• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2513-2530
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• 2021

With the fast development of information and communication technologies, video streaming services and applications are increasing rapidly. However, the network condition is volatile. In order to provide users with better quality of service, it is necessary to develop an accurate and low-complexity model for Quality of Experience (QoE) prediction of time-varying video. Memory effects refer to the psychological influence factor of historical experience, which can be taken into account to improve the accuracy of QoE evaluation. In this paper, we design subjective experiments to explore the impact of Short-Term Memory (STM) on QoE. The experimental results show that the user's real-time QoE is influenced by the duration of previous viewing experience and the expectations generated by STM. Furthermore, we propose analytical models to determine the relationship between intrinsic video quality, expectation and real-time QoE. The proposed models have better performance for real-time QoE prediction when the video is transmitted in a fluctuate network. The models are capable of providing more accurate guidance for improving the quality of video streaming services.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.451-463
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• 2011

QoE (Quality of Experience)란 서비스에 대해 사용자가 느끼는 체감품질로서 정의된다. 그러나, 음성의 경우에는 이용자 MOS로 맵핑될 수 있는 R-Value라는 표준 측정기법이 존재하나, 영상의 경우에는 이용자 MOS를 대변할 수 있는 QoE 표준 측정기법이 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 IPTV에서 영상 QoE 측정을 위한 효과적인 방법론을 제안한다. 제안방법은 이용자들의 MOS 에 영향을 미치는 시나리오 유형들을 선정하고, 이들 유형에 가중치를 적용하여 QoE를 자동으로 측정해 낸다. 검증을 위하여 선정한 시나리오 유형들이 반영되어 제작한 열화영상에 제안 알고리즘을 적용하여 구한 QoE와 이용자들로부터 측정한 MOS 간의 상관도를 산출하였고, 결과는 제안 알고리즘이 실제 이용자가 체감하는 품질과 높은 상관도를 가짐을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.18-30
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• 2015

As the speed of networks that subscribers can use has greatly increased, demand for high-quality broadcast content, such as from Internet Protocol Television (IPTV) and Video on Demand (VoD), is likewise increasing. Therefore, while broadcasters are increasing content and channels, they are striving to improve consumer quality of experience (QoE) to differentiate themselves from competitors, including by producing higher physical-quality content. Recently, subjective measurement methods have been internationally standardized as the most reliable approach for measuring and evaluating IPTV QoE. However, a majority of these methods are performed in experimental environments and are based on the extremely brief viewing period of approximately ten seconds using original reference videos. It is actually difficult to apply standard evaluation methods based on a ten-second viewing interval to assess real broadcast watching of IPTV or other services that involve a longer time (i.e., more than thirty minutes). In this paper, we therefore propose a method that accommodates actual viewing environments. Using the mean opinion score, we experimentally analyze the effects of evaluation interval changes under actual conditions in which IPTV service is provided. In addition, we propose improvements by applying the results into actual live broadcast IPTV service and by analyzing consumer service QoE.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.310-314
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• 2016

DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반 라이브 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 DASH 기반 스트리밍 기술들은 낮은 버퍼링 지연을 유지하면서 끊김 없는 재생을 제공하지 못하여, 라이브 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 QoE 기반의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 수신 시간과 변화량을 기반으로 세그먼트 요청시간을 적응적으로 스케줄링 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 낮은 버퍼링 지연을 보장하고 버퍼 언더플로우를 적게 발생시켜 라이브 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.175-186
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• 2018

최근 QoE를 향상시키기 위한 비디오 스트리밍 프로토콜로 HTTP 적응적 스트리밍이 주목받고있다. 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍은 하나의 세그먼트 요청에 하나의 세그먼트를 응답 받는 형식으로 동작하기 때문에 Lost RTT Cycle에 의해 평균 비디오 비트율이 감소한다. 하나의 요청에 다수의 세그먼트를 다운로드하는 Server-push 기반의 스트리밍 기법은 버퍼 언더플로우에 의한 QoE 저하가 발생한다. 본 논문에서는 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍의 QoE를 향상시키기 위한 VSSDS(Video Streaming Scheme based on Dynamic Server-push) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가용대역폭을 예측하여 품질조절을 수행하고, 요청 주기마다 요청할 세그먼트의 개수를 결정한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 평균 비디오 비트율을 향상시키며, 버퍼 언더플로우를 방지하는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.780-785
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• 2015

