KR20140026606A - 파라미터 추정 장치, 파라미터 추정 방법, 및 파라미터 추정 프로그램 - Google Patents

파라미터 추정 장치, 파라미터 추정 방법, 및 파라미터 추정 프로그램 Download PDF

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KR20140026606A
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Abstract

파라미터 추정 장치 (600) 은, 단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 통신 스루풋 취득부 (601); 및 제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 상기 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 함수 특정 파라미터 추정부 (602) 를 구비한다.

Description

파라미터 추정 장치, 파라미터 추정 방법, 및 파라미터 추정 프로그램{PARAMETER ESTIMATING DEVICE, PARAMETER ESTIMATING METHOD, AND PARAMETER ESTIMATING PROGRAM}
본 발명은, 통신 스루풋을 추정하는 통신 스루풋 예측 장치, 및 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 제어 파라미터 결정 장치에 관한 것이다.
단위시간 당 전달 (전송) 되는 데이터 사이즈 (데이터의 양) 인 통신 스루풋을 추정하는 통신 스루풋 예측 장치가 알려져 있다. 이 종류의 통신 스루풋 예측 장치의 하나로서, 특허문헌 1에 기재되어 있는 통신 스루풋 예측 장치는, 미리 정해진 데이터 사이즈를 갖는 시험 데이터를 송신해, 당해 시험 데이터의 송신이 완료하기까지 필요로 한 시간을 측정한다. 그리고, 통신 스루풋 예측 장치는, 측정된 시간에 기초하여, 장래의 통신 스루풋을 예측한다.
일본 공개특허공보 2003－037649호
TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 를 사용한 통신에서의 통신 스루풋은, 여러가지 요인 (예를 들어, 엔드-투-엔드 (End－to－End) 지연, 패킷 로스, 크로스 트래픽, 및 무선 통신에 있어서의 전파의 강도 등) 이 복잡하게 작용함으로써, 단기간에 비교적 크게 변동한다.
예를 들어, 상기 통신 스루풋 예측 장치에 있어서, 시험 데이터의 송신이 완료한 후에, 크로스 트래픽이 증가함으로써 통신 스루풋이 저하될 수도 있거나, 또는 무선 통신에 있어서의 전파의 강도가 커지는 것에 기인하여 통신 스루풋이 증가할 수도 있다. 이들 경우에, 통신 스루풋 예측 장치가 통신 스루풋을 높은 정밀도로 추정할 수 없다는 문제가 있다.
이 때문에, 본 발명의 목적은, 상기 서술한 과제인 "통신 스루풋의 추정의 정밀도가 과도하게 낮아지는 경우가 있다는 것" 을 해결하는 것이 가능한 파라미터 추정 장치를 제공하는 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 한 실시형태인 파라미터 추정 장치는,
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 통신 스루풋 취득 수단; 및
제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 함수 특정 파라미터 추정 수단
을 구비한다.
또, 본 발명의 다른 실시형태인 파라미터 추정 방법은,
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 단계; 및
제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는 방법이다.
또, 본 발명의 다른 실시형태인 파라미터 추정 프로그램은,
정보처리 장치로 하여금,
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 것; 및
제 1 시점까지 취득된 통신 스루풋에 기초하여, 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는 프로그램이다.
본 발명은, 이상과 같이 구성되는 것에 따라, 통신 스루풋의 추정의 정밀도를 높일 수가 있다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치가 사용하는 확률 밀도 함수에 따른 통신 스루풋의 변동의 예를 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치가 사용하는 확률 밀도 함수에 기초하여 산출된 표준 편차와 실제의 통신망에 있어서 측정된 통신 스루풋에 기초하여 산출된 표준 편차를 비교한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 제 4 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 제 5 실시형태에 관련된 파라미터 추정 장치의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템의 잔여 재생 시간의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 10은 비교예로서의 전달 시스템의 잔여 재생 시간의 변화를 나타낸 그래프이다.
이하, 본 발명에 관련된, 파라미터 추정 장치, 파라미터 추정 방법, 및 파라미터 추정 프로그램의 각각의 실시형태에 대해 도 1 ~ 도 10을 참조하여 설명한다.
＜제 1 실시형태＞
도 1에 나타낸 것처럼, 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (파라미터 추정 장치) (100) 는, 통신 스루풋을 예측하는 장치이다. 통신 스루풋은, 단위시간 당 전송되는 데이터의 양이다.
통신 스루풋 예측 장치 (100) 는 정보처리 장치이다. 예를 들어, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 퍼스널 컴퓨터, 휴대전화 단말, PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Data Assistance, Personal Digital Assistant), 스마트 폰, 카 내비게이션(car navigation) 단말, 게임 단말 등이다.
통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 도시되지 않은 중앙 처리장치 (CPU；Central Processing Unit), 및 기억장치 (메모리 및 하드 디스크 드라이브 (HDD；Hard Disk Driｖe)) 를 구비한다. 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 기억장치에 기억되어 있는 프로그램을 CPU가 실행함으로써, 후술하는 기능을 실현하도록 구성된다.
(기능)
도 1은, 상기와 같이 구성된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 의 기능을 나타내는 블록도이다. 통신 스루풋 예측 장치 (100) 의 기능은, 통신 스루풋 측정부 (통신 스루풋 취득 수단) (101), 드리프트 산출부 (102), 분산 산출부 (103), 및 통신 스루풋 예측부 (통신 상태 추정 수단) (104) 를 포함한다. 드리프트 산출부 (102), 및 분산 산출부 (103) 는, 함수 특정 파라미터 추정 수단을 구성한다.
통신 스루풋 측정부 (101) 는, 통신 스루풋을 예측하는 대상이 되는 데이터의 전송 (본 실시형태에서는, 스트리밍에 의한 전송) 에 있어서의 현재의 통신 스루풋 (현시점의 통신 스루풋) 을 측정 (취득) 한다. 또한, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 는, 통신 스루풋을 다른 장치로부터 수신함으로써 취득하도록 구성될 수도 있다.
본 실시형태에서는, 통신 스루풋을 예측하는 대상이 되는 데이터의 전송은, 서버 장치로부터, 통신망을 통하여 당해 서버 장치와 접속된 클라이언트 장치에 대한, 동영상을 나타내는 데이터의 전송이다. 클라이언트 장치는, 수신한 데이터에 기초하여 동영상을 재생하도록 구성된다.
또, 본 실시형태에서는, 서버 장치는, 통신망을 통하여, TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 를 사용하는 것에 의해, 클라이언트 장치에 데이터를 송신한다. 따라서, 본 실시형태에서는, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 가 예측하는 통신 스루풋은, 서버 장치와 클라이언트 장치의 사이에 확립된 TCP 세션에 있어서의 통신 스루풋이다.
또한, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 는, TCP/IP 이외로서, 데이터의 도달을 보증하는 통신 프로토콜을 사용하는 것에 의해 전송되는 데이터에 관련된 통신 스루풋을 취득하도록 구성될 수도 있다.
또, 어느 시간 t［sec］에 있어서의 현재의 통신 스루풋을 u(t)［bps (bit per second)］라 하면, 현재의 통신 스루풋 u(t) 은, 수식 1에 나타낸 것처럼, 산출되고, 여기서, ΔT［sec］는, 미리 설정된 시간 (예를 들어, 2［sec］) 이고, ΔS［bit］는, 시각 t보다 ΔT 만큼 전의 시각 t－ΔT로부터, 시각 t까지의 기간 동안 전송된 데이터의 양 (데이터 사이즈) 이다.
[수식 1]
Figure pct00001
본 실시형태에서는, 통신 스루풋 측정부 (101) 는, 미리 설정된 인터벌 I［sec］마다, 현재의 통신 스루풋 u를 측정한다. 이로써, 통신 스루풋 측정부 (101) 는, 통신 스루풋의 시계열 데이터 (시간의 경과에 수반해 측정된 일련의 데이터) u(nI)를 취득하고, 여기서, n은 1~N의 정수이며, N는 제 1 시점 (본 실시형태에서는, 현시점) 까지 통신 스루풋 u가 측정된 횟수를 나타낸다.
드리프트 산출부 (102) 는, 통신 스루풋 측정부 (101) 에 의해 취득된 통신 스루풋 u의 시계열 데이터 u(nI) 에 기초하여 드리프트를 산출한다. 드리프트는, 통신 스루풋 u의 장기적인 시간 변화율을 나타낸다. 드리프트는 함수 특정 파라미터의 일부를 구성한다. 여기서, 함수 특정 파라미터는, 제 1 시점보다 후의 제 2 시점 (본 실시형태에서는, 장래의 시점) 에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수 (후술하는 수식 5에 나타나는 확률 밀도 함수) 를 특정하기 위한 파라미터이다.
본 실시형태에서는, 드리프트 산출부 (102) 는, 통신 스루풋 측정부 (101) 에 의해 취득된, 모든 시계열 데이터 u(nI) 중, 최신의 m개의 시계열 데이터 u(NI), u((N－1)I),…, u((N－m＋1)I) 에 기초하여 드리프트를 산출한다.
구체적으로는, 드리프트 산출부 (102) 는, 최소 이승법을 사용하는 것에 따라, 시계열 데이터 u(NI), u((N－1)I),…, u((N－m＋1)I) 를 근사하는 1차 함수의 기울기를 드리프트로서 산출한다. 즉, 드리프트 산출부 (102) 는, 수식 2에 나타낸 것처럼, 드리프트 μ를 산출하고, 여기서 ΣXk는, k가 "N－m＋1"으로부터 "N" 까지의 정수를 취했을 경우, Xk의 총합이다.
