101462558B1 - Method of determining bandwidth for selecting representation in DASH - Google Patents

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KR101462558B1
KR101462558B1 KR1020130159246A KR20130159246A KR101462558B1 KR 101462558 B1 KR101462558 B1 KR 101462558B1 KR 1020130159246 A KR1020130159246 A KR 1020130159246A KR 20130159246 A KR20130159246 A KR 20130159246A KR 101462558 B1 KR101462558 B1 KR 101462558B1
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South Korea
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bandwidth
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average
variance
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최윤식
김정태
홍순기
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연세대학교 산학협력단
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Abstract

According to the present invention, a method for determining a bandwidth for selecting the representation in DASH comprises the steps of: (a) calculating the average of estimated bandwidths between a client and a server, which are measured several times; (b) calculating the variance of the estimated bandwidth using the estimated bandwidth average; and (c) determining a bandwidth value for selecting the representation using the estimated bandwidth average and the estimated bandwidth variance.

Description

DASH에서 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 결정 방법{Method of determining bandwidth for selecting representation in DASH}[0001] METHOD FOR DETERMINING BANDWIDTH FOR SELECTING REFERENCE IN DASH [0002]

본 발명은 적응형 스트리밍 서비스 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)에서 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭을 결정하는 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive streaming service technology, and more particularly, to a method for determining a bandwidth for selection of a presentation in dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH).

최근 네트워크 상황의 폭발적인 증가는 네트워크 환경을 제한적으로 만들었으며, 네트워크 환경의 제한적 상황에서 사용자는 영상의 화질 저하가 있더라도 끊김 없는 스트리밍 서비스를 제공 받기를 원하고 있다. 따라서 네트워크 상황이 좋을 경우는 고화질의 스트리밍 서비스를 지원받지만 네트워크 상황이 나빠지게 되면 화질저하기 생기더라도 영상이 끊기지 않도록 하는 기술이 필요하다.Recently, the explosive increase of the network situation has made the network environment limited, and in a limited network environment, the user wants to receive continuous streaming service even if the image quality deteriorates. Therefore, if the network condition is good, high-quality streaming service is supported. However, if the network situation becomes worse, a technique of preventing the video from being broken even if image quality is low is needed.

이러한 사용자의 요구를 해결하고자, MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)라는 이름으로 적응적 스트리밍 서비스 기술을 표준화하고 있다. DASH는 인터넷 프로토콜(HTTP)을 이용하여 사용자의 디바이스(클라이언트)에서 사용자의 네트워크 상황을 직접 예측하여, 다양한 품질로 콘텐츠가 저장되어 있는 서버에 적절한 품질의 콘텐츠를 요청함으로써 적응적 스트리밍을 할 수 있는 서비스이다.In order to solve such a demand, the Moving Picture Experts Group (MPEG) standardizes an adaptive streaming service technology called Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH). DASH can directly predict the network status of a user from a user's device (client) using the Internet protocol (HTTP) and adaptively stream the content by requesting a proper quality content to a server in which contents are stored with various qualities Service.

DASH에서 서버는 여러 단계의 화질을 가지는 영상 비트 스트림을 미리 만들어 놓고, 이렇게 만들어 놓은 비트 스트림들에 대하여 서버에서 HTTP 형식의 URL로 사용자에게 정보를 제공하게 된다. 이 정보를 보고 사용자는 자신에게 필요한 혹은 자신의 네트워크 상황에 적절한 미디어 파일에 해당하는 URL을 요청하여 미디어 파일 서비스를 제공받게 된다. 이것이 DASH 기술의 개략적인 개요인데, DASH의 가장 큰 장점을 사용자가 직접 자신에게 적절한 미디어 파일을 선택하기 때문에 서버에서의 자원 분배 부담이 적어져 낮은 비용으로 서비스를 제공할 수 있다는 점이며, 네트워크 상황이 나쁠 경우 사용자는 낮은 미디어 파일을 선택하여 질(quality)을 저하시키지만 끊김 없는 영상 서비스를 제공 받을 수 있다는 점이다.In the DASH, the server prepares an image bit stream having a plurality of image quality levels, and provides the user with information on the bitstreams from the server in the HTTP format. By viewing this information, the user is provided with a media file service by requesting a URL corresponding to the media file necessary for his / her own network situation. This is a rough outline of DASH technology. One of the biggest advantages of DASH is that users can select a proper media file for themselves, so that it is possible to provide low-cost services because the resource allocation burden on the server is reduced. The user may select a lower media file to lower the quality but receive continuous video service.

이러한 DASH 기술을 구현하기 위해서는 MPD(Media Presentation Description)라는 XML 형식의 description과 MPD에서 미디어 데이터를 표현할 수 있는 가장 작은 단위의 데이터 유닛인 세그먼트(segment)가 필요하다. 다양한 품질로 생성된 미디어 파일(segment)은 서버에서 HTTP 형식의 URL 주소로 저장되어 MPD에 기술된다. 클라이언트는 서버에 MPD를 요청하고, 서버로부터 전달된 MPD를 통하여 서버에 저장되어 있는 해당 파일에 관한 정보를 얻게 된다. 사용자는 자신의 네트워크 상황을 예측하고 MPD 정보를 이용하여 최적의 미디어 파일(segment)을 URL 주소로 요청하게 된다. In order to implement such DASH technology, a description of an XML format called MPD (Media Presentation Description) and a segment which is a data unit of the smallest unit capable of representing media data in MPD are required. Media files created with various qualities are stored in HTTP format URL addresses on the server and described in MPD. The client requests the MPD from the server, and obtains information about the corresponding file stored in the server through the MPD transmitted from the server. The user predicts the network status of the user and requests the optimum media file using the URL address using the MPD information.

