WO2016125415A1 - 体感品質最適化システム、体感品質最適化装置、レコメンド要求装置、体感品質最適化方法、レコメンド要求方法及びプログラム - Google Patents

体感品質最適化システム、体感品質最適化装置、レコメンド要求装置、体感品質最適化方法、レコメンド要求方法及びプログラム Download PDF

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太一 河野
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Definitions

  • the present invention relates to an experience quality optimization technique for optimizing the quality (QoE: Quality of Experience) experienced by a user in a content distribution service.
  • QoE Quality of Experience
  • Nico Nico Douga registered trademark
  • This method is a method of estimating the user's available bandwidth in some form and distributing the content at a bit rate corresponding to the available bandwidth.
  • available bandwidth estimation methods There are several types of available bandwidth estimation methods. a. Passive type estimation method In the passive type estimation method, the available bandwidth is estimated from past communication history.
  • estimation is performed using some tendency regarding the available bandwidth.
  • the available bandwidth is estimated using time-series stationarity (see Non-Patent Document 3).
  • Active type estimation method In the active type estimation method, short communication is additionally performed before distribution, and the available bandwidth is estimated with reference to the communication performance at that time. For example, a packet group that increases sequentially is sent before communication, and the available bandwidth is estimated from the amount of change in delay until arrival (see Non-Patent Document 4).
  • c. Feedback system In the feedback system, the speed of the communication itself is measured during delivery, and the delivery rate is changed in real time according to the communication speed at that time. This method is mainly applied to video distribution in which the distribution rate can be changed on the way.
  • content is divided into short time unit files called chunk type, network quality (NW quality) etc. is measured between server / client for each chunk, based on the measurement result, Next, the distribution rate of the chunk received by the terminal is determined, and the content is distributed.
  • NW quality network quality
  • Ohshiba et al. “Short-term Available Bandwidth Estimation Method to Ensure Real-Time Communication Quality”, Transactions of Information Processing Society of Japan, 53 (2), 698-711, 2012-2.
  • Enomoto et al. "Dynamic coding rate control method suitable for high-speed mobile communication networks in media streaming", Transactions of Information Processing Society of Japan, 50 (10), p.2532-2542, 2009-10-1.
  • Sazawa et al. "Examination of Dynamic Rate Control Method for TCP Video Streaming", IEICE Technical Report, IE, Image Engineering 102 (469), p.19-24, 2002-11-15.
  • the conventional existing methods have the following problems.
  • the method in which the user selects the distribution rate has the advantage that the video distribution rate can be set according to the user's preference, but it is higher than the actual communication environment.
  • the method of selecting the distribution rate on the content distribution provider side is that the distribution rate can be set according to the amount of equipment on the distribution side, but the communication environment of each user Since the rate control is not performed according to the situation, content video distribution (rebuffering) at an excessive rate with respect to the communication environment, or content distribution at an excessive rate occurs. There is. (3) Method for selecting content distribution rate according to communication status a. Passive type estimation method Passive type estimation method requires a sufficient past end-to-end communication history, so far it has been difficult to prepare sufficient data. b. Active type estimation method The active type estimation method has a problem in that it takes time to measure the available bandwidth before communication, and thus it takes time to distribute the content.
  • the waiting time until the start of communication greatly affects the quality of experience in web applications.
  • c. Feedback method In this distribution method, the frequency of occurrence of rebuffering with playback stoppage is low, but the distribution rate (resolution) fluctuates during video viewing, so it is confirmed by subject evaluation that the viewer's QoE is not high. ing. In addition, since the distribution rate is set for the purpose of reducing rebuffering, the distribution rate may be lowered too much, causing an event that QoE is lower than when rebuffering occurs.
  • the present invention has been made in view of such problems, accumulates information related to NW quality / QoE for each content distribution, and estimates a distribution method for optimizing QoE based on the information,
  • the purpose is to provide technology that makes it possible to make recommendations.
  • the experience quality optimization system is a experience quality optimization system for optimizing the quality (QoE: Quality of Experience) experienced by a user in a content distribution service.
  • QoE Quality of Experience
  • a recommendation requesting device that transmits a parameter candidate and receives a recommendation value that optimizes QoE, and a delivery parameter that estimates QoE based on the delivery parameter candidate input by the recommendation requesting device and optimizes the QoE Is calculated as a recommendation value, and a sensation quality optimizing device that outputs the recommendation value is provided.
  • the experience quality optimization apparatus is an experience quality optimization apparatus for optimizing QoE in a content distribution service, and inputs distribution parameter candidates for content distribution and optimizes QoE. Based on a parameter input / output unit that outputs a recommendation value, and a distribution parameter candidate input by the parameter input / output unit, an estimation value that estimates a QoE and calculates a distribution parameter that optimizes the QoE as the recommendation value A recommendation value calculation unit.
  • a recommendation request device is a recommendation request device for optimizing QoE in a content distribution service, and for requesting a distribution parameter for optimizing QoE as a recommendation value.
  • a distribution parameter output unit that outputs a distribution parameter candidate to the sensation quality optimization device; and a recommendation value reception unit that receives the recommendation value from the sensation quality optimization device.
  • FIG. 1 The figure which shows the system outline
  • FIG. The figure explaining an example of the definition of the input-output data in the OTT interface of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 1 The figure explaining an example of the definition of the input-output data in the OTT interface of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. The figure which shows an example of the table and parameter list which were memorize
  • FIG. The figure which shows an example of the table and parameter list which were memorize
  • FIG. The figure which shows an example of the table and parameter list which were memorize
  • FIG. The figure which shows an example of the table and parameter list which were memorize
  • FIG. The figure explaining the process performed by the throughput estimation function 11 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 12 The figure explaining the process performed by the throughput estimation function 11 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 12 The figure explaining the process performed by the reproduction
  • FIG. 13 The figure explaining the process performed by the QoE estimation function 13 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 13 The figure explaining the process performed by the resolution and frame rate recommendation function 14 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. The figure explaining the process performed by the initial coding parameter recommendation function 15 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 12 Processing included in the initial coding parameter recommendation function 15 (FIG. 12), which is executed by the function 15-1 that outputs the overall QoE and the coding parameter table T12 from the coding bit rate array and the average throughput distribution.