[수식 2]
Figure pct00002
드리프트 산출부 (102) 는, 현시점에 가까운 시점에서 측정된 통신 스루풋이 더 크게 가중되는 가중 최소 이승법을 사용하는 것에 따라 드리프트를 산출하도록 구성될 수도 있다.
또, 드리프트 산출부 (102) 는, 시각 t(=NI) 에 있어서의 시계열 데이터 u(nI) 의 미분 계수를 드리프트로서 산출하도록 구성될 수도 있다. 이 경우, 드리프트 산출부 (102) 는, 가장 간단한 3점 공식을 사용하는 것에 의해, 드리프트 μ를 산출하도록 구성되는 것이 바람직하다.
[수식 3]
Figure pct00003
ΔT가 비교적 작은 값으로 설정되어 있는 경우, 측정된 통신 스루풋 u(nI)는, 비교적 크게 변동한다. 이와 같은 경우, 드리프트 산출부 (102) 는, 로우 패스 필터 (예를 들어, IIR (Infinite Impulse Response) 필터) 의 통과에 의해, 시계열 데이터 u(nI) 를 평활화하고, 평활화된 계열 데이터 u(nI) 에 기초하여 미분 계수를 산출하도록 구성되는 것이 바람직하다. 이것에 의하면, 높은 정밀도로 드리프트를 산출할 수 있다.
분산 산출부 (103) 은, 통신 스루풋 측정부 (101) 에 의해 취득된 통신 스루풋 u의 시계열 데이터 u(nI) 의 분산 σ2를 산출한다. 분산은 함수 특정 파라미터의 일부를 형성한다.
구체적으로는, 분산 산출부 (103) 는, 수식 4에 나타낸 것처럼, 불편 분산을 분산 σ2로서 산출하고, 여기서, uaｖe는, 통신 스루풋 측정부 (101) 에 의해 취득된, 모든 시계열 데이터 u(nI) 중, 최신의 m개의 시계열 데이터 u(NI), u((N－1)I),…, u((N－m＋1)I) 를 평균한 값이다.
[수식 4]
Figure pct00004
본 실시형태에서, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 제 1 시점으로서 현시점 (즉, 함수 특정 파라미터를 산출하는 처리를 실행하는 시점) 을 사용하도록 구성된다. 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 제 1 시점으로서 현시점보다 전의 시점을 사용할 수도 있다. 이 경우, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 제 1 시점보다 후의 시점의 범위에 있어서, 현시점보다 전의 시점, 현시점, 또는 현시점보다 후의 시점을 제 2 시점으로서 사용해도 된다.
통신 스루풋 예측부 (104) 는, 드리프트 산출부 (102) 에 의해 산출된 드리프트 μ와 분산 산출부 (103) 에 의해 산출된 분산 σ2 와 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 실제의 통신 스루풋이 목표 범위내에 있는 확률을 산출한다. 목표 범위는 미리 설정된 통신 스루풋의 범위이다.
[수식 5]
Figure pct00005
통신 스루풋 예측부 (104) 는, 장래의 시각 t 에 있어서의 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치를 산출하도록 구성될 수도 있다. 목표 확률 범위는, 목표 확률 범위에 걸쳐 상기 확률 밀도 함수 f(u,t) 를 적분하여 얻어진 값을 미리 설정된 목표 확률치로 하는 통신 스루풋의 범위이다. 또, 목표 확률치는 목표가 되는 확률의 값이다.
더욱, 통신 스루풋 예측부 (104) 는, 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치의 적어도 1개에 기초하여, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간을 추정하도록 구성될 수도 있다.
또, 통신 스루풋 예측부 (104) 는, 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치의 적어도 1개에 기초하여, 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양을 추정하도록 구성될 수도 있다.
이와 같이, 통신 스루풋 예측부 (104) 는, 드리프트 산출부 (102) 에 의해 산출된 드리프트 μ와 분산 산출부 (103) 에 의해 산출된 분산 σ2 와 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 통신 스루풋 u를 확률적으로 예측한다고 할 수가 있다.
수식 5의 도출 방법에 대해 설명한다. 본 실시형태에서는, 수식 5는, 통신 스루풋이 드리프트를 갖는 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된다. 통신 스루풋이 드리프트를 갖는 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 것은, 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 과정 W가, 일반화된 위너 과정 (Wiener process) 이라는 것에 대응한다.
확률 과정 B(t) 가 분산이 σ2인 위너 과정 (즉, 브라운 운동) 인 경우, 하기 (1)~(3) 의 조건이 만족된다:
(1) B(t)는 독립 증분이고;
(2) 임의의 s 및 t＞0에 대해, B(s＋t)－B(s) 는, N(0,σ2 t) 를 따르고;
(3) B(0)=0, 또한, B(t)는 t=0일 때 연속한다.
여기서, N(μ,σ2) 는, 기대치가 μ이고 분산이 σ2인 정규 분포를 나타낸다. 또, B(t)가 독립 증분이라는 것은, 0≤s≤t≤s'≤t'인 경우, B(t)－B(s) 와 B(t')－B(s') 이 독립인 확률 변수가 되는 것을 의미한다.
더욱, 확률 과정 W(t) 가 일반화된 위너 과정 (즉, 드리프트를 가지는 브라운 운동) 인 경우, W(t)는, 상기 B(t) 를 이용해, 수식 6에 나타낸 것처럼 나타내어진다.
[수식 6]
Figure pct00006
또한, 일반화된 위너 과정 W(t) 의 t［sec］후에 있어서의 확률 변수 x에 대한 확률 밀도 함수 fw(x) 는 수식 7에 나타낸 것처럼 나타내진다.
[수식 7]
Figure pct00007
따라서, 통신 스루풋 u가 일반화된 위너 과정에 따라 변화하는 경우, 현시점의 시각 t를 0［sec］으로 하고, 현시점 (즉, t=0［sec］) 에 있어서의 통신 스루풋 u를 u(0)=u0이라 하면, 장래의 시각 t［sec］에 있어서의 통신 스루풋 u를 확률 변수로 한 확률 밀도 함수 f(u,t) 는, 수식 5에 나타낸 것처럼 나타내진다. 이와 같이 하여, 수식 5가 도출된다.
도 2는, 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 따른 통신 스루풋의 변동의 예를 나타낸 그래프이다. 현시점 (t=0) 으로부터, 100［sec］후까지의 통신 스루풋은, 복수의 실선에 의해 나타내어진다. 이들 통신 스루풋은, μ=5, σ=50, 또한 u0=1144［kbps］인 경우에 있어서, 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 근거한 몬테 카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulation) 을 실시하는 것으로 취득된 값이다.
수식 5에 나타낸 것처럼, 통신 스루풋 u의 확률 밀도 함수 f(u,t)의 분산은, 시각 t에 정비례해 변화한다. 즉, 확률 밀도 함수 f(u,t) 의 표준 편차는, 시각 t의 제곱근 t1/2에 정비례해 변화한다. 일점 쇄선은, 시각 t의 제곱근 t1/2에 정비례해 변화하는 값을 나타내는 곡선이다.
따라서, 도 2에 있어서, 시뮬레이션에 의해 취득된 통신 스루풋의 변동의 폭 (또는, 편차) 은, 일점 쇄선에 의해 그려진 범위내에 있으므로, 통신 스루풋이 시각 t의 제곱근 t1/2에 정비례해 변화한다는 것이 밝혀진다.
도 3은, 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여 산출된 표준 편차와 실제의 통신망에 있어서 측정된 통신 스루풋에 기초하여 산출된 표준 편차를 비교한 그래프이다. 파선은, 실제의 통신망에 있어서 측정된 통신 스루풋에 기초하여 산출된 표준 편차를 나타낸다. 실선은, 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여 산출된 표준 편차 (즉, 시간 t의 제곱근 t1/2에 정비례해 변화하는 표준 편차) 를 나타낸다.
측정된 통신 스루풋에 기초하여 표준 편차를 산출하는 방법에 대해, 보다 구체적으로 설명한다. 먼저, 미리 설정된 시간 ΔT가 경과할 때마다, 실제의 통신 스루풋을 측정한다.
통신 스루풋이 측정되는 시각 t0 에 있어서, 과거에 측정된 통신 스루풋에 기초하여, 드리프트 μ(t0) 및 표준 편차 σ(t0) 를 산출한다. 그 후, 시각 t1(＞t0) 에 있어서 측정된 통신 스루풋 u(t1), 시각 t0 에 있어서 측정된 통신 스루풋 u(t0) 와 수식 8에 기초하여, 예측 시간 T(=t1－t0) 에 대한, 정규화된 통신 스루풋 ｖ을 산출한다.
[수식 8]
Figure pct00008
이와 같은 처리를, 소정 시간 ΔT가 경과할 때마다, 여러 가지의 예측 시간 T 에 대해, 실행한다. 그리고, 각 예측 시간 T 에 대해, 정규화된 통신 스루풋 ｖ의 막대그래프 (빈도 분포) 를 취득한다. 그리고, 각 예측 시각 T 에 대해, 취득된 막대그래프에 기초하여 상기 표준 편차를 산출한다.
