KR20080007550A

KR20080007550A - 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램

Info

Publication number: KR20080007550A
Application number: KR20077022050A
Authority: KR
Inventors: 가즈히사 야마기시; 다카노리 하야시
Original assignee: 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
Priority date: 2006-05-09
Filing date: 2006-11-28
Publication date: 2008-01-22
Also published as: JP4913893B2; KR100933509B1; WO2007129422A1; CN101151904A; JP4594389B2; EP2018068A4; CA2604053C; CA2604053A1; CN101151904B; JPWO2007129422A1; EP2018068A1; JP2010252400A; EP2018068B1

Abstract

영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(121B/221B) 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율(121A/221A)로서 입력된 메인 파라미터들(121/221)에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛은 입력 코딩 비트율(121B/ 입력 프레임율(221A))에 근거하여 영상 매체의 주관적 비디오 품질과 프레임율(코딩 비트율) 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(112/222)을 특정한다. 입력 코딩 비트율(121B/ 입력 프레임율(221A))에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델(122/222)을 사용하는 것에 의하여 추정되고 추정값(123/223)으로 출력된다.

영상 매체, 코딩 비트율, 프레임율, 주관적 비디오 품질 추정, 추정 모델

Description

비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램{Video Quality Estimation Apparatus, Method, and Program}

본 발명은 영상 통신 기술에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 단말이 복수의 프레임들로 인코딩된 영상 매체를 수신하고 재생하는 경우 시청자가 실질적으로 느끼는 주관적 비디오 품질을 추정하는 비디오 품질 추정 기술에 관한 것이다.

고속 광대역 인터넷 접속 네트워크의 발전은 인터넷을 통하여 단말들 또는 서버 단말들 사이에 비디오 및 오디오 데이터를 포함하는 영상 매체를 전송하는 영상 통신 서비스의 보급에 대한 기대를 증가시켰다.

이러한 형식의 영상 통신 서비스는 영상 매체 전송 효율을 향상시키기 위하여 인코딩 통신을 사용하며, 여기서 영상 매체는 복수의 프레임들로 인코딩되어 인간 시각 특성 또는 영상 매체의 이미지 사이 또는 프레임 사이의 자기상관을 사용하여 전송된다.

한편, 영상 통신 서비스에 사용되는 인터넷과 같은 베스트-에포트형(best-effort) 네트워크가 반드시 통신 품질을 보장해주는 것은 아니다. 이러한 이유에서, 인터넷을 통하여 시간적 연속성을 갖는 영상 매체와 같은 스트리밍 컨텐츠를 전송하는 경우, 통신 회선의 좁은 대역 또는 과밀의 경우 통신 회선을 통하여 수신 및 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실질적으로 느끼는 품질, 즉 주관적 비디오 품질의 저하를 인식할 수 있다. 또한, 애플리케이션에 의한 인코딩은 주관적 비디오 품질의 저하로 인식될 수 있는 비디오 이미지에 대한 인코딩 왜곡을 추가한다. 좀 더 구체적으로, 시청자는 비디오 이미지에서 흐려짐, 번짐, 모자이크형 외곡 및 흔들림 효과와 같은 영상 매체의 품질 저하를 인식한다.

영상 매체를 전송하는 영상 통신 서비스에서, 품질 저하는 쉽게 인식된다. 고품질 영상 통신 서비스를 제공하기 위하여, 서비스를 제공하기 전 애플리케이션 및 네트워크의 품질 설계와 서비스 시작 후 품질 관리가 중요하다. 이것은 시청자에 의해 시청되는 비디오 품질을 적절하게 표현할 수 있는 간단하고 효율적인 비디오 품질 추정 기술을 요구한다.

스트리밍 컨텐츠들 중 하나인 영상 매체의 품질을 추정하기 위한 종래 기술로서, ITU-T 권고 P.862(International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector)는 음성 신호를 입력하는 객관적인 음성 품질 추정 방법 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)을 정의한다. ITU-T 권고 G.107은 오디오 품질 파라미터들을 입력하고 VoIP(Voice over IP)의 품질 설계에 사용되는 오디오 품질 추정 방법을 설명한다.

한편, 비디오 매체의 품질 추정 기술로, 비디오 신호를 입력하는 객관적 비디오 이미지 추정 방법(예를 들어, ITU-T 권고 J.144: 이하에서 참조 1로 언급된다)이 권고로서 제안되었다. 비디오 품질 파라미터들을 입력하는 비디오 품질 추정 방법(예를 들어, Yamagishi & Hayashi의, "디스플레이 크기 및 해상도에 근거한 영 상 통신 서비스의 비디오 품질 추정 모델(Video Quality Estimation Model based on Displaysize and Resonlution for Audiovisual Communication Services)", IEICE Technical Report CQ2005-90, 2005.009, PP. 61-64: 이하에서 참조 2로 언급된다)이 또한 제안되었다, 이 기술은 비디오 품질과 각 비디오 품질 파라미터 사이의 관계에 근거하여 비디오 품질을 정식화하고, 곱의 선형적 합에 의해 비디오 품질을 정식화한다. 코딩 파라미터와 패킷 손실을 고려한 품질 추정 모델(예를 들어, Arayama, Kitawaki, & Yamada의 "코딩 및 패킷 손실에 의한 품질 파라미터의 영상 통신 품질 추정 모델(Opinion model for audio-visual communication quality for quality parameters by coding and packet loss)", IEICE Technical Report CQ2005-77, 2005/11, pp. 57-60: 이하에서 참조 3으로 언급된다)이 또한 제안된다.

애플리케이션 네트워크의 품질 설계 및 품질 관리에 있어서, 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 조건들에 해당하는 품질 설계/관리에 대한 명확하고 유용한 가이드라인(guideline)이 필요하다. 특별히, 많은 인자들(factors)의 존재 때문에, 즉 영상 통신 서비스의 비디오 품질에 영향을 주는 비디오 품질 파라미터들 때문에, 품질 설계/관리를 위한 가이드라인을 획득하기 위하여 비디오 품질 파라미터들이 비디오 품질에 주는 영향 또는 개선되어야 하는 특정 비디오 품질 파라미터들 및 그것의 비디오 품질 개선 효과를 아는 것이 중요하다.

비디오 품질에 큰 영향을 주는 인자들은 영상 매체의 인코딩 컨텐츠를 대표하는 코딩 비트율 및 프레임율이다. 코딩 비트율은 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 값이다. 프레임율은 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 값이다.

특정 코딩 비트율로 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는 경우, 비디오 이미지가 높은 프레임율에서 인코딩되면, 부드러운 비디오 이미지가 얻어지기 때문에 시간적인 비디오 품질은 향상된다. 한편, 단위 프레임당 코딩 비트들의 수의 감소로 인하여 공간 이미지 열화가 현저해지고 이는 비디오 품질 저하를 가져온다. 비디오 이미지가 단위 시간당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간 이미지 열화는 향상되고 따라서 더 나은 비디오 품질을 얻을 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과(jerky effect)를 갖는 순간적인 프레임 드롭(drop)이 일어나고, 이는 비디오 품질 저하를 가져온다.

따라서, 코딩 비트율과 프레임율의 설정 값 및 비디오 품질에 대하여 단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임율 사이의 트레이드오프(tradeoff)를 고려하여 그에 해당하는 비디오 품질을 알기 위하여, 서비스를 제공하기 전 네트워크 품질 설계 및 서비스 시작 후 품질 관리에 있어서 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인이 중요하다.

그러나, 상기 참조 1에서 상술한 바와 같이 입력으로 비디오 신호를 사용하는 객관적인 품질 추정 방법은 비디오 이미지의 특징, 즉 공간적이고 시간적인 왜곡으로부터 계산된 특징을 고려한 비디오 품질을 추정한다. 따라서, 많은 인자들, 즉 영상 통신 서비스의 비디오 품질 상의 비디오 품질 파라미터들의 영향이 명확하지 않다. 따라서, 향상되어야 하며, 비디오 품질 상의 그 향상된 영향을 아는 것이 불가능하다.

상술한 참조 2 및 3은 입력으로 비디오 품질 파라미터들을 사용하는 비디오 품질 추정 방법들을 설명한다. 그러나, 이 방법들에서, 비디오 품질에 대한 단위 시간당 코딩 비트들의 수 및 프레임율 사이의 트레이드오프는 고려되지 않는다. 따라서, 애플리케이션 및 네트워크의 품질 설계 및 품질 관리에 있어서 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하는 것이 불가능하다.

참조 2에서, 비디오 품질은 비디오 품질과 각 비디오 품질 파라미터 사이의 관계에 근거하여 공식화된다. 그러나, 각 코딩 비트율에 해당하는 최적의 프레임율을 적절하게 계산하는 것이 불가능하며, 따라서 적절한 비디오 품질 추정이 수행될 수 없다.

참조 3은 코딩 비트율 및 패킷 손실 사이의 관계에 근거하여 비디오 품질을 공식화한 비디오 품질 추정 방법을 설명한다. 그러나, 시간적 열화의 인자로서 프레임율을 고려되지 않는다. 특징적으로, 비디오 품질은 코딩 비트율이 높아짐에 따라 임의의 최대값으로 수렴된다. 그러나, 참조 3에서 비디오 품질은 2차 함수를 사용하여 추정되기 때문에 추정 모델은 특정 코딩 비트율 이상에서 비디오 품질 열화를 나타내며, 상술한 특성에 반대되는 효과를 가져온다.

본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위하여 이루어진 것으로, 그것의 목적은 비디오 품질에 대하여 단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임율 사이의 트레이드오프를 고려하여 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 얻을 수 있는 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 제공하고자 하는 것이다.

상술한 문제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 비디오 품질 추정 방법은 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하는 파라미터 추출 유닛, 상기 영상 매체 파라미터들 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터들의 다른 파라미터들 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하는 추정 모델 특정 유닛, 및 특정된 추정 모델을 사용하는 것에 의하여 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 임의의 시간에 통신 네트워크를 통하여 수신되고 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로, 주관적 비디오 품질을 출력하는 비디오 품질 추정 유닛을 포함한다.

본 발명에 따른 비디오 품질 추정 방법은 파라미터 추출 유닛이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하게 하는 파라미터 추출 단계, 추정 모델 특정 유닛이 상기 영상 매체 파라미터들 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터들의 다른 파라미터들 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하게 하는 추정 모델 특정 단계, 및 비디오 품질 추정 유닛이 특정된 추정 모델을 사용하는 것에 의하여 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 임의의 시간에 통신 네트워크를 통하여 수신되고 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로, 주관적 비디오 품질을 출력하게 하는 비디오 품질 추정 단계를 포함한다.