도 1은 DASH에서 MPD의 계층적인 구조를 나타낸다. MPD의 각 계층에는 해당 역할과 기능이 있는데 이러한 정보를 MPD에 기술하여 전송함으로써 클라이언트는 서버로부터 미디어 파일에 대한 정보를 얻을 수 있게 된다. 도 1을 참조하면, MPD는 하나 이상의 Period로 구성되어 있고 각 Period는 Adaptation set들로 구성되어 있고 각 Adaptation set들은 하나 이상의 레프리젠테이션(Representation)으로 구성되어 있으며 각 레프리젠테이션들은 하나 이상의 세그먼트(segment)로 구성된다. MPD의 하위 레벨인 Period는 MPD 내의 미디어 파일을 일정한 시간간격으로 잘라주는 역할을 하고, Period의 하위 레벨인 Adaptation set은 콘텐츠의 언어, 네트워크 대역폭 등이 기술되어 있으며, Adaptation set 의 하위 레벨인 레프리젠테이션은 영상의 품질과 크기 등을 기술하고, 세그먼트는 미디어 파일을 전송하기 위한 최소 단위로 URL 정보를 포함한다. 즉, MPD는 미디어 파일의 서비스 시작 과 끝 시간, 영상 정보, 콘텐츠의 특성, URL 정보 등을 포함하고 있다. Figure 1 shows the hierarchical structure of MPD in DASH. Each layer of the MPD has corresponding roles and functions. By transmitting this information to the MPD, the client can obtain information about the media file from the server. Referring to FIG. 1, an MPD is composed of one or more Periods, each Period is composed of Adaptation Sets, each Adaptation Set is composed of one or more Representations, and each Representation includes one or more segments segment. The lower level of the MPD, Period, cuts the media files in the MPD at regular intervals. The adaptation set, which is a lower level of the Period, describes the language of the content and the network bandwidth. The segment describes the quality and size of the image, and the segment includes URL information as a minimum unit for transmitting the media file. That is, MPD includes service start and end times of media files, image information, characteristics of contents, and URL information.

DASH 시스템에서 클라이언트는 MPD XML 파일을 분석하고, MPD안에 있는 기술된 정보들을 바탕으로 자신에게 적합한 Adaptation set과 레프리젠테이션을 선택하게 된다. 그에 따라 서버가 해당 레프리젠테이션의 세그먼트들을 전송하면 클라이언트는 버퍼에 세그먼트를 저장하고, 버퍼에 충당된 세그먼트에 해당하는 멀티미디어 파일을 재생한다. 세그먼트는 DASH 시스템에서 미디어 데이터를 표현 할 수 있는 가장 작은 단위의 데이터 유닛이며, 멀티미디어 파일은 버퍼에 세그먼트가 충당 되어야만 플레이될 수 있다. 즉, 멀티미디어 데이터는 다중의 세그먼트들로 나누어져 구성된다. 각각의 세그먼트는 고유한 URL를 할당 받고, 세그먼트의 순서와 시작시간, 지속시간(duration)을 가지고 있다. 레프리젠테이션은 세그먼트를 포함하는 레벨로, 각각의 레프리젠테이션은 영상의 비트율(bit-rate), 즉 영상의 품질에 따라 분류된다.In the DASH system, the client analyzes the MPD XML file and selects the adaptation set and presentation suitable for it based on the information in the MPD. Accordingly, when the server transmits the segments of the corresponding presentation, the client stores the segment in the buffer and plays the multimedia file corresponding to the segment in the buffer. A segment is the smallest unit of data that can represent media data in a DASH system, and a multimedia file can only be played if the buffer is full of segments. That is, the multimedia data is divided into a plurality of segments. Each segment is assigned a unique URL, and has a sequence of segments, a start time, and a duration. A representation is a level that includes a segment, and each representation is classified according to the bit-rate of the image, that is, the quality of the image.

레프리텐제이션은 영상의 품질을 나타내 주기 때문에, 높은 품질의 레프리텐제이션을 선택하는 것이 QoS를 보장할 수 있다. 기본적인 레프리젠테이션 선택 방법은, 클라이언트가 자신과 서버 간의 대역폭을 예측하여 예측된 대역폭을 넘지 않는 레프리젠테이션을 선택하는 것이다. 이때 종래에는 단순히 페칭 타임(fetching time)을 이용하여 예측되는 대역폭 값에 따라서 레프리젠테이션을 선택하였다.Since repetition represents the quality of the image, choosing reflination of high quality can guarantee QoS. The basic method of selecting a presentation is to allow the client to predict the bandwidth between itself and the server and select a representation that does not exceed the expected bandwidth. At this time, conventionally, the presentation is selected according to the predicted bandwidth value simply by using the fetching time.