도 3에 있어서, 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여 산출된 표준 편차는, 실제의 통신망에 있어서 측정된 통신 스루풋에 기초하여 산출된 표준 편차에 충분히 가까운 값을 가지고 있다. 즉, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 에 의해 특정되는 확률 밀도 함수는, 실제의 통신망에 있어서의 통신 스루풋을 높은 정밀도로 나타낸다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 에 의하면, 통신 스루풋의 추정에 관한 정밀도를 높일 수가 있다. 구체적으로는, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 는, 추정된 함수 특정 파라미터에 의해 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로, 통신 스루풋 (예를 들어, 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치) 을 추정할 수 있다.
또한, 제 1 실시형태의 변형예에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 는, 수식 5에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 대신에, 통신 스루풋이 브라운 운동 (즉, 드리프트를 가지지 않는 브라운 운동) 을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 확률 밀도 함수를 사용하도록 구성될 수도 있다. 통신 스루풋이 드리프트를 가지지 않는 브라운 운동을 실시하도록 변화하는 것은, 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 과정 W가 위너 과정이라는 것에 대응한다.
이 경우, 이 변형예에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 은, 제 1 실시형태에 관련된 설명에 있어서, μ=0으로 설정함으로써, 설명된다. 또, 이 경우, 통신 스루풋 예측 장치 (100) 의 기능은, 드리프트 산출부 (102) 를 포함하지 않는 것이 바람직하다.
＜제 2 실시형태＞
다음으로, 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치에 대해 설명한다. 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치는, 상기 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 에 대해, 컨텐츠를 전달하는 점, 및 함수 특정 파라미터에 기초하여 전달하는 컨텐츠의 부호화 레이트를 결정하는 점에 있어서 다르다. 따라서, 이하, 이러한 차이점을 중심으로서 설명한다.
도 4에 나타낸 것처럼, 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (파라미터 추정 장치) (200) 는, 컨텐츠를 나타내는 데이터를 송신 (전달) 하는 장치이다. 전달 장치 (200) 는 정보처리 장치이다. 전달 장치 (200) 는, 도시되지 않은 중앙 처리장치 (CPU) 및 기억장치 (메모리 및 HDD) 를 구비한다. 전달 장치 (200) 는, 기억장치에 기억되어 있는 프로그램을 CPU가 실행함으로써, 후술하는 기능을 실현하도록 구성된다.
(기능)
도 4는, 상기와 같이 구성된 전달 장치 (200) 의 기능을 나타내는 블록도이다. 전달 장치 (200) 의 기능은, 통신 스루풋 측정부 (통신 스루풋 취득 수단) (201), 드리프트 산출부 (202), 분산 산출부 (203), 레이트 제어부 (제어 파라미터 결정 수단) (204), 컨텐츠 축적부 (205), 및 데이터 송신부 (206) 를 포함한다. 드리프트 산출부 (202) 및 분산 산출부 (203) 은 함수 특정 파라미터 추정 수단을 구성한다.
통신 스루풋 측정부 (201), 드리프트 산출부 (202), 및 분산 산출부 (203) 은, 제 1 실시형태에 관련된, 통신 스루풋 측정부 (101), 드리프트 산출부 (102), 및 분산 산출부 (103) 와 각각 같은 기능을 갖는다. 통신 스루풋 측정부 (201) 는, 후술하는 데이터 송신부 (206) 에 의한 데이터의 송신에 있어서의 통신 스루풋을 측정한다.
레이트 제어부 (204) 는, 드리프트 산출부 (202) 에 의해 산출된 드리프트 μ와 분산 산출부 (203) 에 의해 산출된 분산 σ2와 수식 9, 및 수식 10에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서 송신되는 데이터의 부호화 레이트 r*를 산출 (결정) 한다. 본 실시형태에서는, 부호화 레이트는, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 형성한다.
구체적으로는, 레이트 제어부 (204) 는, 수식 9에 나타낸 잔여 재생 시간 Tp(t) 를 항상 0보다 큰 값으로 설정하는 제약 조건하에서, 수식 10에 나타낸 평가 함수 J의 값을 최소로 하는 부호 레이트 r*를 산출한다.
[수식 9]
Figure pct00009
[수식 10]
Figure pct00010
잔여 재생 시간 Tp［sec］는, 클라이언트 장치의 기억장치에 기억되어 있는 데이터 중 여전히 재생되지 않는 부분에 기초하여 컨텐츠를 재생 가능한 시간이다. 클라이언트 장치는, 스트리밍에 의해 전달 장치 (200) 로부터 컨텐츠를 나타내는 데이터를 수신하면서, 수신한 데이터를 기억장치에 기억시키고 또한 기억되어 있는 데이터에 기초하여 컨텐츠를 재생하도록 구성된다.
또, p［무차원］는, 사용자로부터의 지시에 따라 설정된 재생 레이트이다. 재생 레이트는 단위시간 당 재생되는 컨텐츠의 재생 시간이다. 환언하면, 재생 레이트는, 컨텐츠의 재생 속도를 등속 재생에 대응하는 재생 속도로 나누어 얻어진 값이다. 또, r［bps］는 전달 장치 (200) 에 의해 송신되는 데이터의 부호화 레이트이다.
기호 α는 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치에 따라 미리 설정된 계수이다. 계수 α의 상세에 대하여는 후술한다. 또, a1 및 a2는 각각, 미리 설정된 계수이다. 계수 a1 및 계수 a2의 상세에 대하여는 후술한다. 또, raｖe는 현시점까지 전달 장치 (200) 가 송신한 데이터의 부호화 레이트를 평균한 값이다.
클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생을 정지시키지 않기 위해, 잔여 재생 시간 Tp(t) 가 0보다 큰 상태를 항상 유지할 필요가 있다. 따라서, 상기 서술한 바와 같이, 레이트 제어부 (204) 는, 수식 9에 나타낸 잔여 재생 시간 Tp(t)를 항상 0보다 큰 값으로 설정하는 제약 조건하에서, 부호 레이트 r*를 산출한다.
다음으로, 수식 9의 도출 방법에 대해 설명한다.
장래의 통신 스루풋 u가 취할 수 있는 값의 범위는, 확률 밀도 함수 f(u,t)에 의해 나타내어지는 것처럼 (도 2에 나타낸 것처럼), 시각 t의 제곱근 t1/2에 정비례해 확산할 수 있다.
따라서, 목표 확률 범위의 하한치 uinf(t)는 수식 11에 나타낸 것처럼 얻어질 수 있다. 목표 확률 범위는 통신 스루풋의 범위이며, 또한 당해 범위에 걸쳐, 확률 밀도 함수 f(u,t) 를 적분한 값을 목표 확률치로 하는 범위이다. 환언 하면, 목표 확률치는, 장래의 시각 t 에 있어서의 실제의 통신 스루풋이, 목표 확률 범위의 하한치 uinf(t) 이상인 확률이다.
[수식 11]
Figure pct00011
본 실시형태에서는, 목표 확률치는 99.87%로 설정된다. 이 경우, 목표 확률 범위는 －3σ≤u≤＋∞인 범위이다. 따라서, 계수 α는 3으로 설정된다. 목표 확률치가 84.13%로 설정되었을 경우, 목표 확률 범위는,－σ≤u≤＋∞인 범위이다. 따라서, 이 경우, 계수α는 1로 설정된다.
또, 잔여 재생 시간 Tp에 관한 미분 방정식은 수식 12에 나타낸 것처럼 나타내진다.
[수식 12]
Figure pct00012
수식 12에 있어서의 통신 스루풋 u에 수식 11에 나타낸 목표 확률 범위의 하한치 uinf(t) 를 대입함과 함께, 양변을 시각 0~t의 범위에서 적분함으로써, 수식 9가 도출된다.
이와 같이, 수식 9는, 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 도출된다. 즉, 레이트 제어부 (204) 는, 장래의 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 부호화 레이트 r*를 산출한다. 따라서, 레이트 제어부 (204) 는 보다 안전 (=fail-safe) 한 (즉, 잔여 재생 시간이 0 이하가 되기 어려운) 부호화 레이트를 산출하도록 구성된다고 말할 수가 있다.
다음으로, 수식 10의 도출 방법에 대해 설명한다.
데이터의 부호화 레이트가 높아질수록, 컨텐츠의 재생 품질 (컨텐츠가 동영상인 경우에는 콘텐츠의 화질) 이 높아진다. 또, 클라이언트 장치가 수신하는 데이터의 부호화 레이트의 변동이 작아질수록, 컨텐츠의 재생 품질의 변동 (컨텐츠가 동영상인 경우에는 콘텐츠의 화질에서의 플리커) 이 억제된다. 그 결과, 사용자가 느끼는 컨텐츠의 재생 품질이 높아진다.
즉, 부호화 레이트 r가 높아질수록 작아지고 또한 부호화 레이트 r의 변동이 작아질수록 작아지는 값을 갖도록 평가 함수 J를 결정하는 것이 바람직하다고 생각된다.
본 실시형태에서는, 부호화 레이트 r의 이승에 반비례하는 제 1 항 및 평균치 raｖe와 부호화 레이트 r 사이의 차이의 이승에 정비례하는 제 2 항의 합을, 시각 0~t의 범위에 걸쳐 적분한 함수를, 평가 함수 J로서 결정한다.
제 1 항의 비례 계수 a1 및 제 2 항의 비례 계수 a2 양자 모두는 양의 값이다. 제 1 항은 부호화 레이트 r이 높아질수록 작아지는 값을 갖는다. 제 2 항은, 부호화 레이트 r의 변동이 작아질수록 작아지는 값을 갖는다.