본 발명에 따른 프로그램은 복수의 프레임들로 인코딩된 영상 매체를 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말로 전송하는 영상 통신에 있어서, 기결정된 추정 모델을 사용하여 단말 상에서 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실질적으로 감지하는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 추정 장치의 컴퓨터가, 파라미터 추출 유닛이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하게 하는 파라미터 추출 단계, 추정 모델 특정 유닛이 상기 영상 매체 파라미터들 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터들의 다른 파라미터들 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하게 하는 추정 모델 특정 단계, 및 비디오 품질 추정 유닛이 특정된 추정 모델을 사용하는 것에 의하여 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 임의의 시간에 통신 네트워크를 통하여 수신되고 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로, 주관적 비디오 품질을 출력하게 하는 비디오 품질 추정 단계를 수행하게 한다.

본 발명에 따르면, 입력으로 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율 및 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 입력 코딩 비트 율을 입력하는 메인 파라미터들에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛은 입력 코딩 비트율(입력 프레임율)에 근거하여, 영상 매체의 주관적 비디오 품질과 프레임율(코딩 비트율) 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정한다. 입력 프레임율(입력 코딩 비트율)에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델을 사용하여 추정된다.

따라서, 추정 조건으로 입력된 입력 코딩 비트율(입력 프레임율)에 해당하는 추정 모델을 참조하여 추정 조건으로 입력된 입력 프레임율(입력 코딩 비트율)에 해당하는 비디오 품질 추정값을 획득할 수 있다.

이것은 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하기 위하여, 코딩 비트율 및 프레임률의 설정 값 및 비디오 품질에 대하여 프레임율 및 단위 프레임당 코딩 비트들의 수 사이의 트레이드오프를 고려하여 그들에 해당하는 비디오 품질을 알 수 있게 한다. 이 가이드라인은 서비스를 제공하기 전의 애플리케이션 및 네트워크의 품질 설계와 서비스 시작 후의 품질 관리에 효과적으로 적용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 3은 프레임율 대 영상 통신 서비스에서 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.

도 4는 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성을 나타내는 그래프이다.

도 5는 코딩 비트율 대 최고의 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.

도 6은 가우시안 함수를 나타내는 설명도이다.

도 7은 가우시안 함수에 의해 모델링된 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.

도 8은 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.

도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

도 10은 파라미터 정보를 특정한 추정 모델의 구조적인 예를 나타내는 도면이다.

도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 13은 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다.

도 14는 로지스틱(logistic) 함수를 나타내는 설명도이다.

도 15는 코딩 비트율 대 로지스틱 함수에 의해 모델링된 최고의 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.

도 16은 비디오 품질의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

도 17은 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다.

도 18은 종래 비디오 품질 추정 장치의 품질 정확도를 나타내는 그래프이다.

도 19는 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 20은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 21은 영상 통신 서비스에서 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.

도 22는 로지스틱 함수를 나타내는 설명도이다.

도 23은 코딩 비트율 대 로지스틱 함수에 의해 모델링된 주관적 비디오 품질특성을 나타내는 설명도이다.

도 24는 프레임율 대 최고의 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.

도 25는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변경 지표 특성을 나타내는 그래프이다.

도 26은 프레임율 대 비디오 품질 제2 변경 지표 특성을 나타내는 그래프이다.

도 27은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

도 28은 파라미터 정보를 특정한 추정 모델의 구조적인 예를 나타내는 도면이다.

도 29는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 30은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

도 31은 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다.

도 32는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

도 33은 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다.

본 발명의 실시예가 첨부되는 도면을 참조하여 이하에서 설명될 것이다.

[제1 실시예]

본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 1을 참조하여 먼저 설명될 것이다. 도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

비디오 품질 추정 장치(100)는 입력 정보를 계산하는 컴퓨터와 같은 정보 처 리 장치로 구성된다. 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체를 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말로 전송하기 위한 영상 통신에서, 비디오 품질 추정 장치(100)는 영상 매체에 대한 추정 조건을 입력하고 기결정된 추정 모델을 이용하여 그 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산한다.

이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율과 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율로서 입력되는 메인 파라미터들에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 프레임율과 영상 매체의 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델은 입력 코딩 비트율에 근거하여 특정된다. 입력 코딩 비트율에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정 추정 모델을 사용하여 추정되고 추정값으로 출력된다.

[비디오 품질 추정 장치]

본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치가 도 1 및 도 2를 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

비디오 품질 추정 장치(100)는 주요 기능 유닛으로 파라미터 추출 유닛(111), 추정 모델 특정 유닛(112), 및 비디오 품질 추정 유닛(113)을 포함한다. 이 기능 유닛들은 전용 계산 회로 또는 CPU와 같은 마이크로 프로세서 및 마이크로 프로세서를 판독하고 하드웨어와 프로그램이 상호동작하도록 미리 준비된 프로그램을 실행하는 그들의 주변 회로들을 제공하는 것에 의하여 구현될 수 있다. 메모리 및 하드디스크와 같은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛들(추후 설명될 것임)은 이 기능 유닛들에서 사용되는 프로세스 정보 조각들을 저장한다. 이 프로세서 정보 조각들은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛(미도시)을 통하여 기능 유닛들 사이에서 교환된다. 프로그램은 저장 유닛 내에 저장될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(100)는 또한 일반 정보 처리 장치들과 마찬가지로, 저장 장치, 동작 입력 장치, 및 스크린 디스플레이 장치와 같든 다양한 기본 구성요소들을 포함한다.

파라미터 추출 유닛(111)은 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 종류의 추정 조건들(110)을 추출하는 함수, 추정 조건들(110)로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임율 및 코딩 비트율을 추출하는 함수, 메인 파라미터로서 입력 프레임율(fr)(121A) 및 입력 코딩 비트율(br)(121B)을 포함하여 추출된 코딩 비트율 및 프레임율을 출력하는 함수를 갖는다. 운영자는 키보드와 같은 동작 입력 장치를 사용하여 추정 조건들(110)을 입력할 수 있다. 선택적으로 추정 조건들(110)은 외부 장치, 기록 매체, 또는 데이터를 입출력하기 위한 데이터 입출력 장치를 사용하는 것에 의해 통신 네트워크로부터 획득되거나, 실제 영상 통신 서비스로부터 측정될 수 있다.

추정 모델 특정 유닛(112)은 파라미터 추출 유닛(111)으로부터 출력된 메인 파라미터들(121)의 입력 코딩 비트율(121B)에 근거하여, 프레임율과 영상 매체의 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(122)을 특정하기 위한 추정 모델 특정 파라미터들(132)을 계산하는 함수를 갖는다.

비디오 품질 추정 유닛(113)은 추정 모델 특정 유닛(112)에 의해 특정된 추 정 모델(122)을 참조하는 것에 의하여, 메인 파라미터들(121) 중 입력 프레임율(121A)에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 주관적 비디오 품질을 소정의 주관적 비디오 품질 추정값(123)으로 출력하는 함수를 갖는다.

추정 모델 특정 유닛(112)은 또한 도 2에 도시된 바와 같이 몇몇 기능 유닛들을 포함한다. 추정 모델 특정 파라미터를 계산하기 위한 주요 기능 유닛들은 최적 프레임율 계산 유닛(112A), 최고 비디오 품질 계산 유닛(112B), 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(112C), 및 추정 모델 발생 유닛(112D)을 포함한다.

추정 모델 특정 파라미터들(132)은 추정 모델(122)로서 사용될 함수들의 형태를 특정하는 값들이다. 이 실시예에서, 적어도 이하에서 설명될 최적 프레임율 및 최고 비디오 품질이 추정 모델 특정 파라미터(132)로 사용된다. 비디오 품질 열화 지표에 의해 나타나는 다른 파라미터들이 추정 모델 특정 파라미터(132)에 추가될 수 있다.

최적 프레임율 계산 유닛(112A)은 추정 모델 특정 파라미터(132) 중 하나로서, 저장 유닛(제1 저장 유닛)(131M)에서 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(121B)로 전송된 영상 매체의 최고의 주관적 비디오 품질에 해당하는 프레임율을 나타내는 최적 프레임율(ofr(br))(132A)을 계산하는 함수를 갖는다.

최고 비디오 품질 계산 유닛(112B)은 추정 모델 특정 파라미터(132) 중 하나로서, 저장 유닛(131B)에서 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 입력 코딩 비트율(121B)에서 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나 타내는 최고 비디오 품질(α(br))(132B)을 계산하는 함수를 갖는다.

비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(112C)은 추정 모델 특정 파라미터(132) 중 하나로서, 저장 유닛(131M)에서 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)을 참조하여 입력 코딩 비트율(121B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(132B)로부터 열화도(degree of degradation)를 나타내는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(132C)를 계산하는 함수를 갖는다.

코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)이 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(131)로 준비되고 미리 저장 유넷(131M)(제1 저장 유닛)에 저장된다.

추정 모델 발생 유닛(112D)은, 기결정된 함수식으로, 최적 프레임율 계산 유닛(112A)에 의해 계산된 최적 프레임율(ofr(br)), 최고 비디오 품질 계산 유닛(112B)에 의해 계산된 최고 비디오 품질(α(br)), 및 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(112C)에 의해 계산된 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터들(132)의 값을 대체하는 것에 의해 메인 파라미터들(121)의 입력 프레임율(121A)에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하는 추정 모델(122)을 발생시키는 함수를 갖는다.

[주관적 비디오 품질 특성]

영상 통신 서비스에서 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성이 도 3을 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 3은 영상 통신 서비스에서 영상 매체의 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 3을 참조하면, 가로 좌표는 프레임율(fr(fps))을 나타내고, 세로 좌표는 주관적 비디오 품질 값(MOS(fr, br))(MOS 값)을 나타낸다. 도 3은 각각의 코딩 비트율(br)에 해당하는 특성들을 나타낸다.

단위 프레임당 코딩 비트의 수 및 프레임율은 영상 매체의 주관적 비디오 품질에 대하여 트레이드오프 관계를 갖는다.

좀 더 구체적으로, 어떤 코딩 비트율에서 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는데 있어서, 비디오 이미지가 높은 프레임율로 인코딩되면, 부드러운 비디오 이미지가 획득되기 때문에 시간적 비디오 품질은 향상될 수 있다. 한편, 단위 프레임 당 코딩 비트의 수의 감소 때문에 공간적 이미지 열화가 현저해질 것이며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져온다. 비디오 이미지가 단위 프레임당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간적 이미지 열화는 향상되어 더 높은 비디오 품질이 얻어질 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과를 동반한 시간적 프레임 드롭이 일어날 수 있으며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져오게 된다.

도 3으로부터 명백한 바와 같이, 최적 프레임율 즉, 최고 비디오 품질 즉 최고의 비디오 품질이 획득되는 최적 프레임율은 각 코딩 비트율에 따라 존재한다. 프레임율이 최적 프레임율을 넘어 증가한다 하더라도, 비디오 품질은 향상되지 않는다. 예를 들여, 코딩 비트율(br) = 256 [kbps]일 때, 주관적 비디오 품질 특성은 프레임율(fr) = 10 [fps]에 해당하는 최고 비디오 품질 = 3 [MOS]의 꼭지점을 갖는 볼록 곡선을 나타낸다.