  • FIG. 12 Processing included in the initial coding parameter recommendation function 15 (FIG. 12), which is executed by the function 15-1 that outputs the overall QoE and the coding parameter table T12 from the coding bit rate array and the average throughput distribution
  • the figure explaining the process performed by the function 15-2 which is a function contained in the said initial coding parameter recommendation function 15 (FIG. 12), and outputs average throughput distribution table T11.
  • the figure explaining the process performed by the function 15-3 which converts from table T12 to average throughput-QoE table T13.
  • the function included in the function 16-2 (FIG. 21) for calculating the local average QoE and QoE of the real-time encoding parameter recommendation function 16 and executed by the function 16-4 for creating the average throughput-QoE table FIG.
  • FIG. 1 The figure explaining the process performed by the throughput table information update function 21 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. The figure explaining the process performed by the viewing log update function 22 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. The figure explaining the process performed by the viewing log update function 22 of the said experience quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system overview of a sensation quality optimization system according to an embodiment of the present invention.
  • the experience quality optimization system includes a “recommendation requesting device 40” that requests parameters for optimal distribution in a video distribution system (hereinafter referred to as OTT (Over-The-Top)) of a content distribution company, It is composed of two devices, “Experience Quality Optimization Device 1” that estimates QoE from various delivery parameters and recommends the optimum parameters.
  • OTT Over-The-Top
  • the recommendation requesting device 40 outputs a delivery parameter candidate for content delivery to the experience quality optimizing device 1 in order to request a delivery parameter for optimizing QoE as a recommendation value, and the experience quality.
  • a recommendation value receiving unit 42 for receiving the recommendation value from the optimization device 1.
  • the sensation quality optimizing device 1 has two functions of “estimation / recommendation function (estimated value / recommendation value calculation unit 10)” and “data storage function (setting value update unit 20)”. The following services are provided through the IP network.
  • Each of the recommendation requesting device 40 and the sensation quality optimizing device 1 includes a CPU, which is a computer, a storage device, an input / output device, and a communication device, and the CPU is configured according to a program stored in the storage device. Various functions are executed by controlling the operation. Further, for each of the recommendation requesting device 40 and the sensation quality optimizing device 1, each unit (each function) may be a hardware circuit (such as an integrated circuit).
  • the following operation is a specific example of the operation of the experience quality optimization system.
  • a user When a user views a video, it sends a video request to the video distribution system. At that time, the user transmits user attribute information (e.g., usage location, network usage mode, terminal information) via an application or a browser.
  • user attribute information e.g., usage location, network usage mode, terminal information
  • the video distribution system that has received the video viewing request includes the user attribute information and the encoding conditions (distribution rate, resolution, frame rate, etc.) of each of the plurality of image quality prepared in the video distribution system for the corresponding video. These may be referred to as delivery parameter candidates) and sent to the sensation quality optimizing apparatus 1 to inquire about the optimal encoding conditions.
  • the sensation quality optimization device 1 uses the technology described in detail below for the received request to calculate an encoding condition that maximizes QoE and returns it as a response to the video distribution system.
  • the video distribution system distributes video to users under the received conditions. After viewing the moving image, the user inputs viewing log information (throughput information, network information, etc.) as a result to the experience quality optimization system.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the sensation quality optimization apparatus 1 in the sensation quality optimization system.
  • the sensation quality optimizing device 1 includes an estimated value / recommendation value calculation unit 10, a set value update unit 20, and a parameter input / output unit 30.
  • the estimated value / recommendation value calculation unit 10 includes data received from the recommendation requesting device 40 and the IPT via the IP network, a viewing log and a throughput table stored in the storage unit 24 of the setting value update unit 20, Based on set values such as constants, various estimated values and recommended values for optimizing QoE are calculated and output.
  • the set value update unit 20 updates information of the viewing log and the throughput table based on data from the OTT. Further, based on the input data from the OTT and the system administrator of the sensation quality optimizing device 1, the setting value of the sensation quality optimizing device 1 is updated.
  • the parameter input / output unit 30 receives a recommendation request from the recommendation requesting device 40 via an IP network or the like, receives a distribution parameter, and transmits a recommendation value calculated by the estimated value / recommendation value calculating unit 10.
  • the estimated value / recommendation value calculation unit 10 includes a throughput estimation function 11, a reproduction stop state estimation function 12, a QoE estimation function 13, a resolution / frame rate recommendation function 14, an initial encoding parameter recommendation function 15, and a real-time encoding parameter recommendation function. It consists of sixteen functional blocks.
  • the set value update unit 20 includes three functional blocks, a throughput table information update function 21, a viewing log update function 22, and a set value reference function 23, and a storage unit 24.
  • the parameter input / output unit 30 receives and transmits IP packet data via the OTT interface with the OTT via the IP network.
  • the set value reference function 23 of the set value update unit 20 communicates commands and data with the system administrator input / output device 25 of the sensation quality optimizing device 1 via an administrator interface (CUI). To output data.
  • CUI administrator interface
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an outline of main functions in the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 4 is a diagram showing a processing flow of the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 5A is a diagram for explaining an example of the definition of input / output data in the OTT interface of the sensation quality optimization device 1.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating the definition of input / output data in the OTT interface of the sensation quality optimization system 1.
  • FIG. 5C is a diagram illustrating the definition of input / output data in the OTT interface of the sensation quality optimization system 1.
  • FIG. 5D is a diagram illustrating the definition of input / output data in the OTT interface of the sensation quality optimization system 1.
  • FIG. 5E is a diagram for explaining the definition of input / output data in the OTT interface of the sensation quality optimization system 1.
  • each input / output data “service ID”... “Average playback stop time” “reproduction stop count”. Define Format, Sample value, Lower limit, Upper limit, Data overview, and Related functions.
  • the corresponding input / output data is input to and from which function between the OTT and the sensation quality optimizing device 1.
  • Imn indicating the function mn of the input destination and "Imn” indicating the function of the input destination, and "Omn” indicating the combination of the function "O” indicating the output and the function mn of the output source for the output data.
  • the input data “service ID” from the OTT is an ID assigned to each delivery service by the OTT, and the functions 11 to 16 of the estimated value / recommendation value calculation unit 10 and the viewing log update of the setting value update unit 20 are updated.