이와 같이 하여, 수식 10이 도출된다.
레이트 제어부 (204) 는 미리 설정된 갱신 주기가 경과할 때마다, 부호화 레이트 r*를 다시 산출한다.
컨텐츠 축적부 (205) 는, 1개의 컨텐츠 (예를 들어, 영상 또는 음성을 나타내는 정보) 를, 서로 상이한 복수의 부호화 레이트에 의해 부호화하여 얻어지는 데이터를 미리 기억 (축적) 한다.
데이터 송신부 (206) 는, 컨텐츠 축적부 (205) 에 기억되어 있는 데이터 중 레이트 제어부 (204) 에 의해 산출된 최신의 부호화 레이트 r*에 의해 부호화된 데이터를 취득하고, 취득된 데이터를, 전달 장치 (200) 와 통신 가능하게 접속된 클라이언트 장치에 송신 (전달) 한다.
본 실시형태에서는, 데이터 송신부 (206) 은, 레이트 제어부 (204) 에 의해 산출된 부호화 레이트 r*에 의해 부호화된 데이터가 컨텐츠 축적부 (205) 에 의해 기억되어 있지 않은 경우, 당해 부호화 레이트 r*를 넘지 않는 범위내에 있어서 최대의 부호화 레이트에 의해 부호화된 데이터를 취득한다.
데이터 송신부 (206) 는, 레이트 제어부 (204) 에 의해 산출된 부호화 레이트 r*에 의해 부호화된 데이터가 컨텐츠 축적부 (205) 에 의해 기억되어 있지 않은 경우, 당해 부호화 레이트 r*에 가장 가까운 부호화 레이트에 의해 부호화된 데이터를 취득하도록 구성될 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 에 의하면, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여 높은 정밀도로 부호화 레이트를 결정할 수가 있다.
더욱, 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 는, 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 제어 파라미터를 결정한다.
이것에 의하면, 결정된 부호화 레이트에 대해 충분히 높은 통신 스루풋으로 데이터가 전송되는 확률을 충분히 높일 수가 있다. 이 결과, 전달 장치 (200) (서버 장치) 가 컨텐츠를 나타내는 데이터를 스트리밍에 의해 클라이언트 장치에 전달하는 경우에 있어서, 클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 확률을 충분히 감소시킬 수 있다.
제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 는, 제어 파라미터로서 부호화 레이트를 결정하도록 구성되지만, 부호화 레이트 이외의 제어 파라미터를 결정하도록 구성될 수도 있다.
또, 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 은, 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 제어 파라미터를 결정하도록 구성되지만, 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 상한치라는 가정으로 제어 파라미터를 결정하도록 구성될 수도 있다.
＜제 3 실시형태＞
다음으로, 본 발명의 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템에 대해 설명한다. 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템은, 상기 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 에 대해, 클라이언트 장치가 부호화 레이트를 결정하는 점에 있어서 다르다. 따라서, 이하, 이러한 차이점을 중심으로서 설명한다.
도 5에 나타낸 것처럼, 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템 (1) 은, 컨텐츠를 재생하는 클라이언트 장치 (300), 및 컨텐츠를 나타내는 데이터를 전달하는 서버 장치 (400) 를 구비한다. 클라이언트 장치 (300) 및 서버 장치 (400) 는, 통신망 (본 실시형태에서는, IP (Internet Protocol) 망) 을 통하여 서로 통신 가능하게 접속되어 있다.
클라이언트 장치 (300) 및 서버 장치 (400) 는 각각 정보처리 장치이다. 클라이언트 장치 (300) 및 서버 장치 (400) 의 각각은, 도시되지 않은 중앙 처리장치 (CPU) 및 기억장치 (메모리 및 HDD) 를 구비한다. 클라이언트 장치 (300) 및 서버 장치 (400) 의 각각은, 기억장치에 기억되어 있는 프로그램을 CPU가 실행함으로써, 후술하는 기능을 실현하도록 구성되어 있다.
(기능)
도 5는, 상기와 같이 구성된 전달 시스템 (1) 의 기능을 나타내는 블록도이다.
클라이언트 장치 (300) 의 기능은, 데이터 수신부 (301), 컨텐츠 재생부 (302), 통신 스루풋 측정부 (통신 스루풋 취득 수단) (303), 드리프트 산출부 (304), 분산 산출부 (305), 및 레이트 제어부 (제어 파라미터 결정 수단) (306) 을 포함한다. 드리프트 산출부 (304) 및 분산 산출부 (305) 는, 함수 특정 파라미터 추정 수단을 구성한다.
데이터 수신부 (301) 은, 서버 장치 (400) 에 의해 송신 (전달) 되고 컨텐츠를 나타내는 데이터를 수신하면서, 수신한 데이터를 클라이언트 장치 (300) 의 기억장치에 기억시킨다.
컨텐츠 재생부 (302) 는, 상기 기억장치에 의해 기억되어 있는 데이터에 기초하여 컨텐츠를 재생한다. 본 실시형태에서는, 컨텐츠 재생부 (302) 는, 출력 장치 역할을 하는 디스플레이 및 스피커를 통해, 컨텐츠를 재생한다.
통신 스루풋 측정부 (303), 드리프트 산출부 (304), 및 분산 산출부 (305) 는, 제 1 실시형태에 관련된, 통신 스루풋 측정부 (101), 드리프트 산출부 (102), 및 분산 산출부 (103) 와 각각 같은 기능을 갖는다. 또한, 통신 스루풋 측정부 (303) 는, 데이터 수신부 (301) 에 의한 데이터의 수신에 있어서의 통신 스루풋을 측정한다.
레이트 제어부 (306) 은, 제 2 실시형태에 관련된 레이트 제어부 (204) 와 같은 기능을 갖는다. 더욱, 레이트 제어부 (306) 는, 산출된 부호화 레이트 r*를 서버 장치 (400) 에 송신한다.
서버 장치 (400) 의 기능은, 컨텐츠 축적부 (401) 및 데이터 송신부 (402) 를 포함한다. 컨텐츠 축적부 (401) 는, 제 2 실시형태에 관련된 컨텐츠 축적부 (205) 와 같은 기능을 갖는다.
데이터 송신부 (402) 는, 클라이언트 장치 (300) 에 의해 송신된 부호화 레이트를 수신한다. 데이터 송신부 (402) 는, 컨텐츠 축적부 (401) 에 의해 기억되어 있는 데이터 중, 수신된 최신의 부호화 레이트 r*에 의해 부호화된 데이터를 취득하고, 취득된 데이터를 클라이언트 장치 (300) 에 송신한다.
본 실시형태에서는, 데이터 송신부 (402) 는, 수신된 부호화 레이트 r*에 의해 부호화된 데이터가 컨텐츠 축적부 (401) 에 기억되어 있지 않은 경우, 당해 부호화 레이트 r*를 넘지 않는 범위내에서 최대의 부호화 레이트에 의해 부호화된 데이터를 취득한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템 (1) 은, 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 와 비슷한 작용 및 효과를 발휘할 수 있다.
＜제 4 실시형태＞
다음으로, 본 발명의 제 4 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치에 대해 설명한다. 제 4 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치는, 상기 제 1실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 에 대해, 통신 스루풋이 기하 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 확률 밀도 함수를 사용하는 점에 있어서 다르다. 따라서, 이하, 이러한 차이점을 중심으로서 설명한다.
도 6에 나타낸 것처럼, 통신 스루풋 예측 장치 (500) 은, 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 와 동일한 구성을 갖는 정보처리 장치이다.
(기능)
도 6은, 상기와 같이 구성된 통신 스루풋 예측 장치 (500) 의 기능을 나타내는 블록도이다. 통신 스루풋 예측 장치 (500) 의 기능은, 통신 스루풋 측정부 (통신 스루풋 취득 수단) (501), 함수 특정 파라미터 추정부 (함수 특정 파라미터 추정 수단) (502), 및 통신 스루풋 예측부 (통신 상태 추정 수단) (503) 를 포함한다.
통신 스루풋 측정부 (501) 는, 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 측정부 (101) 와 같은 기능을 갖는다.
함수 특정 파라미터 추정부 (502) 는, 통신 스루풋 측정부 (501) 에 의해 측정된 통신 스루풋 u 에 기초하여, 장래에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정한다.
본 실시형태에서는, 통신 스루풋 예측 장치 (500) 은, 수식 13에 나타낸 것처럼, 통신 스루풋이, 기하 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 확률 밀도 함수 f(u,t) 를 사용한다.
[수식 13]
Figure pct00013
제 1 파라미터 κ는, "퍼센티지 드리프트 (percentage drift)" 라고도 불린다. 제 1 파라미터 κ는, 현재 시각에 있어서의 통신 스루풋 u에 대한 증가 비율의 평균을 나타낸다. 또, 제 2 파라미터 θ는, "퍼센티지 발러틸리티 (percentage ｖolatility)" 라고도 불린다. 제 1 파라미터 κ 및 제 2 파라미터 θ는 함수 특정 파라미터를 형성한다.
구체적으로는, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 는, 수식 14 와 통신 스루풋 측정부 (501) 에 의해 측정된 통신 스루풋 u에 기초하여, 변환후 통신 스루풋 u' 를 산출한다.
[수식 14]
Figure pct00014
그리고, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 는, 수식 3에 있어서의 통신 스루풋 u에, 산출된 변환후 통신 스루풋 u' 를 대입함으로써, 변환후 통신 스루풋 u' 에 대한 드리프트 μ를 산출한다.