주관적 비디오 품질 특성은 코딩 비트율이 변하는 경우에도 유사하게 나타난다. 각 주관적 비디오 품질 특성의 좌표 위치는 그것의 꼭지점, 즉 최적 프레임율 및 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 의해 특정될 수 있다.

이 실시예는 주관적 비디오 품질 특성의 그러한 성질에 초점을 맞추고 있다. 추정 모델 특정 유닛(112)은 입력 코딩 비트율(121B)에 근거하여 영상 매체의 프레임율과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(122)을 특정한다. 비디오 품질 추정 유닛(113)은 추정 모델 특정 유닛(112)에 의해 특정된 추정 모델(122)을 사용하는 것에 의하여 입력 프레임율(112A)에 해당하는 주관적 비디오 품질 추정값(123)을 추정한다.

[추정 모델 특정 파라미터의 유도]

추정 모델 특정 유닛(112)에서 추정 모델 특정 파라미터의 유도가 이하에서 상세히 설명될 것이다.

추정 모델 특정 유닛(112)이 입력 코딩 비트율(121B)에 근거하여 영상 매체의 프레임율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(122)을 특정하도록 하기 위하여, 추정 모델 특정 파라미터로서, 입력 코딩 비트율(121B)에 해당하는 최적 프레임율(132A) 및 최고 비디오 품질(132B)을 유도할 필요가 있다.

이 실시예에서, 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A) 및 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)으로 미리 준비된다. 입력 코딩 비트율(121B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(132) 는 이러한 특성들을 참조하여 유도된다.

도 3에 도시된 특성에서, 영상 매체가 그 때의 최고 비디오 품질 및 프레임율 즉, 최적 프레임율로 재생될 때 코딩 비트율은 최적 프레임율이 코딩 비트율에 따라 단순 증가하여 최대 프레임율에 수렴하는 관계를 갖는다.

도 4는 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성을 나타내는 그래프이다. 도 4를 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 최적 프레임율(ofr(br)(fps))을 나타낸다.

도 3에 도시된 특성에서, 영상 매체가 최적 프레임율 및 비디오 품질에서 전송될 때 즉, 최고 비디오 품질을 가질 때 코딩 비트율은 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질이 높아져 최대값(최대 주관적 비디오 품질 값)에 수렴하거나, 코딩 비트율이 감소함에 따라 낮아져 최소값에 수렴하는 경향의 관계를 갖는다.

도 5는 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 5를 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 최고 비디오 품질(α(br))을 나타낸다. 비디오 품질은 기준 값으로 "1"을 사용하고 최대 "5"까지 가질 수 있는 MOS 값에 의해 표현된다. 추정 모델(122)의 최고 비디오 품질(α(br))은 기준 값으로 "0"을 사용하고 최대 "4"까지 가질 수 있다. 기준 값이 다르긴 하지만, 이 값들은 거의 동일한 크기를 사용하고 따라서 이하에서 특별히 구별되지 않을 것이다.

이 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성에 따르면, 높은 코딩 비트율이 설정된 경우에도, 비디오 품질은 특정 코딩 비트율에서 포화된다. 이것은 인간 시각 특성과 일치하는데, 좀 더 구체적으로 코딩 비트율이 필요 이상 증가한 경우에도 시청자는 시각적으로 비디오 품질의 향상을 검출할 수 없다는 것이다. 만약 코딩 비트율이 너무 낮아지면, 비디오 품질은 현저하게 나빠지고, 결과적으로 최소 비디오 품질에 수렴한다. 이것은 실제 현상과 일치하고, 좀 더 구체적으로 예를 들어 스크린에서 움직이는 사람 얼굴을 포함하는 비디오 이미지에서 눈과 코의 윤곽이 흐려지거나 뭉뚱그려지고 따라서 시청자는 얼굴 자체를 인식할 수 없게 된다.

[추정 모델]

추정 모델 특정 유닛(112)에 의해 사용되는 추정 모델 및 추정 모델을 특정하는 방법이 이하에서 자세히 설명될 것이다.

추정 모델 특정 파라미터(132)로서 최적 프레임율(132A) 및 최고 비디오 품질(132B)에 해당하는 꼭지점을 갖는 볼록 함수의 특성은 도 6에 도시된 바와 같이 가우시안(gaussian) 함수를 사용하여 표현될 수 있다. 도 6은 가우시안 함수를 나타내는 설명도이다.

가우시안 함수는 최대값에 해당하는 꼭지점 P를 가지고 그것으로부터 양쪽 가장자리를 향하여 감소하는 볼록 형태를 나타낸다. 이 함수식은 꼭지점(P)의 x-좌표 및 및 최대 크기로 주어진다. x_c를 꼭지점(P)의 x-좌표라 하고, A를 최대 크기, y₀를 y-측의 기준 값(최대값), w를 볼록 특성의 분포 너비를 나타내는 계수라고 하자. 임의의 변수 x에 대한 함수값 y는 다음과 같이 주어진다.

(1)

변수 x를 영상 매체의 프레임율의 로지스틱(logistic) 값으로 하고, 함수값 y를 주관적 비디오 품질로, 꼭지점 P의 변수 x를 코딩 비트율에 해당하는 최적 프레임율의 로지스틱값, 그리고 최대 크기 A를 코딩 비트율에 해당하는 최고 비디오 품질(α(br))로 하자. 이 경우, 임의의 프레임율에 해당하는 주관적 비디오 품질은 다음과 같이 주어진다.

(2)

따라서, 입력 코딩 비트율, 즉 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성에 해당하는 추정 모델을 특정할 수 있다. 도 7은 가우시안 함수에 의해 모델링된 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.

이 때, 식 (2)에서 사용되는 α(br) 및 G(fr, br)은 기준 값으로 "0"을 사용하고 최대 "4"를 가질 수 있으며, "1"이 G(fr, br)에 더해질 때, MOS 값(1 내지 5)으로 표현된 실제 비디오 품질 값이 획득될 수 있다.

가우시안 함수에서, 볼록 특성의 분포 너비는 계수 w를 사용하는 것에 의해 특정된다. 만약 코딩 비트율에 해당하는 각 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성이 따라 분포 너비가 변경될 필요가 있다면, 코딩 비트율에 해당하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(132C)가 사용될 것이다.

비디오 품질 열화 지표(w(br))는 입력 코딩 비트율(121B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(132B)로부터의 열화 정도를 가리킨다. 비디오 품질 열화 지표(w(br))는 가우시안 함수의 계수 w에 해당한다.

도 3에 도시된 특성에서, 코딩 비트율 및 주관적 비디오 품질의 열화도는 코딩 비트율이 증가함에 따라 부드러워지는 반면, 코딩 비트율이 감소됨에 따라 커지는 관계를 갖는다. 따라서, 코딩 비트율 및 비디오 품질 열화 지표는 코딩 비트율이 높아짐에 따라 프레임율 대 비디오 품질 열화 지표의 볼록 형태의 분포 너비 또한 넓어지는 경향을 갖는다. 코딩 비트율이 낮아짐에 따라 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성의 볼록 곡선의 분포 너비가 작아지고 비디오 품질 열화 지표 또한 작아진다.

도 8은 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다. 도 8을 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 나타낸다. 도 8은 가우시안 함수에 의해 표현된 추정 모델로 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 나타낸다. 만약 다른 추정 모델이 사용된다면, 추정 모델에 해당하는 계수를 나타내는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성이 사용될 것이다.

평가 목적 영상 통신 서비스에 따라 개별적인 코딩 비트율에 해당하는 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성의 개별적인 분포 너비가 사용되는 것이 필요하지 않을 수 있다. 이 경우, 비디오 품질 열화 지표(w(br))로서 상수가 사용될 수 있 다.

[제1 실시예의 동작]

본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 9를 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

비디오 품질 추정 장치(100)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(110)의 입력에 따라 도 9의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 최적 프레임율(132A) 및 최고 비디오 품질(132B) 외에 비디오 품질 열화 지표(132C)가 추정 모델 특정 파라미터로서 사용되는 예가 여기서 설명될 것이다. 비디오 품질 추정 장치(100)에서, 상술한 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A)(도 4), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)(도 5), 그리고 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)(도 8)이 미리 준비되고 함수식으로 저장 유닛(131M)에 저장된다.

먼저, 파라미터 추출 유닛(111)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(110)을 추출하고, 추정 조건(110)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임율 및 코딩 비트율을 추출하며, 메인 파라미터(121)로서 입력 프레임율(fr)(121A) 및 입력 코딩 비트율(br)(121B)을 출력한다(단계 S100).

추정 모델 특정 유닛(112)이 파라미터 추출 유닛(111)으로부터 추출된 메인 파라미터(121)의 입력 코딩 비트율(121B)에 근거하여, 영상 매체의 프레임율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(122)을 특정한다.

좀 더 구체적으로, 최적 프레임율 계산 유닛(112A)이 저장 유닛(131M)의 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(121B)에 해당하는 최적 프레임율(ofr(br))(132A)을 계산한다(단계 S101).

다음으로, 추정 모델 특정 유닛(112)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(112B)이 저장 유닛(131M)의 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(121)B)에 해당하는 최고 비디오 품질(α(br))(132B)을 계산하게 한다(단계 S102).

유사하게, 추정 모델 특정 유닛(112)은 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(112C)이 저장 유닛(131M)의 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(121B)에 해당하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(132C)를 계산하게 한다(단계 S103).

추정 모델 특정 파라미터(132)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(112)은 추정 모델 발생 유닛(112D)이 상술한 식 (2)에 최적 프레임율(ofr(br)), 최고 비디오 품질(α(br)), 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(132)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(MOS(fr, br)) 즉, 프레임율 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S104).

다음으로, 비디오 품질 추정 장치(100)는 비디오 품질 추정 유닛(113)이 추정 모델 특정 유닛(112)에 의해 특정된 추정 모델(122)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(111)으로부터 출력된 메인 파라미터(121)의 입력 프레임율(121A)에 해당하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(123)으로 비디오 품질을 출력하며(단계 S105), 일련의 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다..

상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율(121A) 및 단위 시간당 코딩 비트율의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(121B)로서 입력된 메인 파라미터(121)에 따라 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛(112)은 입력 코딩 비트율(121B)에 근거하여 영상 매체의 프레임율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(122)을 특정한다. 입력 프레임율(121A)에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델(122)을 사용하여 추정되고 추정값(123)으로 출력된다.

따라서, 추정 조건(110)으로 입력된 입력 코딩 비트율(121B)에 해당하는 추정 모델(122)을 참조하는 것에 의하여, 추정 조건(110)으로 입력된 입력 프레임율(121A)에 해당하는 주관적 비디오 품질 추정값(123)을 획득할 수 있다.

이것은 품질 설계 및 관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하기 위하여, 비디오 품질에 대한 단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임율 사이의 트레이드오프를 고려하여, 코딩 비트율과 프레임율의 설정 값들 및 그들에 해당하는 비디오 품질을 알 수 있게 한다. 이 가이드라인은 서비스 제공 전 애플리케이션과 네트워크의 품질 설계 및 서비스 시작 후 품질 관리에 매우 유용할 수 있다.

