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영어

It is important to reduce the growing storage requirements of dynamic adaptive streaming over HTTP(DASH) servers that need to store transcoded video segments of various bit rates. In this paper, we propose a new genetic algorithm techniques for popularity-aware data placement in video streaming servers. We defined the popularity-aware data placement problem that chooses and places video segments on each disk. We designed and implemented a simulation model to solve this problem using a genetic algorithm. Experiments were carried out to set the population size, selection rate, crossover rate and mutation rate. We compared the results of the genetic algorithm with the optimum value to confirm the reliability of this technique.

한국어

동적 적응 스트리밍 (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)) 서버는 트랜스코딩된 다양한 비트 율의 비디오 세그먼트를 저장해야 하기 때문에, 스토리지 요구량을 줄이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비디 오 스트리밍 서버에서의 유전 알고리즘을 활용한 사용자 인기도 기반 데이터 배치 기법을 제안한다. 우리는 트랜스 코딩된 다양한 버전의 비디오 세그먼트들 중에서 어떤 버전을 저장하고, 어떻게 세그먼트를 디스크들에 분산시킬 지 에 대한 문제를 정의하고, 유전 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 위해서 유전 알고리즘의 개 체군의 크기, 선택 비율, 교배 비율, 돌연변이 비율을 설정하기 위한 실험을 진행하였으며, 유전 알고리즘의 결과와 최적값을 비교하여 본 기법의 신뢰성을 확인했다.