대역폭을 잘못 예측하여 실제 대역폭보다 낮게 예측하는 경우 화질의 손해는 보지만 끊김없는 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있다. 그러나 대역폭 예측시 실제 대역폭보다 높게 예측한 경우, 영상을 재생하기 위한 세그먼트를 모두 받지 못해 해당 세그먼트를 모두 받을 때까지 기다리게 됨으로 인하여 영상이 멈추는 현상이 발생하게 된다. 이와 같이 실제 서비스에서는 실제 대역폭보다 대역폭을 낮게 예측하는 경우보다는 실제 대역폭보다 대역폭을 높게 예측하는 경우의 문제가 더 심각하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 예측된 대역폭 값보다 일정 비율 작은 값을 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값으로 할 수도 있겠으나, 이 경우 전체적으로 네트워크 자원 사용의 효율성이 떨어지게 된다. 게다가 네트워크 상황은 시시각각 변하는 요소인데, 기존의 대역폭 예측 방법은 단순히 현재 예측된 대역폭만을 가지고 레프리젠테이션을 선택하므로, 네트워크 상황의 변화를 반영하지 못하고 있다. If the bandwidth is mispredicted and predicted to be lower than the actual bandwidth, the streaming service can be provided without any loss of image quality. However, if the bandwidth is predicted to be higher than the actual bandwidth, the video can not be received because the segment is not reproduced, and the video is stopped due to waiting until all the segments are received. Thus, in actual service, the problem of predicting the bandwidth higher than the actual bandwidth is more serious than when the bandwidth is predicted lower than the actual bandwidth. In order to solve this problem, a value smaller than a predicted bandwidth value may be used as a bandwidth value for selection of a presentation, but in this case, the efficiency of network resource use as a whole deteriorates. In addition, the network situation changes every moment, but the existing bandwidth prediction method does not reflect the change of the network situation because it simply selects the presentation with the currently predicted bandwidth only.

따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 네트워크 상황의 변화 정도를 고려하여 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭을 효과적으로 결정하는 방법 및 대역폭 결정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체을 제공하는 데 있다. SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a computer-readable recording medium on which a program for executing a bandwidth determining method and a bandwidth determining method for selecting a presentation, There is.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 DASH에서의 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 결정 방법은, (a) 복수 회 측정되는 클라이언트와 서버 간의 예측 대역폭의 평균을 예측 대역폭 평균으로서 계산하는 단계; (b) 상기 예측 대역폭 평균을 이용하여 상기 예측 대역폭의 분산을 예측 대역폭 분산으로서 계산하는 단계; 및 (c) 상기 예측 대역폭 평균과 상기 예측 대역폭 분산을 이용하여 레프리젠테이션을 선택하기 위한 대역폭 값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a bandwidth selection method for selecting a presentation in a DASH, the method comprising the steps of: (a) calculating an average of predicted bandwidths between a client and a server measured a plurality of times as a prediction bandwidth average; (b) calculating a variance of the predicted bandwidth as a predicted bandwidth variance using the predicted bandwidth average; And (c) determining a bandwidth value for selecting a presentation using the predicted bandwidth average and the predicted bandwidth variance.

상기 (a) 내지 (c) 단계는 반복적으로 수행되고, 상기 (a) 단계에서 상기 예측 대역폭 평균은, 현재 측정된 예측 대역폭과 이전에 계산된 예측 대역폭 평균을 가중 평균하여 계산될 수 있다. 이때 상기 예측 대역폭 평균은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.The steps (a) to (c) are repeatedly performed, and in the step (a), the predicted bandwidth average may be calculated by weighted averaging the currently measured predicted bandwidth and the previously calculated predicted bandwidth average. At this time, the prediction bandwidth average may be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00001
Figure 112013116483573-pat00001

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,

Figure 112013116483573-pat00002
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00003
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00004
는 현재의 예측 대역폭 평균을 나타내고,
Figure 112013116483573-pat00005
(0<
Figure 112013116483573-pat00006
<1)는 미리 정의된 값이다.Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00002
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00003
Is the average of the predicted bandwidths calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00004
Represents the current predicted bandwidth average,
Figure 112013116483573-pat00005
(0 <
Figure 112013116483573-pat00006
&Lt; 1) is a predefined value.

상기 (a) 내지 (c) 단계는 반복적으로 수행되고, 상기 (b) 단계에서 상기 예측 대역폭 분산은, 현재 측정된 예측 대역폭과 상기 예측 대역폭 평균의 차이와, 이전에 계산된 예측 대역폭 분산을 가중 평균하여 계산될 수 있다. 이때 상기 예측 대역폭 분산은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.Wherein the predicted bandwidth variance is calculated by multiplying the difference between the currently measured predicted bandwidth and the predicted bandwidth average and the previously calculated predicted bandwidth variance in step (b) Can be averaged. At this time, the predicted bandwidth variance can be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00007
Figure 112013116483573-pat00007

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,

Figure 112013116483573-pat00008
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00009
는 현재의 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00010
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 분산을,
Figure 112013116483573-pat00011
는 현재의 예측 대역폭 분산을 나타내며,
Figure 112013116483573-pat00012
(0<
Figure 112013116483573-pat00013
<1)는 미리 정의된 값이다.Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00008
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00009
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; a &lt; / RTI &
Figure 112013116483573-pat00010
Is the estimated bandwidth variance calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00011
Represents the current predicted bandwidth variance,
Figure 112013116483573-pat00012
(0 <
Figure 112013116483573-pat00013
&Lt; 1) is a predefined value.