최근 HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 적응적 비디오 스트리밍 서비스가 주목 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 비디오 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 세그먼트 처리량을 표본으로 대역폭을 예측하고 평탄화 (Smoothing)를 한다. 그러나 기존 기법은 고정된 표본 개수로 평탄화를 하기 때문에 버퍼 언더플로우와 빈번한 품질 변화가 발생하여 QoE (Quality of Experience)를 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 세그먼트 처리량과 버퍼 점유율 기반의 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안 기법은 세그먼트 처리량 변화에 따라 표본의 개수를 적응적으로 결정하고 안정적인 버퍼 점유율을 유지할 수 있는 비트율의 임계값을 기반으로 비디오 품질 조절을 한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비하여 버퍼 언더플로우 발생을 방지하고 품질 변화를 감소시켜 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권7호
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• pp.646-656
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• 2008

본 논문에서는 촉감지원 NVE (networked virtual environment) QoE (quality of experience) 프레임워크의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 NVE QoE 프레임워크는 가변적인 네트워크 상황과 이질적인 시스템 상에서도 제한된 자원을 효율적으로 사용하여 사용자에게 높은 현실감을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서 촉감지원 NVE에서 요구되는 현실감 수준을 효율적으로 수치화 할 수 있는 방법을 제안하고 이를 기반으로 QoE 요구조건을 충족시키기 위해 필요한 컴포넌트들을 정의한다. 또한 다양한 미디어들이 결합되어있는 촉감 지원 NVE의 서비스에 따른 네트워크 요구조건을 분석하고 다양한 요구 조건을 효율적으로 수용하기 위해 필요한 촉감 지원 NVE 전송 컴포넌트들을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안된 3D NVE QoE 프레임워크는 효율적인 cpu 및 네트워크 사용을 보장하며 이를 기반으로 제한된 자원 하에서도 사용자의 현실감을 개선시킨다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1351-1372
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• 2022

A self-organizing multiple unmanned aerial vehicles (multi-UAVs) deployment based on virtual forces has a difficulty in ensuring the quality-of-experience (QoE) of users because of the difference between the assumed center for users in a hotspot and an actual center for users in the hotspot. This discrepancy is aggravated in a non-uniform and mobile user distribution. To address this problem, we propose a new density based virtual force (D-VF) multi-UAVs deployment algorithm which employs a mean opinion score (MOS) as a metric of QoE. Because MOS is based on signal-to-noise ratio (SNR), a sum of users' MOS is a good metric not only to secure a wide service area but to enhance the link quality between multi-UAVs and users. The proposed algorithm improves users' QoE by combining virtual forces with a random search force for the exploration of finding multi-UAVs' positions which maximize the sum of users' MOS. In simulation results, the proposed deployment algorithm shows the convergence of the multi-UAVs into the position of maximizing MOS. Therefore, the proposed algorithm outperforms the conventional virtual force-based deployment scheme in terms of QoE for non-uniform user distribution scenarios.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권4호
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• pp.446-456
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• 2007

Increased access to broadband networks has led to a fast-growing demand for voice and video over IP(VVoIP) applications such as Internet telephony(VoIP), videoconferencing, and IP television(IPTV). For pro-active troubleshooting of VVoIP performance bottlenecks that manifest to end-users as performance impairments such as video frame freezing and voice dropouts, network operators cannot rely on actual end-users to report their subjective quality of experience(QoE). Hence, automated and objective techniques that provide real-time or online VVoIP QoE estimates are vital. Objective techniques developed to-date estimate VVoIP QoE by performing frame-to-frame peak-signal-to-noise ratio(PSNR) comparisons of the original video sequence and the reconstructed video sequence obtained from the sender-side and receiver-side, respectively. Since processing such video sequences is time consuming and computationally intensive, existing objective techniques cannot provide online VVoIP QoE. In this paper, we present a novel framework that can provide online estimates of VVoIP QoE on network paths without end-user involvement and without requiring any video sequences. The framework features the "GAP-model", which is an offline model of QoE expressed as a function of measurable network factors such as bandwidth, delay, jitter, and loss. Using the GAP-model, our online framework can produce VVoIP QoE estimates in terms of "Good", "Acceptable", or "Poor"(GAP) grades of perceptual quality solely from the online measured network conditions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5392-5418
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• 2017

The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.