  • the data is input to the function 22 (I11 to I16, I22).
  • “average throughput average” indicates an average value [kbps] of average measured throughput calculated by the throughput estimation function 11 of the estimated value / recommendation value calculation unit 10 and output to the parameter input / output unit 30 ( O11).
  • 6A and 6B are diagrams illustrating definitions of other data used in each function of the sensation quality optimization device 1.
  • FIG. 7A is a diagram showing an example of a table and a list of parameters stored in the storage unit 24 that is referred to and updated in each function of the sensation quality optimization device 1.
  • FIG. 7B is a diagram illustrating an example of a table and a list of parameters stored in the storage unit 24 that is referred to and updated in each function of the sensation quality optimization device 1.
  • FIG. 7C is a diagram illustrating an example of a list of tables and parameters stored in the storage unit 24 that is referred to and updated in each function of the sensation quality optimizing device 1.
  • FIG. 7D is a diagram illustrating an example of a table and a list of parameters stored in the storage unit 24 that is referred to and updated in each function of the sensation quality optimization apparatus 1.
  • FIG. 7E is a diagram showing an example of a table and a list of parameters stored in the storage unit 24 that is referred to and updated in each function of the sensation quality optimizing device 1.
  • “(day of the week, time) -calendar information conversion table T1” in FIG. 7A is referred to by the throughput estimation function 11 of the estimated value / recommendation value calculation unit 10, and “resolution table T8” in FIG.
  • the “viewing log R” in FIG. 7E is updated by the viewing log update function 22 of the set value update unit 20, and is referred to by the resolution / frame rate recommendation function 14 of the estimated value / recommendation value calculation unit 10.
  • FIG. 1 An overview of processing executed based on the various data, tables, and parameters shown in Fig. 1 will be described.
  • the throughput estimation function 11 is a function for calculating information related to throughput from the input information of the OTT.
  • the throughput estimation function 11 receives various input data (service ID) from the OTT via the IP network via the OTT interface (FIG. 2) for each content distribution request of the user of the content distribution service.
  • service ID input data
  • Design ID date and time
  • the following are optional parameters use server, distribution server group, user ID, fixed / mobile identifier, server speed control, [IP address or carrier name], [cell ID or coordinate], wi-fi usage determination )
  • Is input Is input, and information related to throughput [throughput average average, throughput average deviation, throughput deviation average, user actual average average, user actual average deviation, user actual deviation average] is calculated and output.
  • the playback stop state estimation function 12 is a function of calculating information related to playback stop from the input information of the OTT and information related to the throughput.
  • the reproduction stop state estimation function 12 receives various input data (from the OTT via the IP network via the OTT interface (FIG. 2) via the IP network for each content distribution request of the user of the content distribution service.
  • Service ID, design ID, encoding bit rate, average throughput, throughput deviation, video duration, the following are input optional parameters (playback start threshold, playback restart threshold, playback stop threshold).
  • coefficients coefficient tables 4 and 5 stored in the storage unit 24 for the internal system, the average playback stop count and the average playback stop time are calculated and output.
  • the QoE estimation function 13 is a function for calculating QoE from information related to encoding.
  • the QoE estimation function 13 performs various types of input data (service ID) via the OTT interface (FIG. 2) of the parameter input / output unit 30 via the IP network from the OTT for each content distribution request of the user of the content distribution service. , Design ID, encoding bit rate, resolution, frame rate, and the following optional parameters (reproduction stop count, reproduction stop time length array) are input, and QoE is calculated and output.
  • the resolution / frame rate recommendation function 14 is a function for calculating the resolution and frame rate at which QoE is maximized from the encoding bit rate.
  • the resolution / frame rate recommendation function 14 is executed every time a content distribution service is designed and redesigned (encoding, etc.), and is connected to the OTT interface of the parameter input / output unit 30 from the OTT via an IP network.
  • Various input data service ID, design ID, encoding bit rate, and the following optional parameters (number of playback stop times, playback stop time length, resolution array, frame rate array)) are input via (FIG. 2), Calculate and output resolution, frame rate, and QoE.
  • the initial encoding parameter recommendation function 15 is a function for calculating an encoding parameter that maximizes the average QoE (overall average QoE) of the entire user.
  • the initial encoding parameter recommendation function 15 is executed every time the content distribution service is designed and redesigned (encoding, etc.), and is performed from the OTT via the IP network via the OTT interface ( Various input data (service ID, design ID, number of encodings, the following is an optional parameter (encoding bit rate array)) is input via FIG. 2), and the overall average QoE and encoding parameter table T12 are calculated. Output.
  • the real-time encoding parameter recommendation function 16 is a function for calculating information related to encoding parameters from the input information of the OTT.
  • the real-time encoding parameter recommendation function 16 performs various types of input data via the OTT interface (FIG. 2) of the parameter input / output unit 30 from the OTT via the IP network for each content distribution request of the user of the content distribution service.
  • Service ID, design ID, date and time the following are optional parameters (use server, distribution server group, user ID, fixed / mobile identifier, server speed control, [IP address or carrier name], [cell ID or coordinate], wi- fi usage decision, OTT encoding parameter table, video duration, playback start threshold, playback restart threshold, playback stop threshold)), resolution, frame rate, encoding bit rate, QoE, local average Calculate QoE and output input / output as a log.
  • the local average QoE is equivalent to the average QoE of all users in the same network environment as the user who is the recommendation target.
  • the throughput table information update function 21 uses a throughput table ("(calendar information, base station ID) -speed conversion table T4", "(calendar information, NW name) -speed conversion table T5" or "(calendar information, use server). ) -Speed conversion table T6 ").
  • the update cycle is based on the time of system operation, and is automatically started once every 1 to 5 minutes, for example, update target designation information (calendar) in the input information from the OTT.
  • the update target table is updated based on the information, the use server, and the NW name.
  • the viewing log update function 22 is a function for newly creating and updating the viewing log R.