예를 들어, 소정 비디오 품질의 영상 매체가 공급되어야 한다고 가정하자. 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(100)의 사용은 소정의 비디오 품질을 만 족시키기 위하여 카메라에 의해 캡쳐된 비디오 이미지를 인코딩하는데 사용되어야 하는 코딩 비트율 및 프레임율을 획득할 수 있게 한다. 특별히, 코딩 비트율은 종종 네트워크의 제약에 의해 제한된다. 이 경우, 코딩 비트율이 고정되고, 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(100)가 적용된다. 이것은 프레임율과 비디오 품질 사이의 관계를 용이하고 명확하게 획득할 수 있게 한다.

이 실시예에 설명된 예에서, 추정 모델 특정 파라미터(132)를 계산하는데 사용되는 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)이 함수식의 형태로 준비되고 저장 유닛(131M)에 미리 저장된다. 그러나, 추정 모델 특정 파라미터를 계산하는데 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)은 함수 식들로 제한되지 않는다. 그들을 입력 코딩 비트율에 해당하는 값으로 저장 유닛(131M) 내에 저장될 수 있다.

도 10은 입력 코딩 비트율과 추정 모델 특정 파라미터들 사이의 상관관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 정보의 구조적인 예를 나타낸다. 각 추정 모델 특정 파라미터 정보는 입력 코딩 비트율(br)(121B)의 세트 및 해당하는 최적 프레임율(ofr(br))(132B), 최고 비디오 품질(α(br))(132B), 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))(132C)를 포함한다. 이 추정 모델 특정 파라미터 정보는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)에 근거하여 계산되고 저장 유닛(131M)에 미리 저장된다.

입력 코딩 비트율(121B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(132)는 추정 모델 특정 파라미터 정보를 참조하여 유도될 수 있다.

[제2 실시예]

본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 11 및 12을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 1과 동일한 참조 번호는 도 11의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다. 도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 2와 동일한 참조부호는 도 12의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다.

제1 실시예는 미리 준비된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)을 참조하는 것에 의하여 입력 코딩 비트율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(132)가 유도되는 경우를 예시적으로 설명하고 있다. 제2 실시예에서는 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(110)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)이 추정 조건(110) 즉, 영상 통신 서비스의 통신 타입, 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능 또는 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경에 근거하여 결과적으로 특정되는 경우가 설명될 것이다.

제1 실시예(도 1)와 유사하게, 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(100)는 계수 추출 유닛(114) 및 계수 데이터베이스(125)(이하에서 계수 DB라 한다)를 포함한다.

계수 추출 유닛(114)은 저장 유닛(125M)(제2 저장 유닛)의 계수 DB(125)를 참조하여 추정 조건들(110)로부터 파라미터 추출 유닛(111)에 의해 추출된 서브 파라미터들(124)에 해당하는 특성 계수(126)를 추출하는 함수를 갖는다.

도 13은 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다. 계수 DB(125)는 다양한 서브 파라미터들(124) 및 해당하는 특성 계수들(a, b, c, ...,d)(126)의 세트를 나타내는 데이터베이스이다. 서브 파라미터들(124)은 영상 통신 서비스의 통신 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터(124A), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터(124B), 및 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터(124C)를 포함한다.

통신 타입 파라미터(124A)의 구체적인 예는 평가 목적 영상 통신 서비스에 의해 실행된 통신 타입을 가리키는 "테스크(task)"이다.

재생 성능 파라미터(124B)의 구체적인 예는 "인코딩 방법", "비디오 포맷", 및 영상 매체의 인코딩과 관련된 "키 프레임"과 단말의 매체 재생 성능과 관련된 "모니터 크기" 및 "모니터 해상도"이다.

재생 환경 파라미터(124C)의 구체적인 예는 단말 상에서 매체를 재생하는 "실내 조도(indoor luminance)"이다.

서브 파라미터들(124)은 이 예들에 제한되지 않는다. 그들은 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용에 따라 임의적으로 선택될 수 있으며, 통신 타입 파라미터(124A), 재생 성능 파라미터(124B) 및 재생 환경 파라미터(124C) 중 적어도 하나를 포함하기만 하면 된다.

계수 추출 유닛(114)은 미리 준비된 저장 유닛(125M)의 계수 DB(125)를 참조하여 그러한 파라미터들(124)에 해당하는 특성 계수들(126)을 추출한다. 특성 계수들(126)은 추정 모델 특성 파라미터(132)를 유도하기 위하여 사용되는 특성 모델 특정 파라미터 유도 특성들을 특정하기 위한 계수들이다.

추정 모델 특정 유닛(112)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131) 즉, 계수 추출 유닛(114)에 의해 추출된 특성 계수들(126)에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)을 특정한다.

[추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들]

추정 모델 특정 유닛(112)에 의해 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(131)이 이하에서 자세히 설명될 것이다.

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들은 계수 DB(125)로부터 계수 추출 유닛(114)에 의해 추출된 특성 계수들(126)을 사용하는 것에 의하여 다음 방법으로 모델링될 수 있다.

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)의 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A)은 상술한 도 4에 도시된 바와 같이, 코딩 비트율이 증가함에 따라 최적 프레임율을 단순 증가시키는 경향이 있으며, 특정 최대 프레임율에 수렴한다. 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A)은 예를 들면, 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. br을 코딩 비트율이라 하고, ofr(br)을 해당하는 최적 프레임율, 그리고 a 및 b를 계수들이라고 하자. 이 경우, 코딩 비트율 대 최적 프레임율 계수(131A)는 다음 식으로 주어진다.

ofr(br) = a + b·br (3)

추정 모델 특성 파라미터 유도 특성(131)의 코딩 비트율 대 최고 비디오 품 질 특성(131B)은 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질을 증가시키는 경향이 있으며, 상술한 도 5에 도시된 바와 같이 코딩 비트율이 감소함에 따라 비디오 품질도 감소하여 특정 최소값에 수렴하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)은 예를 들면 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다.

도 14는 로지스틱 함수(logistic function)를 나타내는 설명도이다. 로지스틱 함수는 계수 p>1일 때 변수 x의 증가에 따라 함수값 y를 단순 증가시킨다. 변수 x가 감소함에 따라, 함수값 y는 최소값으로 수렴한다. 변수 x가 증가함에 따라, 함수값 y는 최대값으로 수렴한다. A₁을 최대값이라 하고, A₂를 최소값이라고 하며, p 및 x₀를 계수라 하자. 이 경우, 임의의 변수 x에 대하여 함수값y는 최대값 A₂ 부분과 최대값 A₂로부터 감소를 나타내는 분수 부분을 포함하는 식 (4)로 주어진다.

(4)

코딩 비트율(br)이 변수 x로, 최고 비디오 품질(α(br))이 해당 함수값 y로, 특성 계수 c가 최대값 A₂로, "0"이 최소값 A₁로, 특성 계수 d가 변수 x₀로, 그리고 특성 계수 e가 계수 p로 대체되면, 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)은 다음과 같이 주어진다.

(5)

도 15는 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)의 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)은 상술한 도 8에 도시된 바와 같이 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질 열화 지표도 증가하고, 코딩 비트율이 감소함에 따라 비디오 품질 열화 지표도 감소하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)은 예를 들어 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. br을 코딩 비트율, w(br)을 해당하는 비디오 품질 열화 지표, 그리고 f 및 g를 계수들이라 하자. 이 경우, 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)은 다음 식으로 주어진다.

w(br) = f + g·br (6)

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)의 모델링은 항상 상술한 성형 함수 또는 로지스틱 함수에 의해 수행될 필요는 없다. 다른 함수들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체, 네트워크 성능, 또는 추정 조건(110)의 내용에 따라, 상대적인 제한 범위 내의 입력코딩 비트율 또는 입력 프레임율에 근거한 비디오 품질 추정 프로세스로도 충분하다. 만약 그러한 부분 추정이 가능하다면, 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(131)은 상술한 바와 같이 선형 함수와 같은 간단한 함수에 의해 모델링될 수 있다.

추정 모델 특정 파라미터가 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임율에 대하여 크게 변한다면, 코딩 비트율 대 최적 비디오 품질 특성(131A)은 지수 함수와 같은 다른 함수를 사용하는 것에 의해 표현될 수 있다. 지수 함수를 사용한 모델링에서, 최적 프레임율(ofr(br)) 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))는 다음과 같이 주어진다.

ofr(br) = h + i·exp(br/j)

w(br) = k + l·exp(br/m) (7)

여기서, h, i, j, k l 및 m은 계수들이다.

[제2 실시예의 동작]

본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 16을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 16은 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 상술한 도 9에 설명된 것과 동일한 단계 번호들은 도 16에서 동일하거나 유사한 단계들을 지시할 것이다.

비디오 품질 추정 장치(100)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(110)의 입력에 따라 도 16의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 최적 프레임율(132A) 및 최고 비디오 품질(132B) 외에 비디오 품질 열화 지표(132C)가 추정 모델 특정 파라미터로서 사용되는 예가 여기서 설명될 것이다. 또한, 통신 타입 파라미터(124B), 재생 성능 파라미터(124B), 및 재생 환경 파라미터(124C)가 서브 파라미터(124)로 사용될 것이다. 저장 유닛(125M) 내의 계수 DB(125)는 그러한 서브 파라미터들(124) 및 특성 계수들(126)의 세트를 미리 저장한다.

먼저, 파라미터 추출 유닛(111)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다 양한 추정 조건들(110)을 추출하고, 추정 조건(110)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임율 및 코딩 비트율을 추출하며, 메인 파라미터(121)로서 입력 프레임율(fr)(121A) 및 입력 코딩 비트율(br)(121B)을 출력한다(단계 S100). 파라미터 추출 유닛(111)은 또한 추정 조건들(110)로부터 통신 타입 파라미터(124A), 재생 성능 파라미터(124B) 및 재생 환경 파라미터(124C)를 추출하고, 그들을 서브 파라미터(124)로 출력한다(단계 S110).

계수 추출 유닛(114)은 저장 유닛(125M)의 계수 DB(125)를 참조하는 것에 의하여 서브 파라미터(124) 값들에 해당하는 특성 계수들(a, b, c, ..., g)(126)을 추출하고 출력한다(단계 S111).

따라서, 추정 모델 특정 유닛(112)은 최적 프레임율 계산 유닛(112A)이 특성 계수들(126)의 특성 계수 a 및 b에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성(131A)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(121B)에 해당하는 최적 프레임율(ofr(br))(132A)을 계산하게 한다(단계 S101).

다음으로, 추정 모델 특정 유닛(112)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(112B)이 특성 계수들(126)의 특성 계수 c, d 및 e에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(131B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(121B)에 해당하는 최고 비디오 품질(α(br))(132B)을 계산하게 한다(단계 S102).

유사하게, 추정 모델 특정 유닛(112)은 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(112C)이 특성 계수들(126)의 특성 계수 f 및 g에 의해 특정된 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(131C)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(121B)에 해 당하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(132C)를 계산하게 한다(단계 S103).