또한, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 는, 수식 4에 있어서의 통신 스루풋 u에, 산출된 변환후 통신 스루풋 u'를 대입함으로써, 변환 후 통신 스루풋 u'에 대한 분산 σ2를 산출한다.
그리고, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 는, 산출된 드리프트 μ와 산출된 분산 σ2과 수식 15 및 수식 16에 기초하여 (즉, 수식 15 및 수식 16에 의해 형성되는 연립 방정식을 푸는 것에 의해) 제 1 파라미터 κ 및 제 2 파라미터 θ 를 산출 (추정) 한다.
[수식 15]
Figure pct00015
[수식 16]
Figure pct00016
통신 스루풋 예측부 (503) 는, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 에 의해 산출된 제 1 파라미터 κ 및 제 2 파라미터 θ와 수식 13에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 실제의 통신 스루풋이 목표 범위내에 있는 확률을 산출한다.
또한, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 장래의 시각 t 에 있어서의 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치를 산출하도록 구성될 수도 있다. 더욱, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 산출된 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치의 적어도 1개에 기초하여, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간을 추정하도록 구성될 수도 있다.
또, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 산출된 목표 확률 범위의 상한치 및 하한치의 적어도 1개에 기초하여, 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양을 추정하도록 구성될 수도 있다.
또, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 에 의해 산출된 제 1 파라미터 κ와 수식 17에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 통신 스루풋의 평균치 (기대치) E［u(t)］를 산출하도록 구성될 수도 있다.
[수식 17]
Figure pct00017
또, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 에 의해 산출된 제 1 파라미터 κ 및 제 2 파라미터 θ, 및 수식 18에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 통신 스루풋의 표준 편차 V［u(t)］를 산출하도록 구성될 수도 있다.
[수식 18]
Figure pct00018
이와 같이, 통신 스루풋 예측부 (503) 는, 함수 특정 파라미터 추정부 (502) 에 의해 산출된 제 1 파라미터 κ 및 제 2 파라미터 θ와 수식 13에 나타낸 확률 밀도 함수 f(u,t) 에 기초하여, 장래의 시각 t 에 있어서의 통신 스루풋 u를 확률 적으로 예측한다고 말할 수가 있다.
여기서, 수식 13의 도출 방법에 대해 설명한다. 상기 서술한 바와 같이, 수식 13은, 통신 스루풋이 기하 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된다. 따라서, 통신 스루풋 u에 대한 확률 미분 방정식은, 수식 19에 나타낸 것처럼 나타내어지고, 여기서, Wt는 위너 과정을 나타낸다.
[수식 19]
Figure pct00019
수식 19를 푸는 것에 의해, 통신 스루풋 u를 나타내는 수식 20이 도출된다. 더욱, 수식 20에 기초하여, 장래의 통신 스루풋 u를 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 나타내는 수식 13이 도출된다.
[수식 20]
Figure pct00020
이상, 설명한 바와 같이, 본 발명의 제 4 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (500) 는, 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 예측 장치 (100) 와 비슷한 작용 및 효과를 발휘할 수 있다.
제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 및 제 3 실시형태에 관련된 전달 시스템 (1) 의 각각은, 통신 스루풋이 기하 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 확률 밀도 함수를 사용하도록 구성될 수도 있다.
＜제 5 실시형태＞
다음으로, 본 발명의 제 5 실시형태에 관련된 파라미터 추정 장치에 대해 도 7을 참조하면서 설명한다.
제 5 실시형태에 관련된 파라미터 추정 장치 (600) 은,
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 통신 스루풋 취득부 (통신 스루풋 취득 수단) (601); 및
취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 장래의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 함수 특정 파라미터 추정부 (함수 특정 파라미터 추정 수단) (602)
을 구비한다.
이것에 의하면, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로 통신 스루풋을 추정할 수 있다. 또, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로 부호화 레이트 등의 제어 파라미터를 결정할 수도 있다.
＜제 6 실시형태＞
다음으로, 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템에 대해 설명한다. 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템은, 상기 제 2 실시형태에 관련된 전달 장치 (200) 에 대해, 함수 특정 파라미터에 기초하여 정지 시간을 결정하는 점에 있어서 다르다. 여기서, 정지 시간은, 컨텐츠를 나타내는 데이터의 송신을 정지하는 시간이다. 따라서, 이하, 이러한 차이점을 중심으로서 설명한다.
서버 장치가, 컨텐츠를 나타내는 데이터를 스트리밍에 의해 클라이언트 장치에 송신하고 있는 동안에, 클라이언트 장치의 사용자가 컨텐츠의 재생을 중지했을 경우, 이미 클라이언트 장치에 의해 이미 수신된 데이터 중, 미재생의 부분은 사용되지 않을 것이다. 즉, 이 부분은 서버 장치로부터 클라이언트 장치로 쓸데없이 송신된 데이터이다. 이와 같은 쓸데없이 송신된 데이터가 통신 부하를 무의미하게 증가시키는 우려가 있다.
그래서, 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템에 있어서, 서버 장치는, 컨텐츠를 나타내는 데이터를 클라이언트 장치에 송신하는 송신 처리와 소정의 정지 시간 동안 당해 데이터의 송신을 정지하는 정지 처리를 교대로 반복해 실행한다. 이 때, 서버 장치는, 잔여 재생 시간을 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 정지 시간을 결정한다.
여기서, 잔여 재생 시간은, 클라이언트 장치에 의해 수신된 데이터 중 여전히 재생되지 않은 부분에 기초하여, 클라이언트 장치가 컨텐츠를 재생 가능한 시간이다. 또, 목표 잔여 재생 시간은 잔여 재생 시간의 목표치이다.
이로써, 쓸데없이 많은 데이터가 서버 장치로부터 클라이언트 장치로 송신되는 것을 회피할 수 있다.
구체적으로 말하면, 도 8에 나타낸 것처럼, 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템 (2) 는, 컨텐츠를 재생하는 클라이언트 장치 (700), 컨텐츠를 나타내는 데이터를 전달하는 서버 장치 (파라미터 추정 장치) (800) 를 구비한다. 클라이언트 장치 (700) 및 서버 장치 (800) 는, 통신망 (본 실시형태에서는, IP (Internet Protocol) 망) 을 통하여 서로 통신 가능하게 접속되어 있다.
클라이언트 장치 (700) 및 서버 장치 (800) 는 각각 정보처리 장치이다. 클라이언트 장치 (700) 및 서버 장치 (800) 의 각각은, 도시되지 않은 중앙 처리장치 (CPU) 및 기억장치 (메모리 및 HDD) 를 구비한다. 클라이언트 장치 (700) 및 서버 장치 (800) 의 각각은, 기억장치에 의해 기억되어 있는 프로그램을 CPU가 실행 함으로써, 후술하는 기능을 실현하도록 구성되어 있다.
(기능)
도 8은, 상기와 같이 구성된 전달 시스템 (2) 의 기능을 나타내는 블록도이다.
클라이언트 장치 (700) 의 기능은, 데이터 수신부 (701), 버퍼부 (702), 및 컨텐츠 재생부 (703) 를 포함한다.
데이터 수신부 (701) 는, 서버 장치 (800) 에 의해 송신 (전달) 되고 컨텐츠를 나타내는 데이터를 수신하면서, 수신한 데이터를 버퍼부 (702) 에 기억시킨다.
컨텐츠 재생부 (703) 는, 버퍼부 (702) 에 기억되어 있는 데이터에 기초하여, 당해 데이터가 나타내는 컨텐츠를 재생한다. 본 실시형태에서는, 컨텐츠 재생부 (703) 는, 출력 장치 역할을 하는 디스플레이 및 스피커를 통하여 컨텐츠를 재생한다.
서버 장치 (800) 의 기능은, 통신 스루풋 측정부 (통신 스루풋 취득 수단) (801), 드리프트 산출부 (802), 분산 산출부 (803), 정지 시간 결정부 (제어 파라미터 결정 수단) (804), 컨텐츠 축적부 (805), 및 데이터 송신부 (806) 를 포함한다. 드리프트 산출부 (802) 및 분산 산출부 (803) 는, 함수 특정 파라미터 추정 수단을 구성한다. 또, 컨텐츠 축적부 (805) 는, 제 2 실시형태에 관련된 컨텐츠 축적부 (205) 와 같은 기능을 갖는다.
통신 스루풋 측정부 (801), 드리프트 산출부 (802) 및 분산 산출부 (803) 은, 제 1 실시형태에 관련된 통신 스루풋 측정부 (101), 드리프트 산출부 (102) 및 분산 산출부 (103) 와 각각 같은 기능을 갖는다. 또한, 통신 스루풋 측정부 (801) 는, 후술하는 데이터 송신부 (806) 에 의한 데이터의 송신에 있어서의 통신 스루풋을 측정한다.
정지 시간 결정부 (804) 는, 드리프트 산출부 (802) 에 의해 산출된 드리프트 μ와 분산 산출부 (803) 에 의해 산출된 분산 σ2에 기초하여, 정지 시간을 산출 (결정) 한다. 본 실시형태에서는, 정지 시간은, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 형성한다. 정지 시간 결정부 (804) 의 상세한 기능에 대해서는 후술한다.
데이터 송신부 (806) 은, 스트리밍에 의해, 컨텐츠 축적부 (805) 에 의해 기억되어 있는 데이터를 클라이언트 장치 (700) 에 송신하는 송신 처리와 정지 시간 결정부 (804) 에 의해 결정된 정지 시간 동안 당해 데이터의 송신을 정지하는 정지 처리를 교대로 반복해 실행한다.