  • the viewing log update function 22 uses input data (user ID, fixed / mobile identifier, date / time, usage server, distribution server group, IP address, carrier name, cell ID, coordinates, average measured throughput) as input information of the OTT. Measured throughput deviation, service ID, design ID, video stop count, video file ID, browser used, OS used, wi-fi usage determination, file size, video bit rate, carrier identifier, NW name, option tags 1-10) If it exists, new addition or update to the viewing log R stored in the storage unit 24 is performed.
  • the set value reference function 23 is a function for referring to and updating set values (FIGS. 7A to 7E) such as tables, parameters, and coefficients (constants) stored in the storage unit 24. Based on the input data from the OTT and the command data from the system manager of the sensation quality optimizing device 1, setting values used in the respective functions of the sensation quality optimizing device 1 are updated.
  • the CPU controls the operation of each unit in accordance with instructions described in the program that controls each function stored in the storage device, and the software and hardware cooperate with each other.
  • the throughput estimation function 11, the reproduction stop state estimation function 12, the QoE estimation function 13, the resolution / frame rate recommendation function 14, the initial encoding parameter recommendation function 15, A real-time encoding parameter recommendation function 16, a throughput table information update function 21, a viewing log update function 22, and a set value reference function 23 are realized.
  • Each function of the information update function 21, the viewing log update function 22, and the set value reference function 23 can also be realized as a hardware circuit incorporating the processing.
  • the technique used by the throughput estimation function 11 in the present embodiment is a technique for estimating the current throughput from a past viewing log (actual throughput value) of the user's network environment.
  • the average / deviation of the throughput is calculated by using the usage network information and the time zone information as input and referring to the viewing log database of the usage base station / ISP. Detailed processing will be described below.
  • FIG. 8A and 8B are diagrams for explaining processing executed by the throughput estimation function 11 of the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 8A mainly shows a processing procedure
  • FIG. 8B shows an example of a table used in the procedure.
  • the day of the week label that matches the date may be selected by collating with calendar information or the like.
  • a label indicating a holiday is selected, and in other cases, a label indicating a day of the week (Sunday to Saturday) is selected.
  • Input data includes the following common data for mobile and fixed: service ID, design ID, date / time (year / month / day / time), optional parameters (use server, distribution server group, user ID, fixed / Mobile identifier, server speed control).
  • Wi-fi usage determination data and data when wi-fi usage determination is false include carrier name, cell ID (or coordinates, or both), and wi-fi There is an IP address as data when the usage judgment is true. It should be noted that unnecessary information may be included in the input data. This is because it is input to the viewing log update function 22.
  • step S112 based on the input data, it is determined whether the user terminal is a fixed terminal, a wi-fi using terminal, or a mobile terminal (mobile) not using wi-fi (step S112).
  • the IP address of the user terminal is converted into an NW name according to the IP address-ISP conversion table T2 (step S113a).
  • the carrier name corresponding to the user terminal is converted into a carrier identifier according to the carrier name-carrier identifier conversion table T3, and a cell ID is assigned (step S113b).
  • the content of the viewing log R corresponding to the input data stored in the storage unit 24 is updated by the viewing log update function 22 of the set value update unit 20 (step S114).
  • step S116 it is determined whether or not a utilization server is input as the input data.
  • server speed control information When the usage server is input, it is determined whether or not server speed control information is input as the input data. When the server speed control information is input, the value of the server speed control information is determined. Is the average throughput of the server, and the average throughput deviation and the average deviation are set to “0”. If the server speed control information is not input, the average throughput, average throughput deviation, average throughput deviation of the usage server is determined according to (calendar information, usage server) -speed conversion table T6 (step S117). .
  • the average throughput average of the NW acquired in step S115 is compared with the average throughput average of the utilization server acquired in step S117, and corresponds to the smaller average throughput average and the average throughput average.
  • the throughput average deviation and the throughput deviation average are output (step S118).
  • step S119 If the use server is not input, the throughput average average, throughput average deviation, and throughput deviation average of the NW acquired in step S115 are output (step S119).
  • the elapsed time is within the past log search period (11_time) and the measured throughput average and measured If there is more than the number of past log calculations (11_limit) that have a throughput deviation and the same (user ID, distribution server group, NW name, calendar information), the latest number of viewing logs for that user (11_limit ) To calculate the throughput.
  • the average value of the measured actual throughput average is calculated as the user actual average average
  • the deviation of the actual measured throughput average is calculated as the user actual average deviation
  • the average value of the actual measured throughput deviation is calculated as the user actual average deviation.
  • the user terminal is a mobile terminal (mobile) that does not use wi-fi and there are coordinates as the input data
  • the elapsed time is searched in the viewing log R stored in the storage unit 24.
  • Logs that have a measured throughput average and measured throughput deviation within the period (11_time), and that match are the number of past logs calculated ( 11_limit) or more, the same throughput calculation as described above is performed for the latest calculation count (11_limit) of the viewing log of the user.
  • the user terminal is a mobile terminal (mobile) that does not use wi-fi and there is no coordinates as the input data
  • the elapsed time is searched in the viewing log R stored in the storage unit 24.
  • Logs that have an average measured throughput and measured throughput deviation within the period (11_time) and have the same (user ID, distribution server group, cell ID information (base station ID), calendar information) are the number of past log calculations (11_limit) If there is the above, the same throughput calculation as described above is performed for the latest calculation count (11_limit) of the viewing log of the user.
  • the value obtained from the above calculation is the user record. However, according to the calculation result flag (11_use_user_result) of the user result, depending on the calculation target user, this process (S120) is skipped, and the throughput average / average deviation / deviation average of the user result is not output.
  • the throughput average average, throughput average deviation, and throughput deviation average estimated in step S118 or S119 and the user actual average average, user actual average deviation, and user actual deviation average calculated in S120 are OTT. Is output.
  • the reproduction stop state estimation technique in the reproduction stop state estimation function 12 is a throughput average / deviation that is an output value of the throughput estimation technique, an encoding bit rate, a moving image length (duration), a reproduction start threshold value / reproduction. This is a technique for estimating the number of playback stops / playback stop time from the stop threshold / playback restart threshold.
  • the terminal has a buffer for storing received data, and playback start, stop, and restart operations are determined according to the remaining capacity of the buffer.
  • a model formula for estimating the playback stop state is constructed by performing a simulation or the like, and the playback stop state is estimated using the model formula.