상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 계수 추출 유닛(114)은 저장 유닛(125M)의 계수 DB(125)로부터 파라미터 추출 유닛(111)에 의해 추출되고 통신 타입 파라미터(124A), 재생 성능 파라미터(124B) 및 재생 환경 파라미터(124C) 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들(124)에 해당하는 특성 계수들(126)을 추출한다. 추정 모델 특정 유닛(112)은 특성 계수(126)에 의해 특정된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(131)에 근거하여 입력 코딩 비트율(121B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(132)를 계산한다. 따라서, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 단말의 특정 성질에 근거한 추정 모델 특정 파라미터들(132)을 유도할 수 있다. 이것은 비디오 품질 추정 정확도를 향상시킨다.

특별히, 종래의 비디오 품질 추정에서, 비디오 품질 추정 모델은 평가 목적 영상 통신 서비스에서 사용되는 각 인코딩 방법 및 단말에 대하여 준비되어야 한다. 그러나, 이 실시예에 따르면, 비디오 품질 추정 모델은 인코딩 방법 및 단말에 의존하지 않는다. 동일한 비디오 품질 추정 모델이 인코딩 방법 또는 단말에 따라 비디오 품질 추정 모델에 사용될 계수들을 참조하는 것에 의하여 사용될 수 있다. 따라서, 서로 다른 환경에서의 영상 통신 서비스들에 유연하게 해당할 수 있다.

도 17은 본 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다. 도 18은 참조 2에 근거한 종래 비디오 품질 추정 장치의 품질 정확성을 나타내는 그래프이다. 도 17 및 18을 참조하면, 가로 좌표는 비디오 품질 추정 장치를 사용하는 것에 의해 추정된 주관적 비디오 품질의 추정값(MOS 값)을 나타내며, 세로 좌표는 시청자에 의해 실제로 의견 평가된 주관적 비디오 품질의 ㅍ평가값(MOS 값)을 나타낸다. 추정값과 평가값 사이의 오차는 도 18보다 도 17이 더 작으며, 추정 정확도가 더 높다. 특정 추정 조건 하에서의 비교 결과들이 있다. 유사한 비교 결과들이 다른 인코딩 방법 및 단말이 사용될 때도 확인된다.

[제3 실시예]

본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 19를 참조하여 먼저 설명될 것이다. 도 19는 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.

비디오 품질 추정 장치(200)는 입력 정보를 계산하는 컴퓨터와 같은 정보 처리 장치로 구성된다. 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체를 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말로 전송하기 위한 영상 통신에서, 비디오 품질 추정 장치(200)는 영상 매체에 대한 추정 조건들을 입력하고, 기결정된 추정 모델에 의해 단말 상에서 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산한다.

이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율 및 단위 시간당 코딩 비트율을 나타내는 입력 코딩 비트율로 입력된 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질에서, 영상 매체의 코딩 비트율과 주관적인 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델은 입력 프레임율에 근거하여 특정된다. 입력 프레임율에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델을 사용하는 것에 의해 추정되고 추정값으로 출력된다.

[비디오 품질 추정 장치]

본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치가 도 19 및 20을 참조하여 이하에서 자세히 설명될 것이다. 도 20은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.

비디오 품질 추정 장치(200)는 파라미터 추출 유닛(211), 추정 모델 특정 유닛(212) 및 비디오 품질 추정 유닛(213)을 주요 기능 유닛으로 포함한다. 이러한 기능 유닛들은 전용 계산 회로 또는 CPU와 같은 마이크로 프로세서 및 마이크로 프로세서를 판독하고 하드웨어와 프로그램이 상호동작하도록 미리 준비된 프로그램을 실행하는 그들의 주변 회로들을 제공하는 것에 의하여 구현될 수 있다. 메모리 및 하드디스크와 같은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛들(추후 설명될 것임)은 이 기능 유닛들에서 사용되는 프로세스 정보 조각들을 저장한다. 이 프로세서 정보 조각들은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛(미도시)을 통하여 기능 유닛들 사이에서 교환된다. 프로그램은 저장 유닛 내에 저장될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(200)는 또한 일반 정보 처리 장치들과 마찬가지로, 저장 장치, 동작 입력 장치, 및 스크린 디스플레이 장치와 같든 다양한 기본 구성요소들을 포함한다.

파라미터 추출 유닛(211)은 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 종류의 추정 조건들(210)을 추출하는 함수, 추정 조건들(210)로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임율 및 코딩 비트율을 추출하는 함수, 메인 파라미터로서 입력 프레임율(fr)(221B) 및 입력 코딩 비트율(br)(221A)을 포함하여 추출된 코딩 비트율 및 프레임율을 출력하는 함수를 갖는다. 운영자는 키보드와 같은 동작 입력 장치를 사용하여 추정 조건들(210)을 입력할 수 있다. 선택적으로 추정 조건들(210)은 외부 장치, 기록 매체, 또는 데이터를 입출력하기 위한 데이터 입출력 장치를 사용하는 것에 의해 통신 네트워크로부터 획득되거나, 실제 영상 통신 서비스로부터 측정될 수 있다.

추정 모델 특정 유닛(212)은 파라미터 추출 유닛(211)으로부터 출력된 메인 파라미터들(221)의 입력 프레임율(221B)에 근거하여, 코딩 비트율과 영상 매체의 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(222)을 특정하기 위한 추정 모델 특정 파라미터들(232)을 계산하는 함수를 갖는다.

비디오 품질 추정 유닛(213)은 추정 모델 특정 유닛(212)에 의해 특정된 추정 모델(212)을 참조하는 것에 의하여, 메인 파라미터들(221) 중 입력 코딩 비트율(221A)에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 주관적 비디오 품질을 소정의 주관적 비디오 품질 추정값(223)으로 출력하는 함수를 갖는다.

추정 모델 특정 유닛(212)은 또한 도 20에 도시된 바와 같이 몇몇 기능 유닛들을 포함한다. 추정 모델 특정 파라미터를 계산하기 위한 주요 기능 유닛들은 최고 비디오 품질 계산 유닛(212A), 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(212B), 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(212C) 및 추정 모델 발생 유닛(212D)을 포함한다.

추정 모델 특정 파라미터들(232)은 추정 모델(222)로서 사용될 함수들의 형태를 특정하는 값들이다. 이 실시예에서, 적어도 이하에서 설명될 최고 비디오 품질, 비디오 품질 제1 변화 지표, 및 비디오 품질 제2 변화 지표가 추정 모델 특정 파라미터(232)로 사용된다. 다른 파라미터들이 추정 모델 특정 파라미터(232)에 추가될 수 있다.

최고 비디오 품질 계산 유닛(212A)은 추정 모델 특정 파라미터(232) 중 하나로서, 저장 유닛(제3 저장 유닛)(231M)에서 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)을 참조하여, 입력 프레임율(fr)(221B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(β(fr))(232A)을 계산하는 함수를 갖는다.

비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(212B)은 추정 모델 특정 파라미 터(232) 중 하나로서, 저장 유닛(231M) 내의 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)을 참조하여 입력 프레임율(221B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(232A)로부터의 변화도(열화도)를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))(232B)를 계산하는 함수를 갖는다.

비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(212C)는 추정 모델 특정 파라미터(232) 중 하나로서, 저장 유닛(231M) 내의 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)을 참조하여 입력 프레임율(22aB)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(232A)로부터의 변화도(열화도)를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))(232C)를 계산하는 함수를 갖는다.

프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B), 및 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)으로 준비되고, 저장 유닛(231M)(제3 저장 유닛) 내에 미리 저장된다.

추정 모델 발생 유닛(212D)은, 기결정된 함수식으로, 최고 비디오 품질 계산 유닛(212A)에 의해 계산된 최고 비디오 품질(β(fr)), 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(212B)에 의해 계산된 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr)), 및비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(212C)에 의해 계산된 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터들(232)을 대체하는 것에 의하여 메인 파라미터들(221)의 입력 프레임율(221B)에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하는 추정 모델(222)을 발생시키는 함수를 갖는다.

[주관적 비디오 품질 특성]

영상 통신 서비스에서 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성이 도 21을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 21은 영상 통신 서비스에서 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 21을 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 주관적 비디오 품질 값(MOS(fr, br))(MOS 값)을 나타낸다. 도 21은 각각의 프레임율(fr)에 해당하는 특성을 나타낸다.

단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임율은 영상 매체의 주관적 비디오 품질에 대하여 트레이드오프 관계를 갖는다.

좀 더 구체적으로, 특정 코딩 비트율로 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는데 있어서, 비디오 이미지가 높은 프레임율로 인코딩되면, 품질은 부드러운 비디오 이미지가 획득되기 때문에 시간적 비디오 품질은 향상될 수 있다. 한편, 단위 프레임당 코딩 비트의 수의 감소 때문에 공간적 이미지 열화가 현저해질 것이며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져온다. 비디오 이미지가 단위 프레임당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간적 이미지 열화는 향상되어 더 높은 비디오 품질이 얻어질 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과를 동반한 시간적 프레임 드롭이 일어날 수 있으며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져오게 된다.

프레임율이 변경되지 않으면, 비디오 품질은 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고, 도 21에 도시된 바와 같이 그 프레임율로 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질로 수렴한다. 예를 들어, 프레임율(fr) = 10 [fps]일 때, 코딩 비트율(br)이 증가함에 따라 주관적 비디오 품질 특성은 단순 증가하고 코딩 비트율(br) = 1000 [kbps] 근처에서 최고 비디오 품질 = 3.8 [MOS]에 수렴한다.

주관적 비디오 품질 특성은 프레임율이 변경되는 경우에도 유사한 형태를 나타낸다. 각 주관적 비디오 품질 특성의 좌표 위치는 그것의 꼭지점, 즉 최고 비디오 품질 및 최고 비디오 품질에 해당하는 변화도를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 의해 특정될 수 있다.

이 실시예는 주관적 비디오 품질 특성의 그러한 성질에 초점을 맞추고 있다. 추정 모델 특정 유닛(212)은 입력 프레임율(221B)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(222)을 특정한다. 비디오 품질 추정 유닛(213)은 추정 모델 특정 유닛(212)에 의해 특정된 추정 모델(222)을 사용하는 것에 의하여 입력 코딩 비트율(212A)에 해당하는 주관적 비디오 품질 추정값(223)을 추정한다.

[추정 모델]

추정 모델 특정 유닛(212)에 의해 사용된 추정 모델 및 추정 모델 특정 파라미터의 유도가 이하에서 자세히 설명될 것이다.

도 21에 도시된 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성은 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고, 그 프레임율에서 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질에 수렴하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성은 예를 들면 일반적인 로지스틱 함수에 의해 모델링될 수 있다.