상기 (c) 단계에서 상기 대역폭 값은, 상기 예측 대역폭 평균에서 상기 예측 대역폭 분산에 소정 가중치를 적용한 값을 차감함으로써 계산될 수 있다. 이때 상기 대역폭 값은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.In step (c), the bandwidth value may be calculated by subtracting a value obtained by applying a predetermined weight to the predicted bandwidth variance from the predicted bandwidth average. The bandwidth value may be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00014
Figure 112013116483573-pat00014

여기서,

Figure 112013116483573-pat00015
는 상기 대역폭 값을,
Figure 112013116483573-pat00016
는 상기 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00017
는 상기 예측 대역폭 분산을 나타내며, c(c>0)는 상기 소정 가중치로서 미리 정의된 값이다.here,
Figure 112013116483573-pat00015
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112013116483573-pat00016
The average of the predicted bandwidth,
Figure 112013116483573-pat00017
(C &gt; 0) is a predefined value as the predetermined weight.

상기 (a) 단계에서 상기 예측 대역폭의 측정은, 페칭 타임(fetching time)을 이용할 수 있다.In the step (a), the prediction bandwidth may be measured using a fetching time.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 상기된 본 발명에 따른 대역폭 결정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing a bandwidth determining method according to the present invention.

상기된 본 발명에 의하면, 예측 대역폭 평균과 예측 대역폭 분산을 이용하여 레프리젠테이션을 선택하기 위한 대역폭 값을 결정함으로써, 네트워크 상황의 변화 정도를 고려하여 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭을 효과적으로 결정할 수 있다.According to the present invention, a bandwidth for selecting a presentation can be effectively determined by considering a change in a network situation by determining a bandwidth value for selecting a presentation using the predicted bandwidth average and the predicted bandwidth variance .

도 1은 DASH에서 MPD의 계층적인 구조를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, DASH에서의 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 결정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 예측 대역폭의 평균과 분산을 이용하여 대역폭 값을 결정한 결과와, 예측 대역폭의 평균을 이용하여 대역폭 값을 결정한 결과를 비교한 그래프이다.
도 4는 평균과 분산을 이용하여 결정되는 대역폭 값과 평균만을 이용하여 결정되는 대역폭 값을 표로 나타낸 것이다. Figure 1 shows the hierarchical structure of MPD in DASH.
2 is a flow chart illustrating a bandwidth determination method for selection of a representation in a DASH, according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a graph comparing a result of determining a bandwidth value using an average and variance of a predicted bandwidth and a result of determining a bandwidth value using an average of a predicted bandwidth according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a table showing the bandwidth values determined using the average and variance and the bandwidth values determined using only the average.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description and the accompanying drawings, substantially the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, DASH에서의 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 결정 방법을 나타내는 흐름도이다.2 is a flow chart illustrating a bandwidth determination method for selection of a representation in a DASH, according to an embodiment of the present invention.

본 실시예에 따른 대역폭 결정 방법은 DASH 시스템의 클라이언트에서 수행된다. 클라이언트는 결정된 대역폭에 따라서 MPD 정보로부터 레프리젠테이션을 선택한다. 예컨대, 클라이언트는 결정된 대역폭을 넘지 않는 대역폭의 레프리젠테이션들 중에서 가장 큰 대역폭의 레프리젠테이션을 선택한다. The bandwidth determination method according to the present embodiment is performed in the client of the DASH system. The client selects the representation from the MPD information according to the determined bandwidth. For example, the client selects the representation of the largest bandwidth among the representations of bandwidth not exceeding the determined bandwidth.

본 실시예에서 클라이언트는 주기적으로 페칭 타임(fetching time)을 측정하고, 측정된 페칭 타임을 이용하여 클라이언트와 서버 간의 예측 대역폭을 측정하며, 과거로부터 현재까지 복수 회 측정되는 예측 대역폭의 평균을 예측 대역폭 평균으로서 계산한다. 이때 현재의 예측 대역폭 평균은, 현재 측정된 예측 대역폭과 앞서 계산된 예측 대역폭 평균을 이용하여 계산된다. 그리고 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값은, 예측 대역폭의 평균 뿐만 아니라 예측 대역폭의 분산을 함께 이용하여 계산된다. In this embodiment, the client periodically measures the fetching time, measures the predicted bandwidth between the client and the server using the measured fetching time, and estimates the average of the predicted bandwidths measured from the past to the present several times, Calculate as an average. The current predicted bandwidth average is calculated using the currently measured predicted bandwidth and the previously calculated predicted bandwidth average. And the bandwidth value for the selection of the representation is calculated using both the average of the prediction bandwidth and the variance of the prediction bandwidth.

도 2를 참조하면, 210단계에서, 클라이언트는 페칭 타임을 측정한다. 페칭 타임이란, 클라이언트가 어떤 세그먼트를 요청한 시간으로부터 해당 세그먼트를 모두 수신할 때까지의 시간을 의미한다. Referring to FIG. 2, in step 210, the client measures the fetching time. The term &quot; fetching time &quot; means a time from when a client requests a segment to when all the segments are received.