  • the number of playback stops is input using the throughput average / deviation, coding bit rate, video length (duration), playback start threshold / playback stop threshold / playback restart threshold as inputs. And the playback stop time is obtained.
  • Each formula used in this embodiment is an example, and other formulas may be used.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating processing executed by the reproduction stop state estimation function 12 of the sensation quality optimization device 1.
  • Video duration the following are optional parameters (playback start threshold, playback restart threshold, playback stop threshold, coefficients e1 to e8, coefficients f1 to f6, DR_norm (normalized video duration), BR_norm (normalized bit rate) ), Estimate_unit, IT_dr, RT_dr, ST_dr)) is input, the average playback stop count SC and the average playback stop time SL are estimated and output to the OTT according to the following formulas 5, 6, and 5-6. (Step S121).
  • SC is the average playback stop count
  • SL is the average playback stop time
  • T is the average throughput
  • T_std is the throughput deviation
  • BR is the encoding bit rate
  • DR is the video duration.
  • IT is a playback start threshold value.
  • RT is a reproduction restart threshold
  • ST is a reproduction stop threshold.
  • e1 to e8 are constants
  • f1 to f6 are constants
  • DR_norm is a normalized video duration
  • BR_norm is a normalized bit rate
  • EU is an estimation unit.
  • the playback start threshold IT, playback restart threshold is set from the playback threshold table T7 based on the service ID and design ID. A value RT and a reproduction stop threshold value ST are acquired.
  • the coefficients e1 to e8 and the coefficients f1 to f6 are not input, the coefficients e1 to e8 of the equation 5 are obtained from the coefficient table 4 based on the service ID and the design ID, and the equation 6 is obtained from the coefficient table 5. Get the coefficients f1 to f6.
  • DR_norm, BR_norm, estimate_unit, IT_dr, RT_dr, and ST_dr are not input, the DR_norm, BR_norm, estimate_unit, IT_dr, RT_dr, and ST_dr are acquired from the configuration file F1.
  • the average reproduction stop count SC is estimated from the input information using Equation 5
  • the average reproduction stop time SL is estimated from the input information using Equation 6.
  • the QoE estimation technique of the present embodiment is a technique for estimating QoE from the encoding bit rate, resolution, and frame rate.
  • a relationship between QoE and various encoding bit rates / resolutions / frame rates is obtained by a subjective evaluation experiment, and the relationship is expressed as a model formula.
  • QoE can be calculated by inputting an encoding bit rate, resolution, and frame rate into the model formula.
  • Equation 2 or the like QoE can be calculated in consideration of the number of times playback is stopped and the length of playback stop time.
  • Each formula used in this embodiment is an example, and other formulas may be used.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining processing executed by the QoE estimation function 13 of the sensation quality optimization device 1.
  • various input data (service ID, design ID, encoding bit rate, resolution, frame rate, etc.) from the OTT content delivery server via the parameter input / output unit 30 are input optional parameters (number of playback stop times, playback stop time length array)), first, the coefficient array 1 is obtained from the coefficient table 1 based on the service ID and design ID, and the following formula 1 (sign) QoE_C (intermediate parameter) is calculated in accordance with the calculation quality estimation) (step S131).
  • bitrate is the encoding bit rate
  • RS is the resolution
  • FR is the frame rate
  • a 1 to a 5 and b 1 to b 4 are constants.
  • the playback stop time length array is not input when the number of playback stops is 1 or more, it is processed as an error.
  • the coefficient array 2 is acquired from the coefficient table 2 based on the service ID and the design ID. Based on the coefficient array 2 and the QoE_C calculated by the expression 1, and the input data, the following expression 2 QoE_CR (intermediate parameter) is calculated according to (QoE estimation) (step S132).
  • Min (A, B) is a function that returns a smaller value of A and B
  • n is the number of playback stops
  • RL i is the playback stop time length that occurred i-th.
  • c 1 and c 2 are constants.
  • the coefficient array 3 is acquired from the coefficient table 3 based on the service ID and the design ID. Based on the coefficient array 3 and the QoE_CR calculated by the expression 2 and the input data, the following expression 3 QoE is calculated according to (terminal correction), and is output to the OTT as estimated QoE (step S133).
  • r is 1 when there is a playback stop and is 0 when there is no playback stop.
  • D 1 to d i are constants.
  • Equation 3 QoE_CR
  • FIG. 11 is a diagram illustrating processing executed by the resolution / frame rate recommendation function 14 of the sensation quality optimization device 1.
  • various input data (service ID, design ID, encoding bit rate, the following are optional parameters (reproduction) from the OTT content distribution server via the parameter input / output unit 30 (Stop count, playback stop time length, resolution array, frame rate array) are input, the recommended resolution, frame rate, and QoE are calculated and output to the OTT (step S141).
  • the QoE estimation process by the QoE estimation function 13 is repeatedly executed for all resolution and frame rate pairs included in the input resolution array and frame rate array (step S142). , The resolution and frame rate at which the QoE is maximized, and the QoE are output.
  • a resolution array corresponding to the service ID and design ID is acquired from the resolution table T8.
  • the frame rate array corresponding to the service ID and design ID is acquired from the frame rate table T9.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining processing executed by the initial coding parameter recommendation function 15 of the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 13 is a function included in the initial coding parameter recommendation function 15 (FIG. 12), which is based on the function 15-1 for outputting the overall QoE and the coding parameter table T12 from the coding bit rate array and the average throughput distribution. It is a figure explaining the process performed.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining processing executed by the function 15-2 that is included in the initial encoding parameter recommendation function 15 (FIG. 12) and outputs the average throughput distribution table T11.
  • FIG. 15 is a function included in the function 15-1 (FIG. 13) that outputs the overall QoE and the coding parameter table T12 from the coding bit rate array and the average throughput distribution of the initial coding parameter recommendation function 15.
  • FIG. 16 is a diagram for describing processing executed by a function 15-3 for converting from an encoding parameter table T12 to an average throughput-QoE table T13.
  • an encoded bit rate array corresponding to the input service ID and design ID is acquired from the encoded bit rate table T10.
  • the average throughput distribution table T11 is acquired by the function 15-2 (FIG. 14) that outputs the average throughput distribution table T11 described later (step S152).