데이터 송신부 (806) 는, 1회의 송신 처리에 있어서, 미리 설정된 데이터량의 데이터를 송신한다. 즉, 데이터 송신부 (806) 가 1회의 송신 처리에 있어서 송신하는 데이터는, 컨텐츠를 나타내는 데이터를 상기 데이터량으로 나누는 것에 의해 생성된 복수의 부분 데이터의 하나이다.
여기서, 정지 시간 결정부 (804) 의 상세한 기능에 대해 설명한다.
정지 시간 결정부 (804) 는, 데이터 송신부 (806) 가 송신 처리의 실행을 종료할 때마다, 송신 처리의 실행을 종료하는 시점에서, 다음으로 데이터 송신부 (806) 에 의해 실행되는 정지 처리에 있어서의 정지 시간을 결정한다.
다음으로, 정지 시간의 결정 방법의 개요에 대해 설명한다.
정지 시간 결정부 (804) 는, 잔여 재생 시간을, 미리 설정된 목표 잔여 재생 시간 이상으로 유지하는 범위내에서, 당해 잔여 재생 시간을 당해 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 정지 시간을 결정한다.
여기서, 잔여 재생 시간은, 클라이언트 장치 (700) 의 버퍼부 (702) 에 기억되어 있는 데이터 (즉, 클라이언트 장치 (700) 에 의해 수신된 데이터) 중 여전히 재생되지 않은 부분에 기초하여, 클라이언트 장치 (700) 가 컨텐츠를 재생할 수 있는 시간이다. 또, 목표 잔여 재생 시간은, 잔여 재생 시간의 목표치 (예를 들어, 10초, 30초 등) 이다.
본 실시형태에서는, 정지 시간 결정부 (804) 는, 장래의 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 정지 시간을 결정한다.
다음으로, 정지 시간의 결정 방법의 상세에 대하여 설명한다.
여기서는, 컨텐츠를 나타내는 데이터가, n개의 부분 데이터 (세그먼트) ｖi (i=1, 2,…, n) 로 나뉘어지는 경우를 상정한다. 각 부분 데이터 ｖi의 데이터 사이즈 (데이터량) 를 si라 둔다. 또, 각 부분 데이터 ｖi 에 기초하여 컨텐츠를 재생할 수 있는 시간인 재생 시간을 τi라 둔다.
i－1번째의 부분 데이터 ｖi－1를 송신하는 송신 처리의 실행을 데이터 송신부 (806) 가 종료한 시점에서, 정지 시간 결정부 (804) 가, i번째의 부분 데이터 ｖi 를 송신하는 송신 처리의 직전에 실행되는 정지 처리에 있어서의 정지 시간 ai를 결정하는 경우를 상정한다. 여기서, i－1번째의 부분 데이터 ｖi－1을 송신하는 송신 처리의 실행을 데이터 송신부 (806) 가 종료한 시점 t를 0으로 둔다.
먼저, 정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 21이 성립하는지 여부를 판정한다. 수식 21이 성립하는 경우에, 시점 t의, 0 (현시점) 으로부터 송신 종료 상한 시점 Tsup 까지의 범위 (즉, 현시점으로부터 송신 종료 상한 시점 Tsup 후의 시점까지의 기간) 내의 기간에 있어서, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신을 완료 가능하다.
[수식 21]
Figure pct00021
송신 종료 상한 시점 Tsup는, 수식 22에 의해 나타내어지고, 여기서, 통신 스루풋 경계 시점 tc는, 통신 스루풋의 목표 확률 범위의 하한치 uinf(t)가 0이 되는 시점이고, 추정 정밀도 상한 시점 I는, 통신 스루풋의 추정 정밀도가 비교적 높게 유지되는 상한의 시점이다. 추정 정밀도 상한 시점 I는 미리 설정된 값이다. 추정 정밀도 상한 시점 I는, 10초 ~ 수 10초의 범위내의 값으로 설정되는 것이 바람직하다.
[수식 22]
Figure pct00022
통신 스루풋 경계 시점 tc는, 목표 확률 범위의 하한치 uinf(t) 가 0과 같다는 것을 나타내는 수식 23을 푸는 것에 의해 구해질 수 있다.
[수식 23]
Figure pct00023
드리프트 산출부 (802) 에 의해 산출된 드리프트 μ가 0인 경우, 수식 23으로부터 수식 24가 도출된다. 따라서, 정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 25에 기초하여 통신 스루풋 경계 시점 tc를 산출한다.
[수식 24]
Figure pct00024
[수식 25]
Figure pct00025
드리프트 산출부 (802) 에 의해 산출된 드리프트 μ가 0이 아닌 경우, 수식 23으로부터 수식 26이 도출된다. 더욱, 수식 26으로부터, 시점 t에 관한 2차 방정식인 수식 27이 도출된다.
[수식 26]
Figure pct00026
[수식 27]
Figure pct00027
실수의 범위에 있어서의 해가 존재하는지 여부를 나타내는 수식 27의 판별식은, 수식 28에 나타낸 것처럼 나타내진다.
[수식 28]
Figure pct00028
수식 28에 있어서의 값 D가 음인 경우, 실수의 범위에 있어서의 수식 27의 해가 존재하지 않는다. 따라서, 이 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 29에 나타낸 것처럼, 통신 스루풋 경계 시점 tc를 ∞로 설정한다.
[수식 29]
Figure pct00029
한편, 수식 28에 있어서의 값 D가 0이상인 경우, 실수의 범위에 있어서의 수식 27의 해가 존재한다. 따라서, 이 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 30에 기초하여, 통신 스루풋 경계 시점 tc를 산출한다.
[수식 30]
Figure pct00030
정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 21이 성립하지 않는 것으로 판정하는 경우, 정지 시간 ai가 0이라고 결정한다. 이 경우, 현시점으로부터 송신 종료 상한 시점 Tsup까지의 기간의 전체에 걸쳐 데이터를 송신해도, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신을 완료할 수 없다. 따라서, 현시점에서 즉시, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신을 개시하는 것이 바람직하다. 이로써, 클라이언트 장치 (700) 에 있어서의 잔여 재생 시간이 과도하게 짧아지는 것을 회피할 수 있다.
한편, 정지 시간 결정부 (804) 는, 수식 21이 성립하는 것으로 판정하는 경우, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(0) 및 최소 잔여 재생 시간 Tmin(Tsup)의 각각을 산출한다. 여기서, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(ai) 은, 현시점으로부터 송신 종료 시점 bi까지의 기간에 있어서의 잔여 재생 시간 Tp(t) 의 최소치이다. 송신 종료 시점 bi는, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신을 종료 (완료) 하는 시점이다. 최소 잔여 재생 시간 Tmin(ai)는 수식 31에 의해 나타내진다.
[수식 31]
Figure pct00031
시점 t 에 있어서의 잔여 재생 시간 Tp(t) 은, 수식 32 및 수식 33에 의해 나타내진다.
[수식 32]
Figure pct00032
[수식 33]
Figure pct00033
또, 송신 종료시점 bi는, 수식 34에 의해 구해진다. 수식 34는 수식 35로부터 도출된다. 또한, 정지 시간 ai는, 현시점 후의 정지 시간인 시점에서, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신이 개시되기 때문에, 송신 개시 시점이라고도 불린다.
[수식 34]
Figure pct00034
[수식 35]
Figure pct00035
최소 잔여 재생 시간 Tmin(ai) 는, 정지 시간 ai의 증가에 따라 단조롭게 감소한다. 따라서, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(0) 가 목표 잔여 재생 시간 Tr보다 작은 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는, 정지 시간 ai 를 0으로 결정한다.
또, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(0) 가 목표 잔여 재생 시간 Tr이상이며, 또한, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(Tsup) 가 목표 잔여 재생 시간 Tr보다 작은 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(ai) 를 목표 잔여 재생 시간 Tr와 일치시키도록, 정지 시간 ai를 결정한다.
구체적으로는, 정지 시간 결정부 (804) 는, 현시점 (t=0) 으로부터 송신 종료 상한 시점 (t=Tsup) 까지의 범위내의 서로 상이한 복수의 가 정지 시간 ci의 각각 에 대해, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(ci) 를 산출하고, 목표 잔여 재생 시간 Tr에 가장 가까운 최소 잔여 재생 시간 Tmin(ci) 이 산출되는 기초가 된 가 정지 시간 ci를 정지 시간 ai로서 결정한다.
또, 최소 잔여 재생 시간 Tmin(Tsup) 가 목표 잔여 재생 시간 Tr보다 큰 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는, 송신 종료시점 bi를 송신 종료 상한 시점 Tsup 으로 설정한다. 더욱, 정지 시간 결정부 (804) 는, 송신 종료시점 bi(=Tsup) 과 수식 34에 기초하여 정지 시간 ai를 결정한다.
이와 같이 하여, 정지 시간 결정부 (804) 는, 잔여 재생 시간 Tp(t) 를 목표 잔여 재생 시간 Tr 이상으로 유지하는 범위에서, 잔여 재생 시간 Tp(t)를 목표 잔여 재생 시간 Tr에 접근하도록, 정지 시간 ai를 결정한다.
다음으로, 본 실시형태에 관련된 전달 시스템 (2) 에 의해 발휘되는 효과에 대해 설명한다.