도 22는 로지스틱 함수를 나타내는 설명도이다. 로지스틱 함수는 계수 r>1일 때 변수 x가 증가함에 따라 함수값 y를 단순 증가시킨다. 변수 x가 감소함에 따라, 함수값 y는 최대값으로 수렴한다. A₃을 최소값이라 하고, A₄를 최대값이라고 하며, q 및 r을 계수라 하자. 이 경우, 임의의 변수 x에 대하여 함수값 y는 최대값 A₄부분과 최대값 A₄로부터 감소를 나타내는 분수 부분을 포함하는 식 (8)로 주어진다.

(8)

코딩 비트율(br)이 변수 x를, 주관적 비디오 품질(MOS(fr, br))이 해당 함수값 y를, 최고 비디오 품질(β(br))이 최대값 A₄를, "1"이 최소값 A₃를, 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))가 변수 q를, 그리고 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))가 계수 r을 대체하면, 임의의 코딩 비트율에 해당하는 주관적 비디오 품질(MOS)은 다음과 같이 주어진다.

(9)

결과적으로, 추정 모델(222) 즉, 입력 프레임율(221B)에 해당하는 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성이 특정될 수 있다. 도 23은 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.

따라서, 추정 모델 특정 유닛(212)이 입력 프레임율(212B)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(222)을 특정해야 할 때, 최고 비디오 품질(232A), 비디오 품질 제1 변화 지표(232B) 및 비디오 품질 제2 변화 지표(232C)를 입력 프레임율(221B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터로 유도할 필요가 있다. 특별히, 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr)) 및 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))는 로지스틱 함수의 분수 부분에서 최대값 A₄로부터의 감소, 즉 최고 비디오 품질(β(fr))로부터의 변화(열화)를 계산하기 위하여 사용되며, 프레임율(fr)에서 주관적 비디오 품질과 관련된 변화도를 나타내는 변화 지표로서 추정 모델(222)을 특정하기 위하여 필요하다.

이 실시예에서, 이하에서 설명될 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B), 및 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)으로 미리 준비된다. 입력 프레임율(221B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(232)는 이 특성들을 참조하여 유도된다.

도 21에 도시된 특성들에서, 전송된 영상 매체의 프레임율 및 해당하는 최고 비디오 품질은 프레임율(fr)이 증가함에 따라 최고 비디오 품질(β(fr))도 증가하는 경향을 갖고 특정 최대값(최대 주관적 비디오 품질 값)에 수렴한다.

도 24는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 24를 참조하면, 가로 좌표는 프레임율(fr)(fps)을 나타내고, 세로 좌표는 최고 비디오 품질(β(fr))(MOS 값)을 나타낸다.

전송된 영상 매체의 프레임율 및 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표는 프레임율이 증가함에 따라 비디오 품질 제1 변화 지표가 단순 증가하는 경향을 갖는다.

도 25는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다. 도 25를 참조하면, 가로 좌표는 프레임율(fr)(fps)을 나타내고 세로 좌표는 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))를 나타낸다.

전송된 영상 매체의 프레임율 및 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표는 프레임율이 증가함에 따라 비디오 품질 제2 변화 지표도 단순 증가하는 경향을 갖는다.

도 26은 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다. 도 25를 참조하면, 가로 좌표는 프레임율(fr)(fps)을 나타내고 세로 좌표는 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))를 나타낸다.

[제3 실시예의 동작]

본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 27을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 27은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

비디오 품질 추정 장치(200)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(210)의 입력에 따라 도 27의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 비디오 품질 추정 장치(200)에서, 상술한 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)(도 24), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)(도 25), 및 프레임율 대 비디 오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)(도 26)은 미리 준비되고 함수식으로 저장 유닛(231M)에 저장된다.

먼저, 파라미터 추출 유닛(211)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(210)을 추출하고, 추정 조건(210)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 코딩 비트율 및 프레임율을 추출하며, 메인 파라미터(221)로서 입력 코딩 비트율(fr)(221A) 및 입력 프레임율(fr)(221B)을 출력한다(단계 S200).

추정 모델 특정 유닛(212)이 파라미터 추출 유닛(211)으로부터 추출된 메인 파라미터(221)의 입력 프레임율(221B)에 근거하여, 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(222)을 특정한다.

좀 더 구체적으로, 최고 비디오 품질 계산 유닛(212A)이 저장 유닛(231M)의 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)을 참조하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 최고 비디오 품질(β(fr))(232A)을 계산한다(단계 S201).

다음으로, 추정 모델 특정 유닛(212)은 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(212B)이 저장 유닛(231M)의 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)을 참조하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))(232B)를 계산하게 한다(단계 S202).

유사하게, 추정 모델 특정 유닛(212)은 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(212C)이 저장 유닛(231M)의 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)을 참조하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))(232C)를 계산하게 한다(단계 S203).

추정 모델 특정 파라미터(232)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(212)은 추정 모델 발생 유닛(212D)이 상술한 식 (9)에 최고 비디오 품질(β(fr)), 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr)), 및 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(232)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(222) 즉, 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S204).

다음으로, 비디오 품질 추정 장치(200)는 비디오 품질 추정 유닛(213)이 추정 모델 특정 유닛(212)에 의해 특정된 추정 모델(222)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(211)으로부터 출력된 메인 파라미터(221)의 입력 코딩 비트율(221A)에 해당하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(223)으로 비디오 품질을 출력하며(단계 S205), 일련의 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다..

상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임율(221B) 및 단위 시간당 코딩 비트율의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(221A)로서 입력된 메인 파라미터(221)에 따라 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛(212)은 입력 프레임율(221B)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(222)을 특정한다. 입력 코딩 비트율(221A)에 해당하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델(222)을 사용하여 추정되고 추정값(223)으로 출력된다.

따라서, 추정 조건(20)으로 입력된 입력 프레임율(221B)에 해당하는 추정 모델(222)을 참조하는 것에 의하여, 추정 조건(210)으로 입력된 입력 코딩 비트율(221A)에 해당하는 주관적 비디오 품질 추정값(123)을 획득할 수 있다.

예를 들어, 소정 비디오 품질의 영상 매체가 공급되어야 한다고 가정하자. 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(200)의 사용은 소정의 비디오 품질을 만족시키기 위하여 카메라에 의해 캡쳐된 비디오 이미지를 인코딩하는데 사용되어야 하는 코딩 비트율 및 프레임율을 획득할 수 있게 한다. 특별히, 코딩 비트율은 종종 네트워크의 제약에 의해 제한된다. 이 경우, 코딩 비트율이 고정되고, 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(200)가 적용된다. 이것은 프레임율과 비디오 품질 사이의 관계를 용이하고 명확하게 획득할 수 있게 한다.

이 실시예에 설명된 예에서, 추정 모델 특정 파라미터(232)를 계산하는데 사용되는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B), 및 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 함수식의 형태로 준비되고 저장 유닛(231M)에 미리 저장된다. 그러나, 추정 모델 특정 파라미터를 계산하는데 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)은 이러한 함수식들로 제한되지 않는다. 그들을 입력 프레임율에 해당하는 값으로 저장 유닛(231M) 내에 저장될 수 있다.

도 28은 입력 프레임율과 추정 모델 특정 파라미터들 사이의 상관관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 정보의 구조적인 예를 나타낸다. 각 추정 모델 특정 파라미터 정보는 입력 프레임율(fr)(221B)의 세트 및 해당하는 최고 비디오 품질(β(fr))(232A), 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))(232B), 및 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))(232C)를 포함한다. 이 추정 모델 특정 파라미터 정보는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)에 근거하여 계산되고 저장 유닛(231M)에 미리 저장된다.

입력 프레임율(221B)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터(232)는 추정 모델 특정 파라미터 정보를 참조하여 유도될 수 있다.

[제4 실시예]

본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 29 및 30을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 29는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 19와 동일한 참조 번호들은 도 29에서 동일하거나 유사한 부분들을 가리킨다. 도 30은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 20과 동일한 참조 번호들은 도 30에서 동일하거나 유사한 부분들을 가리킨다.

제3 실시예는 입력 프레임율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터들(232)이 미리 준비된 추정 모델 특정 파라미터를 참조하여 유도되는 경우를 예로 들어 설명한다. 제4 실시예에서는, 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(210)에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)이 영상 통신 서비스의 통신 타입, 영상 매체가 재생되는 단말의 재생 성능 또는 영상 매체가 재생되는 단말의 재생 환경과 같은, 추정 조건(210)에 근거하여 특정된다.

제3 실시예(도 19)와 유사하게, 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(200)는 또한 계수 추출 유닛(214) 및 계수 데이터베이스(225)(이하에서 계수 DB라 한다)를 포함한다.

계수 추출 유닛(214)은 저장 유닛(225M)(제4 저장 유닛) 내의 계수 DB(225)를 참조하여 추정 조건들(210)로부터 파라미터 추출 유닛(211)에 의해 추출된 서브 파라미터들(224)에 해당하는 특성 계수들(226)을 추출하는 함수를 갖는다.

도 31은 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다. 계수 DB(225)는 다양한 서브 파라미터들(224) 및 해당하는 특성 계수들(a', b', c', ..., h')의 세트를 나타내는 데이터베이스이다. 서브 파라미터들(224)은 영상 통신 서비스의 통신 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터(224A), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터(224B), 및 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터(224C)를 포함한다.

통신 타입 파라미터(224A)의 구체적인 예는 평가 목적 영상 통신 서비스에 의해 실행된 통신 타입을 가리키는 "테스트(task)"이다.

재생 성능 파라미터(224B)의 구체적인 예는 "인코딩 방법", "비디오 포맷", 및 영상 매체의 인코딩과 관련된 "키 프레임"과 단말의 매체 재생 성능과 관련된 "모니터 크기" 및 "모니터 해상도"이다.

재생 환경 파라미터(224C)의 구체적인 예는 단말 상에서 매체를 재생하는 "실내 조도(indoor luminance)"이다.

서브 파라미터들(224)은 이 예들에 제한되지 않는다. 그들은 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용에 따라 임의적으로 선택될 수 있으며, 통신 타입 파라미터(224A), 재생 성능 파라미터(224B) 및 재생 환경 파라미터(224C) 중 적어도 하나를 포함하기만 하면 된다.

계수 추출 유닛(214)은 미리 준비된 저장 유닛(225M)의 계수 DB(225)를 참조하여 그러한 파라미터들(224)에 해당하는 특성 계수들(226)을 추출한다. 특성 계수들(226)은 추정 모델 특성 파라미터(232)를 유도하기 위하여 사용되는 특성 모델 특정 파라미터 유도 특성들을 특정하기 위한 계수들이다.

추정 모델 특정 유닛(212)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231) 즉, 계수 추출 유닛(214)에 의해 추출된 특성 계수들(226)에 의해 특정된 프레임율 대 비디오 최고 비디오 품질 특성(231A), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B), 및 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)을 특정한다.

[추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들]

추정 모델 특정 유닛(212)에 의해 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(231)이 이하에서 자세히 설명될 것이다.

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(231)은 계수 DB(225)로부터 계수 추출 유닛(214)에 의해 추출된 특성 계수들(226)을 사용하는 것에 의하여 다음 방법으로 모델링될 수 있다.