  • step S151 all the codes included in the encoded bit rate array list L1 output in step S151 are input using the input service ID and design ID and the average throughput distribution table T11 acquired in step S152.
  • the overall average QoE is calculated and the coding parameter table T12 is output for the coded bit rate array by the function 15-1 (FIG. 13) described later (steps S153 and S154). That is, the overall average QoE and the encoding parameter table T12 are obtained for each encoding bit rate array included in the encoding bit rate array list L1.
  • step S154 the coding parameter table T12 and the overall average QoE when the overall average QoE output in step S153 is maximized and the overall average QoE are output to the OTT (step S154).
  • the function 15-1 for outputting the overall QoE and the encoding parameter table T12 from the encoded bit array and the average throughput distribution in FIG. 13, first, it is included in the encoded bit rate array input from step S154 (FIG. 12). For all coding bit rates, QoE, resolution, and frame rate are calculated in accordance with the resolution / frame rate recommendation function 14 (see FIG. 11), and the QoE, resolution, and frame rate for each coding bit rate array are calculated. The associated encoding parameter table T12 is generated (steps S15-11 and S15-12).
  • the function 15-3 (FIG. 15) described later converts the coding parameter table T12 into the average throughput-QoE table T13 (step S15-13), and the converted average throughput-QoE table T13 and the step Based on the average throughput distribution table T11 acquired in S152 (FIG. 12), the overall average QoE is calculated according to the following Equation 4 (step S15-14).
  • N in the above expression indicates which class (n-th class) in the average throughput class in the tables T11 and T13.
  • step S15-11 the coding parameter table T12 generated in step S15-11 and the overall average QoE calculated in step S15-14 are output to step S154 in FIG.
  • the average measured throughput corresponding to the log of the date and time up to and including the current date and time is selected, and the average throughput array is extracted (step S15-21).
  • an average throughput distribution table T11 is generated from the average throughput array extracted from the viewing log R, and the function 15 -1 (FIG. 13) is output to step S15-14 (step S15-22).
  • step S15-3 In the function 15-3 for converting from the coding parameter table T12 to the average throughput-QoE table T13 in FIG. 15, all of the coding parameter table T12 generated in step S15-11 of the function 15-1 (FIG. 13). Is converted into an average throughput to generate a Tmp table T14 (step S15-31).
  • the encoding bit rate that is the target of the encoding parameter table T12 is greater than or equal to the encoding bit rate class lower limit value set in the configuration file F4 and less than the encoding bit rate class upper limit value.
  • An offset value corresponding to the configuration file F4 is added to the encoding bit rate to convert it into an average throughput. In other cases, the coding bit rate is directly converted into average throughput.
  • the average throughput-QoE table T13 is initialized based on the minimum value MIN, maximum value MAX, and width RANGE of the throughput class set in the configuration file F3 (step S15-32).
  • 500 means MIN to MIN + RANGE
  • 1000 means MIN + RANGE to MIN + RANGE * 2.
  • the resolution, frame rate, and QoE corresponding to each average throughput class in the initialized average throughput-QoE table T13 are set.
  • the resolution and frame rate of the minimum average throughput of the Tmp table T14 are set as the average throughput-QoE table. Set to T13. Note that the QoE calculation method in this case will be described in detail later in function 15-4 (see FIG. 16).
  • the resolution, frame rate, and QoE of the average throughput smaller than the average throughput class and the maximum average throughput are set in the average throughput-QoE table T13.
  • the resolution and the frame rate of the existing average throughput are set in the average throughput-QoE table T13.
  • the resolution and frame rate of the minimum average throughput are set in the average throughput-QoE table T13. Note that the QoE calculation method in this case will be described in detail later in function 15-5 (see FIGS. 17 and 18).
  • FIGS. 16A and 16B show the case where the average throughput below the upper limit of the average throughput class does not exist in the Tmp table T14 in the conversion function 15-3 from the encoding parameter table T12 to the average throughput-QoE table T13 (T ⁇ It is a figure explaining the calculation function 15-4 of QoE of (T_min).
  • FIG. 15 is a diagram illustrating 15-5.
  • area S1 and RANGE are shown in FIG. 17B.
  • area S2 and RANGE are shown in FIG. 17B.
  • area S3 and RANGE are shown in FIG. 17B.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating 15-5.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining processing executed by the real-time coding parameter recommendation function 16 of the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining processing executed by the function 16-1 that is included in the real-time encoding parameter recommendation function 16 (FIG. 19) and that creates an average throughput probability density table.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining processing executed by the function 16-2 for calculating the local average QoE and QoE, which is a function included in the real-time encoding parameter recommendation function 16 (FIG. 19).
  • FIG. 22 is a function included in the function 16-2 (FIG. 21) for calculating the local average QoE and QoE of the real-time encoding parameter recommendation function 16, and the function 16 for creating the average throughput-reproduction stop state table T17.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a process executed by -3.
  • FIG. 23 is a function included in the function 16-2 (FIG. 21) for calculating the local average QoE and QoE of the real-time encoding parameter recommendation function 16, and includes the function 16-4 for creating the average throughput-QoE table. It is a figure explaining the process performed.
  • FIG. 24 is a function included in the function 16-4 (FIG. 23) for creating the average throughput-QoE table T18 of the real-time coding parameter recommendation function 16, and is executed by the QoE estimation function 16-5.
  • FIG. 24 is a function included in the function 16-4 (FIG. 23) for creating the average throughput-QoE table T18 of the real-time coding parameter recommendation function 16, and is executed by the QoE estimation function 16-5.
  • an average throughput probability table creation function 16-1 (FIG. 20) described later.
  • An average throughput probability table T15 is created and output to the function 16-2 (FIG. 21) for calculating the local average QoE and QoE described later (step S161).
  • the average throughput probability table T15 output from the average throughput probability table creation function 16-1 (FIG. 20) is input, and all the encoding bit rates, resolutions, and frames in the input OTT encoding parameter table are input.
  • the local average QoE is calculated by the local average QoE and QoE calculation function 16-2 (step S162).