220단계에서, 클라이언트는 위에서 얻어진 페칭 타임을 이용하여 클라이언트와 서버 간의 예측 대역폭을 측정한다. 여기서 예측 대역폭은 해당 세그먼트의 크기를 페칭 타임으로 나눈 값으로 계산될 수 있으며, 단위는 [Kbps]일 수 있다. 이러한 예측 대역폭의 측정은 단지 예를 든 것일 뿐, 기존에 알려진 다른 방법들이 사용될 수 있음은 물론이다.In step 220, the client measures the predicted bandwidth between the client and the server using the fetching time obtained above. Here, the prediction bandwidth can be calculated by dividing the size of the segment by the fetching time, and the unit may be [Kbps]. It should be appreciated that such prediction bandwidth measurement is merely an example, and other methods known in the art can be used.

230단계에서, 클라이언트는 현재, 즉 앞선 220단계를 통하여 측정된 예측 대역폭과 이전에 계산된 예측 대역폭의 평균을 가중 평균하여 예측 대역폭 평균을 구한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 210단계 내지 250단계는 계속적으로 반복 수행되는 바, 클라이언트는 이전 반복의 230단계를 통하여 계산된 예측 대역폭 평균을 메모리 등에 저장하여 두고, 현재 측정된 예측 대역폭과 이전에 계산된 예측 대역폭의 평균을 가지고 현재의 예측 대역폭 평균을 구하는 것이다. In step 230, the client obtains a predicted bandwidth average by weighted averaging the current predicted bandwidth, that is, the predicted bandwidth measured in step 220 and the previously calculated predicted bandwidth. As shown in FIG. 2, the steps 210 to 250 are repeatedly performed. The client stores the average of the predicted bandwidths calculated in step 230 of the previous iteration in a memory or the like, And the current predicted bandwidth average is averaged with the calculated predicted bandwidth average.

예컨대, 현재의 예측 대역폭 평균은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.For example, the current prediction bandwidth average may be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00018
Figure 112013116483573-pat00018

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,

Figure 112013116483573-pat00019
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00020
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00021
는 현재의 예측 대역폭 평균을 나타낸다.
Figure 112013116483573-pat00022
(0<
Figure 112013116483573-pat00023
<1)는 예측 대역폭의 평균을 계산함에 있어 현재 값의 반영 정도를 나타내는 가중치이다.
Figure 112013116483573-pat00024
의 값은 미리 정의될 수 있는데, 그 값이 클수록 현재 값을 많이 반영한다는 의미이고, 그 값이 작을수록 현재 값을 적게 반영한다는 의미이다. 달리 말하면,
Figure 112013116483573-pat00025
값이 클수록 네트워크 상황 변화에 빠르게 반응하며,
Figure 112013116483573-pat00026
값이 작을수록 네트워크 상황 변화에 느리게 반응하게 된다.Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00019
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00020
Is the average of the predicted bandwidths calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00021
Represents the current predicted bandwidth average.
Figure 112013116483573-pat00022
(0 <
Figure 112013116483573-pat00023
&Lt; 1) is a weight indicating the degree of reflection of the current value in calculating the average of the predicted bandwidth.
Figure 112013116483573-pat00024
The larger the value, the greater the current value is reflected. The smaller the value, the smaller the current value is reflected. In other words,
Figure 112013116483573-pat00025
The larger the value, the more responsive to changes in network conditions,
Figure 112013116483573-pat00026
The smaller the value, the slower the response to changes in network conditions.

240단계에서, 클라이언트는 앞에서 계산된 예측 대역폭 평균을 이용하여 예측 대역폭의 분산을 계산한다. 분산은 변량이 평균으로부터 떨어져 있는 정도를 나타내는 값인 바, 예측 대역폭의 분산은 네트워크 상황의 변화를 대변할 수 있다. 즉, 그 값이 크다면 네트워크 상황의 변화가 크다는 의미로, 그 값이 작다면 네트워크 상황의 변화가 작다는 의미로 해석할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에서는, 예측 대역폭 분산이 클수록 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값을 낮추고, 예측 대역폭의 분산이 작을수록 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값을 높임으로써, 대역폭 예측의 오류로 인한 서비스 품질 저하를 줄이고자 한다.In step 240, the client calculates the variance of the predicted bandwidth using the predicted bandwidth average calculated previously. The variance is a value indicating the degree to which the variance is away from the mean, and the variance of the predicted bandwidth can represent the change of the network situation. That is, if the value is large, it means that the change of the network situation is great, and if the value is small, it means that the change of the network situation is small. Therefore, in the embodiment of the present invention, the bandwidth value for selection of the presentation is decreased as the prediction bandwidth dispersion is larger, and the bandwidth value for selection of the presentation is increased as the dispersion of the prediction bandwidth is smaller. We want to reduce quality deterioration.

다만, 일반적인 분산 계산 방법, 즉 변량과 평균의 차이의 제곱을 이용하는 분산 계산은 계산량이 많기 때문에, 본 발명의 실시예에서는 이를 보다 단순화하여 측정된 예측 대역폭과 예측 대역폭 평균의 차이를 가지고 계산한다. 나아가, 전술한 바와 같이 210단계 내지 250단계는 계속적으로 반복 수행되는 바, 클라이언트는 이전 반복의 240단계를 통하여 계산된 예측 대역폭 분산을 메모리 등에 저장하여 두고, 현재 측정된 예측 대역폭과 이전에 계산된 예측 대역폭 분산을 이용하여 현재의 예측 대역폭 분산을 구할 수 있다.However, since the general dispersion calculation method, i.e., the dispersion calculation using the square of the difference between the variance and the average, has a large amount of calculation, in the embodiment of the present invention, the calculation is performed with the difference between the measured prediction bandwidth and the prediction bandwidth average. In addition, as described above, steps 210 to 250 are repeatedly performed. The client stores the estimated bandwidth dispersion calculated in step 240 of the previous iteration in a memory or the like, The present predicted bandwidth dispersion can be obtained using the predicted bandwidth variance.