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)의 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)은 상술한 도 24에 도시된 바와 같이 프레임율이 증가함에 따라 최고 비디오 품질도 단순 증가하는 경향이 있으며, 특정 최대 주관적 비디오 품질로 수렴한다. 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)은 예를 들면 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임율이라 하고, β(fr)을 해당하는 최고 비디오 품질, a', b' 및 c'를 계수들이라 하자. 이 경우, 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A)은 다음식으로 주어진다.

β(fr) = a' + b'·exp(-fr/c') (10)

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)의 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)은 상술한 도 25에 도시된 바와 같이, 프레임율이 증가함에 따라 비디오 품질 제1 변화 지표도 단순 증가하는 경향이 있다. 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)은 예를 들면 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임율이라 하고, s(fr)을 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표라 하며, d', e' 및 f'를 계수들이라 하자. 이 예에서, 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)은 다음 식으로 주어진다.

s(fr) = d' + e'·exp(fr/f') (11)

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)의 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 상술한 도 26에 도시된 바와 같이, 프레임율이 증가함에 따 라 비디오 품질 제2 변화 지표도 단순 증가하는 경향을 갖는다. 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 예를 들면 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임율이라 하고, t(fr)을 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표라 하며, g' 및 h'를 계수들이라 하자. 이 경우, 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)은 다음 식으로 주어진다.

t(fr) = g' + h'·fr (12)

추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(231)의 모델링은 항상 상술한 지수 함수 또는 선형 함수를 사용하는 것에 의하여 행해질 필요는 없다. 임의의 다른 함수들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체, 네트워크 성능, 또는 추정 조건(210)의 내용에 따라, 상대적으로 제한된 범위 내에서 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임율에 근거한 비디오 품질 추정 프로세스로 충분하다. 만약 그러한 부분 추정이 가능하다면, 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성(231A), 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)은 상술한 바와 같이 선형 함수와 같은 간단한 함수에 의해 모델링될 수 있다.

추정 모델 특정 파라미터가 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임율에 따라 크게 변경된다면, 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C) 및 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)은 지수 함수 또는 로지스틱 함수와 같은 다른 함수를 사용하는 것에 의해 모델링될 수 있다.

[제4 실시예의 동작]

본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 32를 참조 하여 이하에서 설명될 것이다. 도 32는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 상술한 도 27과 동일한 단계 번호들은 도 32에서 동일하거나 유사한 단계들을 지시한다.

비디오 품질 추정 장치(200)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(210)의 입력에 따라 도 32의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 통신 타입 파라미터(224A), 재생 성능 파라미터(224B) 및 재생 환경 파라미터(224C)가 서브 파라미터(224)로 사용된다. 저장 유닛(225M) 내의 계수 DB(225)는 서브 파라미터(224) 및 특성 계수들(226)의 세트를 미리 저장한다.

먼저, 파라미터 추출 유닛(211)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(210)을 추출하고, 추정 조건(210)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 코딩 비트율 및 프레임율을 추출하며, 메인 파라미터(221)로서 입력 코딩 비트율(fr)(221A) 및 입력 프레임율(fr)(221B)을 출력한다(단계 S200). 파라미터 추출 유닛(221)은 또한 추정 조건(210)으로부터 통신 타입 파라미터(224A), 재생 성능 파라미터(224B) 및 재생 환경 파라미터(224C)를 추출하고, 그들을 서브 파라미터(224)로서 출력한다(단계 S210).

계수 추출 유닛(214)은 저장 장치(225M) 내의 계수 DB(225)를 참조하여 서브 파라미터들(224)의 값에 해당하는 특성 계수들(a', b', c', ..., h')을 추출한다(단계 S211).

따라서, 추정 모델 특정 유닛(212)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(212A)가 특성 계수(226)의 특성 계수들(a', b' 및 c')에 의해 특정된 프레임율 대 최고 비 디오 품질 특성(231A)을 참조하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 최고 비디오 품질(β(fr))을 계산하게 한다(단계 S201).

다음으로 추정 모델 특정 유닛(212)은 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(212B)이 특성 계수(226)의 특성 계수들(d', e' 및 f')에 의해 특정된 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(231B)을 참조하는 것에 의하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표(s(fr))(232B)를 계산하게 한다(단계 S202).

유사하게, 추정 모델 특정 유닛(212)은 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(212C)이 특성 계수(226)의 특성 계수들(g' 및 h')에 의해 특정된 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(231C)을 참조하는 것에 의하여 입력 프레임율(fr)(221B)에 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표(t(fr))(232B)를 계산하게 한다(단계 S203).

상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 계수 추출 유닛(214)은 저장 유닛(225M)의 계수 DB(225)로부터 파라미터 추출 유닛(211)에 의해 추출되고 통신 타입 파라미터(224A), 재생 성능 파라미터(224B) 및 재생 환경 파라미터(224C) 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들(224)에 해당하는 특성 계수들(226)을 추출한다. 추정 모델 특정 유닛(212)은 특성 계수(226)에 의해 특정된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들에 근거하여 추정 모델 특정 파라미터(232)를 계산한다. 따라서, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 단말의 특정 성질에 근거한 추정 모델 특정 파라미터들(232)을 유도할 수 있다. 이것은 비디오 품질 추정 정확도를 향상시킨다.

도 33은 본 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내 는 그래프이다. 도 33을 참조하면, 가로 좌표는 비디오 품질 추정 장치를 사용하는 것에 의해 추정된 주관적 비디오 품질의 추정값(MOS 값)을 나타내며, 세로 좌표는 시청자에 의해 실제로 의견-평가된 주관적 비디오 품질의 평가값(MOS 값)을 나타낸다. 추정값과 평가값 사이의 오차는 상술한 참조 2에 근거한 종래 비디오 품질 추정 장치의 품질 정확도를 나타내는 도 18보다 도 33이 더 작으며, 추정 정확도가 더 높다. 특정 추정 조건 하에서의 비교 결과들이 있다. 유사한 비교 결과들이 다른 인코딩 방법 및 단말이 사용될 때도 확인된다.

[실시예의 확장]

상술한 제1 및 제2 실시예들에서, 추정 모델(122)은 가우시안 함수를 사용하여 모델링된다. 그러나 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 2차 함수 또는 고차 함수와 같은 임의의 다른 함수들이 또한 사용될 수 있다. 상술한 실시예에서, 추정 모델(122)은 함수에 의해 모델링된다. 함수 외의 임의의 모델들 예를 들면, 신경 네트워크, 오직 입출력 특성을 특정하는 케이스 기반 사고(case-based reasoning)와 같은 블랙 박스 모델이 사용될 수 있다.

제2 실시예에서 사용된 계수 DB(125)에서 서브 파라미터와 특성 계수들(126) 사이의 상관관계에 대하여, 특성 계수들(126)은 다양한 서브 파라미터들의 각 조합에 대하여 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(131)을 실제로 측정하고 획득된 측정 데이터에 대한 최소 제곱 방법에 의해 수렴 동작을 수행하는 것에 의해 계산될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(100)는 그러한 특성 계수 계산을 위한 장치들을 포함할 수 있다.

상술한 제3 및 제4 실시예에서, 추정 모델(222)은 로지스틱 함수를 사용하여 모델링될 수 있다. 그러나, 본 발명은 여기에 제한되지 않는다. 2차 함수 또는 고차 함수와 같은 임의의 다른 함수들이 또한 사용될 수 있다. 상술한 예에서, 추정 모델(222)은 함수에 의해 모델링된다. 함수 외의 다른 모델, 예를 들면 신경 네트유워크 또는 입출력 특성만을 특정하는 케이스 기반 사고와 같은 블랙 박스 모델이 사용될 수 있다.

제4 실시예에서 사용된 계수 DB(225)에서 서브 파라미터와 특성 계수들(226) 사이의 상관관계에 대하여, 특성 계수들(226)은 다양한 서브 파라미터들의 각 조합에 대하여 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(231)을 실제로 측정하고 획득된 측정 데이터에 대한 최소 제곱 방법에 의해 수렴 동작을 수행하는 것에 의해 계산될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(200)는 그러한 특성 계수 계산을 위한 장치들을 포함할 수 있다.

실시예들에서, 저장 유닛들 131M, 125M, 231M 및 225M과 같은 저장 유닛들이 개별적인 저장 장치들에 의해 형성된다. 그러나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 저장 유닛들의 일부 또는 전부는 단일 저장 장치에 의해 형성될 수 있다.

본 명세서 내에 포함되어 있음

Claims

입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하는 파라미터 추출 유닛;

상기 영상 매체 파라미터 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터(main parameter)에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터의 다른 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하는 추정 모델 특정 유닛; 및

상기 특정된 추정 모델을 사용하여 상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 통신 네트워크를 통하여 수신되어 임의의 단말에서 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로서 주관적 비디오 품질을 출력하는 비디오 품질 추정 유닛을 포함하는 비디오 품질 추정 장치.
제1항에 있어서,

상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터는 상기 입력 코딩 비트율을 포함하고, 상기 다른 파라미터는 프레임율인 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제2항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 해당하는 프레임율을 나타내는 최적 프레임율을 계산하는 최적 프레임율 계산 유닛, 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 최고 비디오 품질 계산 유닛, 및 상기 최적 프레임율 및 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 근거한 추정 모델을 발생시키는 추정 모델 발생 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제3항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 상기 최고 비디오 품질로부터의 열화도(degree of degradation)를 나타내는 비디오 품질 열화 지표를 계산하는 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛을 더 포함하고,

상기 추정 모델 발생 유닛은 상기 최적 프레임율, 최고 비디오 품질 및 상기 비디오 품질 열화 지표를 포함한 추정 모델 특정 파라미터에 근거하여 상기 추정 모델을 발생시키는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제3항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 입력 코딩 비트율로 일정 하게 유지될 때, 꼭지점으로, 상기 최적 프레임율에서 최고 비디오 품질을 갖는 볼록 형태를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 특성으로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제5항에 있어서,

상기 추정 모델은 꼭지점으로, 상기 최적 프레임율에서 최고 비디오 품질을 갖는 볼록 형태를 나타내는 가우시안 함수(Gaussian function)로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제3항에 있어서,

상기 최적 프레임율 계산 유닛은 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 최적 프레임율도 단순 증가하고 기결정된 최대 프레임율에 수렴하는, 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성에 근거하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최적 프레임율을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제3항에 있어서,

상기 최고 비디오 품질 계산 유닛은 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 최고 비디오 품질도 단순 증가하고 기결정된 주관적 비디오 품질 값에 수렴하는, 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성에 근거하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제4항에 있어서,

상기 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛은 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 열화 지표가 단순 증가하는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성에 근거하여, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 비디오 품질 열화 지표를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제3항에 있어서,

상기 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 해당하는 프레임율을 나타내는 최적 프레임율과 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성, 및 상기 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질과 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 저장하는 제1 저장 유닛을 더 포함하고,

상기 최적 프레임율 계산 유닛은 상기 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성을 참조하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최적 프레임율 계산하고, 상기 최고 비디오 품질 계산 유닛은 상기 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제10항에 있어서,