도 9는, 전달 시스템 (2) 에 있어서의 잔여 재생 시간의 변화를 나타낸 그래프이다. 도 9에 있어서, 파선은 통신 스루풋을 나타내고, 일점 쇄선은 부호화 레이트를 나타내고, 실선은 잔여 재생 시간을 나타낸다.
여기서는, 부호화 레이트가 750 kbps인 컨텐츠를 나타내는 데이터가 송신되는 경우를 상정하고 있다. 목표 잔여 재생 시간 Tr은 10초로 설정되어 있다. 또, 각 부분 데이터 ｖi의 데이터 사이즈는 당해 부분 데이터 ｖi 에 기초하여 컨텐츠를 10초간 재생 가능한 사이즈이다.
또, 본 실시형태에서는, 통신 스루풋은, 도 9에 나타낸 것처럼, 비교적 크게 변동한다. 이와 같은 경우에서도, 전달 시스템 (2) 에 의하면, 잔여 재생 시간이 0이 되는 것을 회피함과 함께, 잔여 재생 시간이 과도하게 커지는 것을 방지할 수 있다.
한편, 도 10은, 비교예의 전달 시스템 (비교용 전달 시스템) 에 있어서의 잔여 재생 시간의 변화를 나타낸 그래프이다. 이 비교용 전달 시스템은, 전달 시스템 (2) 에 대해, 통신 스루풋이 장래에 항상 현시점의 통신 스루풋과 같은 값을 갖는다는 가정으로 정지 시간을 결정하는 점에 있어서 다르다.
도 10에 나타낸 것처럼, 이 비교용 전달 시스템에 의하면, 잔여 재생 시간이 0이 될 수도 있다. 즉, 잔여 재생 시간이 과도하게 작아지고 클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 확률이 상대적으로 높다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 서버 장치 (800) 는, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로 정지 시간을 결정할 수가 있다.
더욱, 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 서버 장치 (800) 은, 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로 제어 파라미터의 정지 시간을 결정한다.
이것에 의하면, 결정된 정지 시간에 대해 충분히 높은 통신 스루풋으로 데이터가 전송되는 확률을 충분히 높일 수가 있다. 이 결과, 클라이언트 장치 (700) 에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 확률을 충분히 낮출 수 있다.
더욱, 본 발명의 제 6 실시형태에 관련된 서버 장치 (800) 은, 잔여 재생 시간을 목표 잔여 재생 시간 이상으로 유지하는 범위에서 당해 잔여 재생 시간을 당해 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 정지 시간을 결정한다.
이것에 의하면, 잔여 재생 시간이 과도하게 작아지는 것을 회피할 수 있다. 이 결과, 클라이언트 장치 (700) 에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 것을 보다 확실하게 회피할 수 있다.
다음으로, 제 6 실시형태의 변형예에 관련된 전달 시스템 (2) 에 대해 설명한다. 이 변형예에 관련된 전달 시스템 (2) 는, 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템 (2) 에 대해, 정지 시간 결정 방법이 간략화된다는 점에 있어서 다르다. 따라서, 이하 이러한 차이점을 중심으로서 설명한다.
이 변형예에 관련된 정지 시간 결정부 (804) 는, i번째의 부분 데이터 ｖi의 송신을 종료 (완료) 하는 시점인 송신 종료시점 bi 에 있어서의 잔여 재생 시간 Tp(bi) 를 목표 잔여 재생 시간 Tr에 접근하도록 정지 시간 ai를 결정한다.
송신 종료시점 bi 에 있어서의 잔여 재생 시간 Tp(bi)는, 수식 33으로부터 도출된 수식 36에 의해 구해진다.
[수식 36]
Figure pct00036
잔여 재생 시간 Tp(t) 가 목표 잔여 재생 시간 Tr에 일치하는 시점을 목표 일치 시점 br라 두면, 목표 일치 시점 br는 수식 36으로부터 도출된 수식 37에 의해 나타내진다.
[수식 37]
Figure pct00037
먼저, 정지 시간 결정부 (804) 는 수식 37에 기초하여 목표 일치 시점 br를 산출한다.
그리고, 목표 일치 시점 br가, 0으로부터 송신 종료 상한 시점 Tsup까지의 범위내의 값을 갖는 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는 목표 일치 시점 br를 송신 종료 시점 bi로서 결정한다.
한편, 목표 일치 시점 br 이 0으로부터 송신 종료 상한 시점 Tsup까지의 범위내의 값을 갖지 않는 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는 송신 종료 상한 시점 Tsup를 송신 종료 시점 bi로서 결정한다.
그리고, 정지 시간 결정부 (804) 는, 결정된 송신 종료 시점 bi와 수식 34에 기초하여 정지 시간 ai를 결정한다. 이 때, 정지 시간 ai가 0으로부터 송신 종료 시점 bi까지의 범위내의 값을 갖지 않는 경우, 정지 시간 결정부 (804) 는 정지 시간 ai를 0으로 재설정한다.
이와 같이 하여, 정지 시간 결정부 (804) 는, 송신 종료 시점 bi 에 있어서의 잔여 재생 시간 Tp(bi) 를 목표 잔여 재생 시간 Tr에 접근하도록, 정지 시간 ai를 결정한다.
이 변형예에 관련된 전달 시스템 (2) 도, 제 6 실시형태에 관련된 전달 시스템 (2) 과 비슷한 작용 및 효과를 발휘할 수 있다.
이상 실시형태들을 참조해 본 발명을 설명했지만, 본 발명은 상기 실시형태들로 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 구성 및 상세는, 본 발명의 범위내에 있어서 당업자가 이해할 수 있는 여러가지 방식으로 변경될 수 있다.
예를 들어, 상기 실시형태들의 각각에 있어서, 파라미터 추정 장치는, 제 1 시점까지 취득된 통신 스루풋에 기초하여, 당해 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하도록 구성된다. 그런데, 상기 실시형태들의 각각의 변형예에 있어서, 파라미터 추정 장치는, 어느 기간에 있어서 취득된 통신 스루풋에 기초하여, 당해 기간보다 전 (과거) 의 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하도록 구성될 수도 있다.
상기 실시형태들의 각각에 있어서 파라미터 추정 장치의 각 기능은, CPU가 프로그램 (소프트웨어) 을 실행함으로써 실현되지만, 회로 등의 하드웨어에 의해 실현될 수도 있다.
또, 상기 실시형태들의 각각에 있어서 프로그램은 기억장치에 기억되지만, 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 기억될 수도 있다. 예를 들어, 기록 매체는, 플렉시블 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, 및 반도체 메모리 등의 가반성 매체이다.
또, 상기 실시형태들의 각각의 다른 변형예로서, 상기 서술한 실시형태 및 변형예의 임의의 조합이 채용될 수도 있다.
＜부기＞
상기 실시형태들의 일부 또는 전부는, 이하의 부기와 같이 기재될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
(부기 1)
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 통신 스루풋 취득 수단; 및
제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 당해 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 함수 특정 파라미터 추정 수단
을 구비하는 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 통신 스루풋의 추정에 관한 정밀도를 높일 수가 있다. 따라서, 예를 들어, 추정된 함수 특정 파라미터에 의해 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로 통신 스루풋을 추정할 수 있다. 또, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여, 높은 정밀도로 부호화 레이트 등의 제어 파라미터를 결정할 수 있다.
(부기 2)
부기 1에 있어서,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 제어 파라미터 결정 수단을 구비하는 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 높은 정밀도로 부호화 레이트 등의 제어 파라미터를 결정할 수가 있다.
(부기 3)
부기 2에 있어서,
상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치이고 상기 목표 확률 범위는 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 목표 확률 범위는 당해 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위라는 가정으로 상기 제어 파라미터를 결정하도록 구성된 파라미터 추정 장치.
(부기 4)
부기 2 또는 부기 3 에 있어서,
상기 제어 파라미터는, 송신되는 데이터의 부호화 레이트이고;
상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치이고 상기 목표 확률 범위는 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 목표 확률 범위는 당해 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위라는 가정으로 상기 부호화 레이트를 결정하도록 구성된 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 결정된 부호화 레이트에 대해 충분히 높은 통신 스루풋으로 데이터가 전송되는 확률을 충분히 높일 수가 있다. 이 결과, 예를 들어, 서버 장치가 컨텐츠를 나타내는 데이터를 스트리밍에 의해 클라이언트 장치에 전달하는 경우에 있어서, 클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 확률을 충분히 낮출 수 있다.
(부기 5)
부기 2 또는 부기 3에 있어서,
스트리밍에 의해, 컨텐츠를 나타내는 상기 데이터를 클라이언트 장치에 송신하는 송신 처리와 소정의 정지 시간 동안 당해 데이터의 송신을 정지하는 정지 처리를 교대로 반복해 실행하도록 구성되고;
상기 제어 파라미터는 상기 정지 시간이며;
상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이 목표 확률 범위의 하한치이고 상기 목표 확률 범위는 상기 통신 스루풋의 범위이고 또한 상기 목표 확률 범위는 당해 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터에 의해 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위라는 가정으로, 상기 클라이언트 장치에 의해 수신된 상기 데이터 중 재생되어 있지 않은 부분에 기초하여 상기 컨텐츠를 재생할 수 있는 시간인 잔여 재생 시간을 미리 설정된 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 결정된 정지 시간에 대해 충분히 높은 통신 스루풋으로 데이터가 전송되는 확률을 충분히 높일 수가 있다. 이 결과, 클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 확률을 충분히 낮출 수 있다.