따라서, 240단계에서 현재의 예측 대역폭 분산은, 현재 측정된 예측 대역폭과 현재 계산된 예측 대역폭 평균의 차이와, 이전에 계산된 예측 대역폭 분산을 가중 평균하여 계산될 수 있다. 예컨대, 현재의 예측 대역폭 분산은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.Accordingly, in step 240, the current prediction bandwidth dispersion can be calculated by weighted a difference between the currently measured prediction bandwidth and the currently calculated prediction bandwidth average and the previously calculated prediction bandwidth dispersion. For example, the current prediction bandwidth dispersion can be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00027
Figure 112013116483573-pat00027

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,

Figure 112013116483573-pat00028
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00029
는 현재의 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00030
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 분산을,
Figure 112013116483573-pat00031
는 현재의 예측 대역폭 분산을 나타낸다.
Figure 112013116483573-pat00032
(0<
Figure 112013116483573-pat00033
<1)는 예측 대역폭 분산을 계산함에 있어 현재 값의 반영 정도를 나타내는 가중치이다.
Figure 112013116483573-pat00034
의 값은 미리 정의될 수 있는데, 그 값이 클수록 현재 값을 많이 반영한다는 의미이고, 그 값이 작을수록 현재 값을 적게 반영한다는 의미이다. 달리 말하면,
Figure 112013116483573-pat00035
값이 클수록 네트워크 상황 변화에 빠르게 반응하며,
Figure 112013116483573-pat00036
값이 작을수록 네트워크 상황 변화에 느리게 반응하게 된다.Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00028
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00029
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; a &lt; / RTI &
Figure 112013116483573-pat00030
Is the estimated bandwidth variance calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00031
Represents the current predicted bandwidth variance.
Figure 112013116483573-pat00032
(0 <
Figure 112013116483573-pat00033
&Lt; 1) is a weight indicating the degree of reflection of the current value in calculating the predicted bandwidth dispersion.
Figure 112013116483573-pat00034
The larger the value, the greater the current value is reflected. The smaller the value, the smaller the current value is reflected. In other words,
Figure 112013116483573-pat00035
The larger the value, the more responsive to changes in network conditions,
Figure 112013116483573-pat00036
The smaller the value, the slower the response to changes in network conditions.

다만, 전술한 바와 같이 본 발명의 실시예에서는 측정된 예측 대역폭과 예측 대역폭 평균의 차이를 가지고 예측 대역폭 분산을 계산하나, 계산량이 다소 증가되지만 예측 대역폭과 예측 대역폭 평균의 차이의 제곱을 가지고 분산을 계산할 수도 있다.However, as described above, in the embodiment of the present invention, the predicted bandwidth variance is calculated with the difference between the measured predicted bandwidth and the predicted bandwidth average. However, if the computation amount is slightly increased, .

250단계에서, 클라이언트는 앞서 계산된 예측 대역폭 평균과 예측 대역폭 분산을 이용하여 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값을 결정한다. 본 단계에서는 전술한 바와 같이, 예측 대역폭 분산에 따라, 예측 대역폭 분산이 클수록 대역폭 값을 낮추고, 예측 대역폭의 분산이 작을수록 대역폭 값을 높아지도록 한다. 이를 위하여 본 발명의 실시예에서는, 예측 대역폭 평균에서 예측 대역폭 분산에 소정 가중치를 적용한 값을 차감함으로써 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값을 계산한다. 예컨대, 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값은 다음 수학식에 따라 계산될 수 있다.In step 250, the client determines a bandwidth value for presentation selection using the predicted bandwidth average and the predicted bandwidth variance calculated previously. In this step, the bandwidth value is lowered as the predicted bandwidth variance is larger and the bandwidth value is increased as the variance of the predicted bandwidth is smaller, according to the predicted bandwidth variance. To this end, in the embodiment of the present invention, a bandwidth value for selection of a presentation is calculated by subtracting a value obtained by applying a predetermined weight to a predicted bandwidth dispersion from a predicted bandwidth average. For example, the bandwidth value for selection of a presentation may be calculated according to the following equation.

Figure 112013116483573-pat00037
Figure 112013116483573-pat00037

여기서,

Figure 112013116483573-pat00038
는 현재의 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값을,
Figure 112013116483573-pat00039
는 현재의 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00040
는 현재의 예측 대역폭 분산을 나타낸다. c(c>0)는 예측 대역폭 분산을 반영하는 정도, 즉 네트워크 상황 변화를 반영하는 정도를 나타내는 가중치로서, 그 값이 클수록 반영 정도가 크고 그 값이 작을수록 반영 정도가 작다. 만일 c=0 이라면, 예측 대역폭 분산의 반영 없이, 예측된 대역폭의 평균만으로 레프리젠테이션을 선택하는 결과가 된다.here,
Figure 112013116483573-pat00038
The bandwidth value for the current selection of the presentation,
Figure 112013116483573-pat00039
Lt; RTI ID = 0.0 > a &lt; / RTI &
Figure 112013116483573-pat00040
Represents the current predicted bandwidth variance. c (c &gt; 0) is a weight that reflects the degree of reflecting the variance of the predicted bandwidth, that is, the degree of reflecting the change in the network status. The larger the value is, the larger the degree of reflection. If c = 0, the result of selecting the presentation is only the average of the predicted bandwidth, without reflecting the predicted bandwidth variance.