  • an encoding parameter array list is acquired from the encoding parameter set table T16, and the set of the encoding bit rate, resolution, and frame rate is set to the local average QoE and QoE. Input to the calculation function 16-2 (step S163).
  • the local average QoE and the local average QoE calculated by the QoE calculation function 16-2 are maximized, and the resolution, the frame rate, the encoding bit rate, and the local average QoE are output to the OTT.
  • the frame rate and the encoding bit rate are input to the QoE estimation function 13 (FIG. 10) (step S163).
  • the average throughput probability table T15 is initialized based on the minimum value MIN, maximum value MAX, and width RANGE of the throughput class set in the configuration file F3. (Step S16-11).
  • the average throughput class in the average throughput probability table T15 is a value that increases from the minimum value MIN by the width RANGE.
  • the user performance flag set in the configuration file F5 and the throughput average average, user performance average average, throughput average deviation, and user performance average deviation estimated by the throughput estimation function 11 are input.
  • the probability of each row of the average throughput probability table T15 is calculated, and the average throughput probability table T15 is output to the local average QoE and QoE calculation function 16-2 (FIG. 21) (step 16). -12).
  • the average throughput average is m.
  • the average user performance average is m, but when the average user performance average is not input, the average throughput average is m.
  • the throughput average deviation is set to s.
  • the user performance flag is on “1”
  • the user performance average deviation is set to s.
  • the throughput average deviation is set to s.
  • an average throughput-reproduction stop state table T17 is created by a function 16-3 (FIG. 22) for creating an average throughput-reproduction stop state table T17 described later (step S16-21).
  • the input service ID, design ID, encoding bit rate, resolution, frame rate, video duration, and average throughput-reproduction stop state table T17 created by the function 16-3 (FIG. 22) are input.
  • an average throughput-QoE conversion table T18 is created by a function 16-4 (FIG. 23) for creating an average throughput-QoE table, which will be described later (step S16-22).
  • the local average QoE is calculated based on the following Equation 8, and is output to the process of step S163 in FIG. 19 (step S16-23).
  • LAQoE is a local average QoE.
  • PDn is the probability of the average throughput class n in the average throughput probability table T15.
  • QoEn is the QoE of the average throughput class n in the average throughput-QoE conversion table T18.
  • MTC [] is an average throughput class sequence of the average throughput-probability table.
  • the average throughput-reproduction stop is based on the minimum value MIN, maximum value MAX, and width RANGE of the throughput class set in the configuration file F3.
  • the state table T17 is initialized (step S16-31).
  • the average throughput-reproduction stop state table T17 For each row of the average throughput-reproduction stop state table T17, a value obtained by adding 1/2 of the RANGE to the corresponding average throughput class (average throughput class + RANGE / 2) is set as the average throughput, and the reproduction stop An average reproduction stop count SC and an average reproduction stop time SL are calculated by the state estimation function 12 (see step S121 in FIG. 9) (step S16-32).
  • the average throughput-reproduction stop state table T17 thus created is output to the average throughput-QoE table creation function 16-4 (FIG. 23).
  • the average throughput-QoE conversion table T18 is obtained based on the minimum value MIN, maximum value MAX, and width RANGE of the throughput class set in the configuration file F3. Initialization is performed (step S16-41).
  • each corresponding QoE is calculated by the QoE estimation function 16-5 described later, and is substituted as the QoE of the corresponding average throughput class in the average throughput-QoE conversion table T18 (step S16-42).
  • the average throughput-QoE conversion table T18 thus created is output to step S16-23 of the local average QoE and QoE calculation function 16-2 (FIG. 21).
  • the input service ID, design ID, average playback stop count SC, average playback stop time SL, video duration duration, constants H1, H2, set by the configuration file F6 H3, duration_min, duration_max, the coefficient array 6 (g1, g2) and the coefficient array 7 (h1, h2) acquired from the coefficient tables 6 and 7 corresponding to the service ID and design ID are input, and the following formula 9 Based on the above, QoE is calculated (step S16-51).
  • Min (A, B) in the above formula is a function that returns a smaller value of A and B.
  • SC is the average number of playback stops
  • SL is the average playback stop time.
  • g 1 , g 2 , h 1 , h 2 are constants
  • duration is a video duration.
  • duration_min, duration_max, and H 1 to H 3 are constants defined in the configuration file.
  • the intermediate parameter QoE_C2 used in Equation 9 is a coefficient table 8 corresponding to the input service ID, design ID, encoding bit rate Bitrate, resolution RS, frame rate FR, the service ID, and design ID.
  • the coefficient array 8 (i1 to i7) acquired from the above is used as an input and calculated based on the following formula 10 (step S16-52).
  • Bitrate is the encoding bit rate
  • RS is the resolution
  • FR is the frame rate.
  • i 1 to i 7 are constants.
  • Formulas 9 and 10 are also model formulas obtained through experiments as described above.
  • QoE QoE_C2
  • QoE_C2 is calculated by inputting the encoding bit rate, resolution, and frame rate.
  • QoE is calculated by further adding the number of playback stops and the playback stop time.
  • the resolution, the frame rate, the encoding bit rate, and the local average QoE that maximize the local average QoE obtained by the real-time encoding parameter recommendation function 16 are output to the OTT.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating processing executed by the throughput table information update function 21 of the sensation quality optimization device 1.
  • the update target designation information (calendar information and usage) is automatically started once every 1 to 5 minutes.
  • NW name a use server
  • base station ID a use server
  • the measured throughput average is included according to the calendar information and the usage server (calendar information, usage server) -log of the speed conversion table T6. Then, update is performed using the latest (21_log) logs acquired from the viewing log R stored in the storage unit 24 (step S212).
  • the measured throughput average is included according to the calendar information and NW name (or base station ID).
  • (Calendar information, NW name) -speed conversion table T5 (or (calendar information, base station ID) -speed conversion table T4) log acquired from the viewing log R stored in the storage unit 24 (21_log) Update is performed using the logs (step S213).
  • step S257 the target row of the corresponding speed conversion table T4 / T5 / T6 is updated for the average throughput average, the average throughput deviation, and the average throughput deviation calculated in step S214 (step S215).
