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| 講演名 | 2017-01-20 13:15 動画配信におけるグッドプット予測手法改善に向けた検討 ○奥山隆文・木村拓人・松本存史（NTT）  CQ2016-103 |
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| 抄録 | （和） | 我々はこれまで，HTTP ベースのAdaptive bitrate streaming 技術を用いた動画配信サービスにおいて，再生が中断しない最大のビットレートを多数のユーザから収集した過去の実効ダウンロード速度（グッドプット）を用いて予測し，ユーザ体感品質を最大化する手法について検討してきた．しかし，これまでの検討ではモバイル環境等においてグッドプットが変動する様々な要因を十分に考慮できていなかった．具体的には，チャンクのデータサイズによりグッドプットが影響を受けること，基地局やセルによって利用可能な通信モードが異なる可能性があること，時間帯によって適切な時間帯粒度が異なる可能性があること，などが考慮されておらず，これらを考慮することによりグッドプットの予測精度が向上できる可能性がある．そこで本稿では，実環境での動画視聴実験で収集したグッドプットの特性を分析し，グッドプットの予測精度を改善するための考察を行った．その結果，チャンクサイズを加味すること，端末が利用する通信モードを判別すること，時間帯粒度を適切に設定すること，により予測精度が改善する見込みを明らかにした． |
| （英） | In the video distribution service using HTTP based Adaptive bitrate streaming technology, we have studied a method that predicts the maximum bit rate that does not cause rebuffering by using past download speed (goodput) information gathered from other users to maximize quality of experience(QoE). However, we did not sufficiently take into account various factors that cause goodput changes in the mobile environment and others. Specifically, the goodput is influenced by the data size of the chunk, a base station and a cell allocate different communication modes to a user, appropriate temporal granularity may depends on the time of day. By taking these factors into account, accuracy of goodput prediction may increase. In this paper, we analyzed the characteristics of goodputs collected in the video viewing experiments in the real environment and made considerations to improve the accuracy of goodput prediction. As a result, the prediction accuracy is improved by inputting the chunk size, estimating the communication modes, and appropriate temporal granularity. |
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| キーワード | （和） | QoE / ABR / グッドプット / HTTPストリーミング / モバイル通信 / / / |
| （英） | QoE / ABR / Goodput / HTTP streaming / Mobile communication / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 403, CQ2016-103, pp. 75-80, 2017年1月. | |
| 資料番号 | CQ2016-103 | |
| 発行日 | 2017-01-12 (CQ) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2016-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2017-01-19 - 2017-01-20 |
| 開催地（和） | 大阪大学中之島センター |
| 開催地（英） | Osaka University Nakanoshima Center |
| テーマ（和） | 映像/音声サービスの品質、メディア品質、ネットワークの品質・ＱｏＳ制御、災害時のネットワークとコミュニケーション、ユーザ行動、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2017-01-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動画配信におけるグッドプット予測手法改善に向けた検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study for improving a goodput estimation method in video streaming services |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | QoE / QoE |
| キーワード(2)（和/英） | ABR / ABR |
| キーワード(3)（和/英） | グッドプット / Goodput |
| キーワード(4)（和/英） | HTTPストリーミング / HTTP streaming |
| キーワード(5)（和/英） | モバイル通信 / Mobile communication |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥山 隆文 / Takafumi Okuyama / オクヤマ タカフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 拓人 / Takuto Kimura / キムラ タクト |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 存史 / Arifumi Matsumoto / マツモト アリフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-20 13:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2016-103 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.75-80 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-12 (CQ) |
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