예측 대역폭의 평균만으로 레프리젠테이션을 선택한다면, 예측 대역폭의 평균은

Figure 112013116483573-pat00041
은 다음 수학식과 같이 계산될 수 있을 것이다.If you select the presentation with only the average of the predicted bandwidth, the average of the predicted bandwidth is
Figure 112013116483573-pat00041
Can be calculated as the following equation.

Figure 112013116483573-pat00042
Figure 112013116483573-pat00042

여기서, N 은 평균을 위한 예측 대역폭의 수를,

Figure 112013116483573-pat00043
는 i 번째 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00044
는 i 번째 예측 대역폭에 해당하는 가중치를 나타낸다.Where N is the number of prediction bandwidths for the average,
Figure 112013116483573-pat00043
Th prediction bandwidth,
Figure 112013116483573-pat00044
Represents a weight corresponding to the i-th predicted bandwidth.

그리고 예측된 대역폭의 평균보다 일정 비율 작은 값을 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값으로 한다면, 그 비율을 90%라 할 때 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 값은 다음과 같이 계산될 수 있을 것이다.If the ratio is 90%, the bandwidth value for the selection of the presentation may be calculated as follows.

Figure 112013116483573-pat00045
Figure 112013116483573-pat00045

도 3은, 수학식 1 내지 3으로 예측 대역폭의 평균과 분산을 이용하여 대역폭 값을 결정하여 DASH 시스템에 적용한 결과와, 수학식 4 및 5로 예측 대역폭의 평균을 이용하여 대역폭 값을 결정하여 DASH 시스템에 적용한 결과를 비교한 그래프이다. 본 실험에서 서버에는 50Kbps 단위로 레프리젠테이션들이 준비되고, 편의상 현재 측정된 예측 대역폭과 직전에 측정된 예측 대역폭만이 계산에 이용되었다. 예측 대역폭의 수를 늘린다면 좀더 부드러운 대역폭 값의 그래프를 얻을 수 있을 것이다. FIG. 3 is a graph illustrating a relationship between a DASH system and a DASH system by determining a bandwidth value using the average and variance of predicted bandwidths in Equations 1 to 3 and determining a bandwidth value using a result of applying the estimated bandwidth to the DASH system and an average of predicted bandwidths in Equations This is a graph comparing the results applied to the system. In this experiment, representations are prepared in units of 50 Kbps in the server. For convenience, only the estimated bandwidth measured immediately before and the predicted bandwidth measured immediately before are used in the calculation. If you increase the number of predicted bandwidths, you can get a smoother graph of bandwidth values.

도 3을 참조하면, 예측 대역폭의 평균과 분산을 이용하여 결정되는 대역폭은 초록색 선으로, 평균만을 이용하여 결정되는 대역폭은 빨강색 선으로 나타내었다. 도시된 바와 같이, 평균과 분산을 이용하는 경우 현재 예측 대역폭에 근접하여 평균만을 이용하는 경우에 비하여 더 높은 품질의 레프리젠테이션을 선택할 수 있다. Referring to FIG. 3, the bandwidth determined using the average and variance of the predicted bandwidth is indicated by a green line, and the bandwidth determined using only the average is indicated by a red line. As shown in the figure, when the average and variance are used, a higher quality presentation can be selected compared to the case where only the average is used close to the current prediction bandwidth.

도 4는 평균과 분산을 이용하여 결정되는 대역폭 값과 평균만을 이용하여 결정되는 대역폭 값을 표로 나타낸 것이다. 도 4를 참조하면, 평균과 분산을 이용하는 경우, 평균만을 이용하는 경우보다 약 50~150kbps 큰 대역폭 값으로 결정된다. FIG. 4 is a table showing the bandwidth values determined using the average and variance and the bandwidth values determined using only the average. Referring to FIG. 4, when the average and the variance are used, the bandwidth value is determined to be about 50 to 150 kbps higher than the case of using only the average.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes a storage medium such as a magnetic storage medium (e.g., ROM, floppy disk, hard disk, etc.), optical reading medium (e.g., CD ROM,

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described with reference to the preferred embodiments. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

Claims (9)

