딥러닝으로 버퍼링 잡는다? MIT, 비디오 버퍼링 개선 기술 공개

 

유튜브 같은 동영상 스트리밍 서비스 업체들은 트래픽 상황에 맞춰 영상 품질을 자동으로 조절하는 기술을 사용한다. 갑자기 네트워크 속도가 느려지면 비트레이트를 낮춰 화면이 멈추는 현상을 방지하는 것이다.

하지만, 이 기술도 완벽한 대안은 아니라서 버퍼링 현상이 나타나는 경우가 있는데 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 딥러닝을 이용한 버퍼링 개선 기술을 발표했다.

펜시브(Pensieve)라는 이름의 이 기술은 다양한 네트워크 상황을 반복적으로 학습해 최적의 해상도와 비트레이트를 알아서 조절해 준다.

트래픽이 몰리는 상황이 감지되면 미리 해상도를 조절해 버퍼링을 막는 것이다. 기존 방식은 사용자가 선택한 해상도와 비트레이트를 계속 유지하다가 네트워크 속도가 급격히 떨어질 때만 비트레이트를 조절하기 때문에 버퍼링을 피할 수 없었는데 펜시브는 이 상황을 예측하고 관리할 수 있다고 한다.

펜시브 역시 버퍼링을 완벽하게 막는 것은 아니지만 같은 목적으로 개발된 다른 기술 보다 10~30%정도 버퍼링이 덜 한 것으로 발표됐다.