상기 제1 저장 유닛은 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질로부터의 열화 정도와 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 더 저장하고,

상기 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛은 상기 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 비디오 품질 열화 지표를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제2항에 있어서,

영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말 상의 영상 재생 성능을 가리키는 영상 성능 파라미터, 단말 상에 영상 매체를 재생할 때 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터와, 추정 모델 특정 파라미터를 유도하는데 사용될 특성 계수들 사이의 상관관계를 저장하는 제2 저장 유닛; 및

상기 제2 저장 유닛을 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터들에 해당하는 특성 계수들을 추출하는 계수 추출 유닛을 더 포함하고,

상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 특성 계수들에 의해 특정되고 상기 코딩 비트율과 임의의 추정 모델 특정 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성에 근거하여 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터들를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제1항에 있어서,

상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터는 상기 입력 프레임율을 포함하고, 상기 다른 파라미터는 상기 코딩 비트율을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제13항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 최고 비디오 품질 계산 유닛, 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표를 계산하는 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛, 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표를 계산하는 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛, 및 상기 최고 비디오 품질, 비디오 품질 제1 변화 지표 및 비디오 품질 제2 변화 지표를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 근거하여 추정 모델을 발생시키는 추정 모델 발생 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제14항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 프레임율이 상기 입력 코딩 프레임율로 일정하게 유지될 때, 상기 비디오 품질 제1 변화 지표 및 상기 비디오 품질 제2 변화 지표에 근거한 변화도에서 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 주관적 비디오 품질도 단순 증가하고 상기 최고 비디오 품질에 수렴하는 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성으로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제15항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고 상기 최고 비디오 품질에 수렴하는 로지스틱 함수로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제14항에 있어서,

상기 최고 비디오 품질 계산 유닛은, 프레임율이 증가함에 따라 상기 최고 비디오 품질이 단순 증가하고 기결정된 최대값에 수렴하는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성에 근거하여, 상기 입력 프레임율에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제14항에 있어서,

상기 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛은, 프레임율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 제1 변화 지표가 단순 증가하는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성에 근거하여, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표 를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제14항에 있어서,

상기 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛은, 프레임율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 제2 변화 지표가 단순 증가하는 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성에 근거하여, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제14항에 있어서,

상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고 값에 해당하는 최고 비디오 품질과 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성, 상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표와 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성, 및 상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표와 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 저장하는 제3 저장 유닛을 더 포함하고,

상기 최고 비디오 품질 계산 유닛은 상기 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 상기 입력 프레임율에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하고, 상기 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛은 상기 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표를 계산하며, 상기 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛은 상기 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제2 변화 지표를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
제13항에 있어서,

영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말 상의 영상 매체의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 상기 단말 상에 영상 매체를 재생할 때 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터 및 추정 모델 특정 파라미터를 유도하는데 사용될 특성 계수들 사이의 상관관계를 저장하는 제4 저장 유닛; 및

상기 제4 저장 유닛을 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터에 해당하는 특성 계수들을 추출하는 계수 추출 유닛을 더 포함하고,

상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 특성 계수에 의해 특정되고 상기 코딩 비트율과 임의의 추정 모델 특정 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성에 근거하여, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
파라미터 추출 유닛이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하게 하는 파라미터 추출 단계;

추정 모델 특정 유닛이 상기 영상 매체 파라미터 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터(main parameter)에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터의 다른 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하게 하는 추정 모델 특정 단계; 및

비디오 품질 추정 유닛이 상기 특정된 추정 모델을 사용하여 상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 통신 네트워크를 통하여 수신되어 임의의 단말에서 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로서 주관적 비디오 품질을 출력하게 하는 비디오 품질 추정 단계를 포함하는 비디오 품질 추정 방법.
제22항에 있어서,

상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터는 상기 입력 코딩 비트율을 포함하고, 상기 다른 파라미터는 프레임율인 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제23항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 단계는 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 해당하는 프레임율을 나타내는 최적 프레임율을 계산하게 하는 최적 프레임율 계산 단계, 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 최고 비디오 품질 계산 단계, 및 상기 최적 프레임율 및 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 근거한 추정 모델을 발생시키는 추정 모델 발생 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제24항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 단계는 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 상기 최고 비디오 품질로부터의 열화도(degree of degradation)를 나타내는 비디오 품질 열화 지표를 계산하는 비디오 품질 열화 지표 계산 단계를 더 포함하고,

상기 추정 모델 발생 단계에서 상기 추정 모델은 상기 최적 프레임율, 최고 비디오 품질 및 상기 비디오 품질 열화 지표를 포함한 추정 모델 특정 파라미터에 근거하여 발생하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제24항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 입력 코딩 비트율로 일정하게 유지될 때, 꼭지점으로, 상기 최적 프레임율에서 최고 비디오 품질을 갖는 볼록 형태를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 특성으로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제26항에 있어서,

상기 추정 모델은 꼭지점으로, 상기 최적 프레임율에서 최고 비디오 품질을 갖는 볼록 형태를 나타내는 가우시안 함수(Gaussian function)로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제24항에 있어서,

상기 최적 프레임율 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최적 프레임율은 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 최적 프레임율도 단순 증가하고 기결정된 최대 프레임율에 수렴하는, 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성에 근거하여 을 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제24항에 있어서,

상기 최고 비디오 품질 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최고 비디오 품질은 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 최고 비디오 품질도 단순 증가하고 기결정된 주관적 비디오 품질 값에 수렴하는, 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제25항에 있어서,

상기 비디오 품질 열화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당 하는 비디오 품질 열화 지표는 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 열화 지표가 단순 증가하는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제24항에 있어서,

제1 저장 유닛이 상기 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 해당하는 프레임율을 나타내는 최적 프레임율과 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성, 및 상기 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질과 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 저장하도록 하는 제1 저장 단계를 더 포함하고,

상기 최적 프레임율 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 최적 프레임율은 상기 코딩 비트율 대 최적 프레임율 특성을 참조하여 계산되고, 상기 최고 비디오 품질 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 상기 최고 비디오 품질은 상기 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제31 있어서,

상기 제1 저장 단계에서, 상기 제1 저장 유닛은 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질로부터의 열화 정도와 상기 영상 매체의 코딩 비트율 사이 의 관계를 나타내는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 더 저장하고,

상기 비디오 품질 열화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 비디오 품질 열화 지표는 상기 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 참조하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제23항에 있어서,

제2 저장 유닛이 영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말 상의 영상 재생 성능을 가리키는 영상 성능 파라미터, 단말 상에 영상 매체를 재생할 때 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터와, 추정 모델 특정 파라미터를 유도하는데 사용될 특성 계수들 사이의 상관관계를 저장하도록 하는 제2 저장 단계; 및

계수 추출 유닛이 상기 제2 저장 유닛을 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터들에 해당하는 특성 계수들을 추출하도록 하는 파라미터 추출 단계를 더 포함하고,

상기 추정 모델 특정 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터는 상기 특성 계수들에 의해 특정되고 상기 코딩 비트율과 임의의 추정 모델 특정 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제22항에 있어서,

상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터는 상기 입력 프레임율을 포함하고, 상기 다른 파라미터는 상기 코딩 비트율을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제34항에 있어서,

상기 추정 모델 특정 단계는 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질을 계산하는 최고 비디오 품질 계산 단계, 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표를 계산하는 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 단계, 상기 입력 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표를 계산하는 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 단계, 및 상기 최고 비디오 품질, 비디오 품질 제1 변화 지표 및 비디오 품질 제2 변화 지표를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 근거하여 추정 모델을 발생시키는 추정 모델 발생 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제35항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 프레임율이 상기 입력 코딩 프레임율로 일정하게 유지될 때, 상기 비디오 품질 제1 변화 지표 및 상기 비디오 품질 제2 변화 지표에 근거한 변화도에서 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 증가함에 따라 상기 주관적 비디오 품질도 단순 증가하고 상기 최고 비디오 품질에 수렴하는 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성으로 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제36항에 있어서,

상기 추정 모델은 상기 영상 매체의 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고 상기 최고 비디오 품질에 수렴하는 로지스틱 함수를 사용하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제35항에 있어서,

상기 최고 비디오 품질 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 최고 비디오 품질, 프레임율이 증가함에 따라 상기 최고 비디오 품질이 단순 증가하고 기결정된 최대값에 수렴하는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제35항에 있어서,

상기 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표는, 프레임율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 제1 변화 지표가 단순 증가하는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제35항에 있어서,

상기 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표는, 프레임율이 증가함에 따라 상기 비디오 품질 제2 변화 지표가 단순 증가하는 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제35항에 있어서,

제1 저장 유닛이 상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값에 해당하는 최고 비디오 품질과 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성, 상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표와 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성, 및 상기 프레임율로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 변화도를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표와 상기 영상 매체의 프레임율 사이의 관계를 나타내는 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 저장하도록 하는 제3 저장 단계를 더 포함하고,

상기 최고 비디오 품질 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 최고 비디오 품질은 상기 프레임율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 계산되고, 상기 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표는 상기 프레임율 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성을 참조하여 계산되고, 상기 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 단계에서, 상기 입력 프레임율에 해당하는 비디오 품질 제1 변화 지표는 상기 프레임율 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 참조하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
제34항에 있어서,

제4 저장 유닛이 영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말 상의 영상 매체의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 상기 단말 상에 영상 매체를 재생할 때 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터 및 추정 모델 특정 파라미터를 유도하는데 사용될 특성 계수들 사이의 상관관계를 저장하게 하는 제4 저장 단계; 및

계수 추출 유닛이 상기 제4 저장 유닛을 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터에 해당하는 특성 계수들을 추출하게 하는 계수 추출 단계를 더 포함하고,

상기 추정 모델 특정 단계에서, 상기 입력 코딩 비트율에 해당하는 추정 모델 특정 파라미터는 상기 특성 계수에 의해 특정되고 상기 코딩 비트율과 임의의 추정 모델 특정 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성에 근거하여 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
통신 네트워크를 통하여 임의의 단말로 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매 체를 전송하기 위한 영상 통신에서, 기결정된 추정 모델을 사용하는 것에 의하여 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 추정 장치의 컴퓨터가,

파라미터 추출 유닛이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임율을 각각 포함하는 메인 파라미터로서, 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임율을 포함하는 영상 매체 파라미터를 추출하게 하는 파라미터 추출 단계;

추정 모델 특정 유닛이 상기 영상 매체 파라미터 중 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터(main parameter)에 근거하여, 주관적 비디오 품질과 상기 영상 매체 파라미터의 다른 파라미터 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하게 하는 추정 모델 특정 단계; 및

비디오 품질 추정 유닛이 상기 특정된 추정 모델을 사용하여 상기 하나의 파라미터에 해당하는 메인 파라미터에 해당하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 통신 네트워크를 통하여 수신되어 임의의 단말에서 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값으로서 주관적 비디오 품질을 출력하게 하는 비디오 품질 추정 단계를 수행하도록 하는 프로그램.