DASH에서 레프리젠테이션 선택을 위한 대역폭 결정 방법에 있어서,
(a) 복수 회 측정되는 클라이언트와 서버 간의 예측 대역폭의 평균을 예측 대역폭 평균으로서 계산하는 단계;
(b) 상기 예측 대역폭 평균을 이용하여 상기 예측 대역폭의 분산을 예측 대역폭 분산으로서 계산하는 단계; 및
(c) 상기 예측 대역폭 평균과 상기 예측 대역폭 분산에 가중치를 적용한 연산을 수행하여 레프리젠테이션을 선택하기 위한 대역폭 값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.A method for determining a bandwidth for selection of a representation in a DASH,
(a) calculating an average of predicted bandwidths between a client and a server that is measured a plurality of times as an average of predicted bandwidths;
(b) calculating a variance of the predicted bandwidth as a predicted bandwidth variance using the predicted bandwidth average; And
(c) determining a bandwidth value for selecting a presentation by performing an operation of applying a weight to the predicted bandwidth average and the predicted bandwidth variance. 제1항에 있어서,
상기 (a) 내지 (c) 단계는 반복적으로 수행되고,
상기 (a) 단계에서 상기 예측 대역폭 평균은, 현재 측정된 예측 대역폭과 이전에 계산된 예측 대역폭 평균을 가중 평균하여 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.The method according to claim 1,
The steps (a) to (c) are repeatedly performed,
Wherein the predicted bandwidth average is calculated by weighted averaging the currently measured predicted bandwidth and a previously calculated predicted bandwidth average in step (a). 제2항에 있어서,
상기 예측 대역폭 평균은 다음 수학식에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.
Figure 112013116483573-pat00046

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,
Figure 112013116483573-pat00047
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00048
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00049
는 현재의 예측 대역폭 평균을 나타내고,
Figure 112013116483573-pat00050
(0<
Figure 112013116483573-pat00051
<1)는 미리 정의된 값임.3. The method of claim 2,
Wherein the prediction bandwidth average is calculated according to the following equation.
Figure 112013116483573-pat00046

Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00047
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00048
Is the average of the predicted bandwidths calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00049
Represents the current predicted bandwidth average,
Figure 112013116483573-pat00050
(0 <
Figure 112013116483573-pat00051
<1) is a predefined value. 제1항에 있어서,
상기 (a) 내지 (c) 단계는 반복적으로 수행되고,
상기 (b) 단계에서 상기 예측 대역폭 분산은, 현재 측정된 예측 대역폭과 상기 예측 대역폭 평균의 차이와, 이전에 계산된 예측 대역폭 분산을 가중 평균하여 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.The method according to claim 1,
The steps (a) to (c) are repeatedly performed,
Wherein the predicted bandwidth variance is calculated by weighted averaging the difference between the currently measured predicted bandwidth and the predicted bandwidth average and the previously calculated predicted bandwidth variance. 제4항에 있어서,
상기 예측 대역폭 분산은 다음 수학식에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.
Figure 112013116483573-pat00052

여기서, i 는 현재 반복을, i-1은 이전 반복을 나타내며,
Figure 112013116483573-pat00053
는 현재 측정된 예측 대역폭을,
Figure 112013116483573-pat00054
는 현재의 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00055
는 이전 반복에서 계산된 예측 대역폭 분산을,
Figure 112013116483573-pat00056
는 현재의 예측 대역폭 분산을 나타내며,
Figure 112013116483573-pat00057
(0<
Figure 112013116483573-pat00058
<1)는 미리 정의된 값임.5. The method of claim 4,
Wherein the predicted bandwidth variance is calculated according to the following equation.
Figure 112013116483573-pat00052

Where i represents the current iteration, i-1 represents the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00053
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; measured < / RTI &
Figure 112013116483573-pat00054
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; a &lt; / RTI &
Figure 112013116483573-pat00055
Is the estimated bandwidth variance calculated in the previous iteration,
Figure 112013116483573-pat00056
Represents the current predicted bandwidth variance,
Figure 112013116483573-pat00057
(0 <
Figure 112013116483573-pat00058
<1) is a predefined value. 제1항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 상기 대역폭 값은, 상기 예측 대역폭 평균에서 상기 예측 대역폭 분산에 소정 가중치를 적용한 값을 차감함으로써 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the bandwidth value is calculated by subtracting a value obtained by applying a predetermined weight to the predicted bandwidth variance from the predicted bandwidth average in step (c). 제6항에 있어서,
상기 대역폭 값은 다음 수학식에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.
Figure 112013116483573-pat00059

여기서,
Figure 112013116483573-pat00060
는 상기 대역폭 값을,
Figure 112013116483573-pat00061
는 상기 예측 대역폭 평균을,
Figure 112013116483573-pat00062
는 상기 예측 대역폭 분산을 나타내며, c(c>0)는 상기 소정 가중치로서 미리 정의된 값임.The method according to claim 6,
Wherein the bandwidth value is calculated according to the following equation.
Figure 112013116483573-pat00059

here,
Figure 112013116483573-pat00060
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112013116483573-pat00061
The average of the predicted bandwidth,
Figure 112013116483573-pat00062
(C &gt; 0) is a predefined value as the predetermined weight. 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 상기 예측 대역폭의 측정은, 페칭 타임(fetching time)을 이용하는 것을 특징으로 하는 대역폭 결정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the estimation of the predicted bandwidth in step (a) uses a fetching time. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 대역폭 결정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the bandwidth determination method according to any one of claims 1 to 8.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Title
Bin Li et al., "A Rate Adaptation Solution for Distance Education System over HTTP Streaming", 2013 IEEE International Conference on HPCC_EUC, IEEE, 13-15 November 2013, pages 2385~2389. *
Bin Li et al., "A Rate Adaptation Solution for Distance Education System over HTTP Streaming", 2013 IEEE International Conference on HPCC_EUC, IEEE, 13-15 November 2013, pages 2385~2389.*

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