(부기 6)
부기 5에 있어서,
상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 송신 처리의 실행을 종료하는 시점에서, 다음으로 실행하는 상기 정지 처리에 있어서의 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된 파라미터 추정 장치.
(부기 7)
부기 5 또는 부기 6에 있어서,
상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 잔여 재생 시간을 상기 목표 잔여 재생 시간 이상으로 유지하는 범위에서, 당해 잔여 재생 시간을 당해 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록, 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 잔여 재생 시간이 과도하게 작아지는 것을 회피할 수 있다. 이 결과, 클라이언트 장치에 있어서의 컨텐츠의 재생 품질이 과도하게 저하되는 것을 더 확실하게 회피할 수 있다.
(부기 8)
부기 1 내지 부기 7 중 어느 하나에 있어서,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 통신 상태 추정 수단을 구비하는 파라미터 추정 장치.
이것에 의하면, 추정된 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수에 기초하여 높은 정밀도로, 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및/또는 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양을 추정할 수 있다.
(부기 9)
부기 1 내지 부기 8 중 어느 하나에 있어서,
상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 함수인 파라미터 추정 장치.
통신 스루풋의 변화는 브라운 운동에 의해 잘 나타내진다. 따라서, 상기와 같이 구성된 파라미터 추정 장치에 의하면, 높은 정밀도로 통신 스루풋을 추정할 수 있고, 또한 높은 정밀도로 제어 파라미터를 결정할 수가 있다.
(부기 10)
부기 1 내지 부기 8 중 어느 하나에 있어서,
상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 드리프트를 갖는 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 함수인 파라미터 추정 장치.
통신 스루풋의 변화는, 드리프트를 갖는 브라운 운동에 의해 잘 나타내진다. 따라서, 상기와 같이 구성된 파라미터 추정 장치에 의하면, 높은 정밀도로 통신 스루풋을 추정할 수 있고, 또한 높은 정밀도로 제어 파라미터를 결정할 수가 있다.
(부기 11)
부기 1 내지 부기 8 중 어느 하나에 있어서,
상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 기하 브라운 운동을 실시하도록변화한다는 가정으로 도출된 함수인 파라미터 추정 장치.
통신 스루풋의 변화는, 기하 브라운 운동에 의해 잘 나타내진다. 따라서, 상기와 같이 구성된 파라미터 추정 장치에 의하면, 높은 정밀도로 통신 스루풋을 추정할 수 있고, 또한 높은 정밀도로 제어 파라미터를 결정할 수가 있다.
(부기 12)
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 단계; 및
제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 당해 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는 파라미터 추정 방법.
(부기 13)
부기 12에 있어서,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 파라미터 추정 방법.
(부기 14)
부기 13에 있어서,
상기 통신 스루풋이, 당해 통신 스루풋의 범위이며 또한 당해 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치라는 가정으로, 상기 제어 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 파라미터 추정 방법.
(부기 15)
부기 12 내지 부기 14 중 어느 하나에 있어서,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 단계를 포함하는 파라미터 추정 방법.
(부기 16)
정보처리 장치로 하여금,
단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 것; 및
제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 당해 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는 파라미터 추정 프로그램.
(부기 17)
부기 16에 있어서,
상기 정보처리 장치로 하여금 또한,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는 파라미터 추정 프로그램.
(부기 18)
부기 17에 있어서,
상기 동작들은,
상기 통신 스루풋이, 당해 통신 스루풋의 범위이며 또한 당해 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치라는 가정으로, 상기 제어 파라미터를 결정하는 것을 포함하는 파라미터 추정 프로그램.
(부기 19)
부기 16 내지 부기 18 중 어느 하나에 있어서,
상기 정보처리 장치로 하여금 또한,
추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는 파라미터 추정 프로그램.
또한, 본 발명은, 2011년 7월 8일에 출원된 일본 특허출원 2011－151349호 및 2011년 9월 5일에 출원된 일본 특허출원 2011－192642호에 근거하는 우선권 주장의 이익을 향수하는 것이어서, 당해 특허 출원에서 개시된 내용의 모든 것이 본 명세서에 포함되는 것으로 한다.
산업상의 이용 가능성
본 발명은, 통신 스루풋을 추정하는 통신 스루풋 예측 장치, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 제어 파라미터 결정 장치 등에 적용 가능하다.
1 전달 시스템
100 통신 스루풋 예측 장치
101 통신 스루풋 측정부
102 드리프트 산출부
103 분산 산출부
104 통신 스루풋 예측부
200 전달 장치
201 통신 스루풋 측정부
202 드리프트 산출부
203 분산 산출부
204 레이트 제어부
205 컨텐츠 축적부
206 데이터 송신부
300 클라이언트 장치
301 데이터 수신부
302 컨텐츠 재생부
303 통신 스루풋 측정부
304 드리프트 산출부
305 분산 산출부
306 레이트 제어부
400 서버 장치
401 컨텐츠 축적부
402 데이터 송신부
500 통신 스루풋 예측 장치
501 통신 스루풋 측정부
502 함수 특정 파라미터 추정부
503 통신 스루풋 예측부
600 파라미터 추정 장치
601 통신 스루풋 취득부
602 함수 특정 파라미터 추정부
2 전달 시스템
700 클라이언트 장치
701 데이터 수신부
702 버퍼부
703 컨텐츠 재생부
800 서버 장치
801 통신 스루풋 측정부
802 드리프트 산출부
803 분산 산출부
804 정지 시간 결정부
805 컨텐츠 축적부
806 데이터 송신부

Claims (19)

  1. 단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 통신 스루풋 취득 수단; 및
    제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 상기 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 함수 특정 파라미터 추정 수단
    을 구비하는, 파라미터 추정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 제어 파라미터 결정 수단을 구비하는, 파라미터 추정 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이, 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 상기 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치라는 가정으로, 상기 제어 파라미터를 결정하도록 구성된, 파라미터 추정 장치.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터는 송신되는 상기 데이터의 부호화 레이트이고;
    상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이, 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 상기 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로, 상기 부호화 레이트를 결정하도록 구성된, 파라미터 추정 장치.
  5. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    스트리밍에 의해 컨텐츠를 나타내는 상기 데이터를 클라이언트 장치에 송신하는 송신 처리와 소정의 정지 시간 동안 상기 데이터의 송신을 정지하는 정지 처리를 교대로 반복해 실행하도록 구성되고,
    상기 제어 파라미터는 상기 정지 시간이고;
    상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 통신 스루풋이, 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 상기 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 하한치라는 가정으로, 상기 클라이언트 장치에 의해 수신된 상기 데이터 중 재생되지 않은 부분에 기초하여 상기 컨텐츠를 재생할 수 있는 시간인 잔여 재생 시간을 미리 설정된 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된, 파라미터 추정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 송신 처리의 실행을 종료하는 시점에서, 다음으로 실행하는 상기 정지 처리에 있어서의 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된, 파라미터 추정 장치.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 제어 파라미터 결정 수단은, 상기 잔여 재생 시간을 상기 목표 잔여 재생 시간 이상으로 유지하는 범위에서 상기 잔여 재생 시간을 상기 목표 잔여 재생 시간에 접근하도록 상기 정지 시간을 결정하도록 구성된, 파라미터 추정 장치.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 통신 상태 추정 수단을 구비하는, 파라미터 추정 장치.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 함수인, 파라미터 추정 장치.
  10. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 드리프트를 갖는 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 함수인, 파라미터 추정 장치.
  11. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 확률 밀도 함수는, 상기 통신 스루풋이 기하 브라운 운동을 실시하도록 변화한다는 가정으로 도출된 함수인, 파라미터 추정 장치.
  12. 단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 단계; 및
    제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 상기 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는, 파라미터 추정 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 파라미터 추정 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 통신 스루풋이, 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터로 특정되는 상기 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치라는 가정으로, 상기 제어 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 파라미터 추정 방법.
  15. 제 12 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 단계를 포함하는, 파라미터 추정 방법.
  16. 정보 처리 장치로 하여금,
    단위시간 당 전송되는 데이터의 양인 통신 스루풋을 취득하는 것; 및
    제 1 시점까지 취득된 상기 통신 스루풋에 기초하여, 상기 제 1 시점보다 후의 제 2 시점에 있어서의 통신 스루풋을 확률 변수로 한 확률 밀도 함수를 특정하기 위한 함수 특정 파라미터를 추정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는, 파라미터 추정 프로그램.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 정보처리 장치로 하여금 또한,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 데이터를 송신하기 위해서 사용되는 제어 파라미터를 결정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는, 파라미터 추정 프로그램.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 통신 스루풋이, 상기 통신 스루풋의 범위이며 또한 상기 범위에 걸쳐 추정된 상기 함수 특정 파라미터에 의해 특정되는 확률 밀도 함수를 적분한 값을 목표가 되는 확률의 값인 목표 확률치로 하는 범위인 목표 확률 범위의 상한치 또는 하한치라는 가정으로, 상기 제어 파라미터를 결정하는 것을 포함하는, 파라미터 추정 프로그램.
  19. 제 16 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 정보처리 장치로 하여금 또한,
    추정된 상기 함수 특정 파라미터에 기초하여, 상기 통신 스루풋, 데이터의 전송이 완료하기까지 필요로 하는 시간, 및 상기 제 1 시점 이후의 기간에 있어서 전송 가능한 데이터의 양 중에서 적어도 1개를 추정하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는, 파라미터 추정 프로그램.
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