  • the throughput table information update function 21 performs the (calendar information, base station ID) -speed conversion table T4, (calendar information, NW name) -speed conversion table T5, (calendar information) for each call by the automatic activation. , Use server)-for each of the speed conversion tables T6, the log including the information of the average measured throughput is a combination accumulated in the viewing log R more than the number (21_threshold) of the calculation conditions from the previous update. Run against.
  • the location corresponding to the current calendar information and the calendar information one hour later is calculated based on the time when the system is operating.
  • the (calendar information, base station ID) -speed conversion table T4 (calendar information, NW name) -speed conversion table T5, (calendar information, use server) -speed conversion table T6 is always updated to the latest state.
  • calculation of each function in the estimated value / recommendation value calculation unit 10 can be executed.
  • FIG. 26A and FIG. 26B are diagrams illustrating processing executed by the viewing log update function 22 of the sensation quality optimizing apparatus 1.
  • FIG. 26A shows a processing procedure
  • FIG. 26B shows a viewing log.
  • the input data includes (date / time, user ID, service ID, design ID)
  • the date / time refer to the (day of the week, time) -calendar information table T1.
  • Calendar information corresponding to the date and time is added, and if an IP address is included, an NW name corresponding to the IP address is added by referring to the IP address-ISP conversion table T2, and a carrier name Is included, a carrier identifier corresponding to the carrier name is added with reference to the carrier name-carrier identifier conversion table T3 (step S222).
  • step S223 it is determined whether or not there is a record in the viewing log R that matches the input (date, user ID, service ID, design ID) combination.
  • step S224 If there is a record in the viewing log R that matches the combination of the input (date, user ID, service ID, design ID), the combination of the (date, user ID, service ID, design ID) The contents of the column input as an option of the combination are updated with respect to the records that match (step S224).
  • the record of the viewing log R is always updated to the latest state, and the calculation of each function in the estimated value / recommendation value calculation unit 10 can be executed.
  • the OTT recommendation requesting device 40 optimizes the QoE of the content distribution service to the experience quality optimization device 1 via the parameter input / output unit 30.
  • a recommendation request and various distribution parameters are input.
  • various setting values coefficient arrays are stored in the storage unit 24.
  • the throughput average function, the throughput average deviation, and the like are estimated by the throughput estimation function 11.
  • the real-time encoding parameter recommendation function 16 calculates an encoding parameter (including resolution and frame rate corresponding to each encoding bit rate) when the local average QoE is maximum, and uses the parameter as a recommendation value.
  • the data is output to the content distribution system OTT via the input / output unit 30.
  • the storage unit 24 corresponds to the input distribution parameters (including the encoding bit rate, resolution, and frame rate), the distribution parameters, and the input data from the system administrator.
  • QoE is estimated by the QoE estimation function 13 based on various setting values (including the coefficient array) stored in. Then, the resolution and frame rate at which the estimated QoE is maximized are calculated by the resolution / frame rate recommendation function 14, and the coding parameters when the average QoE of the entire content distribution target users is maximized (for each coding bit rate). (Including the corresponding resolution and frame rate) is calculated by the initial encoding parameter recommendation function 15, and is output as a recommendation value to the content distribution system OTT via the parameter input / output unit 30.
  • distribution parameters such as a distribution rate of the content distribution service can be set according to the encoding parameter that maximizes the local average QoE acquired as the recommendation value and the average QoE of the entire content distribution target users. Therefore, it is possible to select a content distribution method that maximizes the user's QoE, and an improvement in quality such as almost no rebuffering with a fixed distribution rate can be expected.
  • various setting values (including various tables Tn and various coefficients (constants)) stored in the storage unit 24 are transmitted via the parameter input / output unit 30. Since the setting value update unit 20 updates the distribution parameter based on the newly input distribution parameter and the input data from the system administrator, the setting value is always updated to the latest state to estimate the QoE and the QoE. It is possible to calculate the resolution and frame rate that maximize, and the encoding parameter that maximizes the overall average QoE.
  • the problems described in (1) to (3) of the problems to be solved by the invention can be solved by the technique described in the present embodiment. Specifically, it is possible to select a content distribution method that maximizes the user's QoE, and an improvement in quality such as almost no rebuffering with a fixed distribution rate can be expected.
  • each processing method by the sensation quality optimization system described in each of the above embodiments that is, from the recommendation request processing and the sensation quality optimization device 1 with output of delivery parameters from the OTT by the recommendation request device 40 of FIG. Estimation value / recommendation value reception processing, processing of the throughput estimation function 11 shown in FIG. 8, processing of the reproduction stop state estimation function 12 shown in FIG. 9, processing of the QoE estimation function 13 shown in FIG. 10, resolution shown in FIG. Processing of the frame rate recommendation function 14, processing of the initial encoding parameter recommendation function 15 shown in FIGS. 12 to 18, processing of the real-time encoding parameter recommendation function 16 shown in FIGS. 19 to 24, throughput table information shown in FIG.
  • Programs that can be executed by a computer include memory cards (ROM cards, RAM cards, etc.), magnetic disks (floppy (registered trademark) disks, hard disks, etc.), optical disks (CD-ROM, DVD, etc.), semiconductor memories, etc. It can be stored and distributed on a medium of the external recording device. Then, the computer (control device: CPU) of the electronic device reads the program stored in the medium of the external storage device into the storage device, and the operation is controlled by the read program.
  • the recommended request function, the estimated value / recommendation value calculation function, and the set value update function can be realized, and the same processing as described above can be executed.
  • the program data for realizing each of the above methods can be transmitted on the NW in the form of a program code, and the program data is taken into the electronic device from the computer device connected to the NW, and the storage device And the above-described recommendation request function, estimated value / recommendation value calculation function, and set value update function can be realized.
  • each of the embodiments includes inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. For example, even if some constituent elements are deleted from all the constituent elements shown in each embodiment or some constituent elements are combined in different forms, the problems described in the column of the problem to be solved by the invention If the effects described in the column “Effects of the Invention” can be obtained, a configuration in which these constituent requirements are deleted or combined can be extracted as an invention.

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Abstract

　コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、コンテンツ配信のQoEを最適化するために、当該コンテンツ配信の配信パラメータ候補を出力し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として受信するレコメンド要求装置と、前記レコメンド要求装置から受信した前記配信パラメータ候補からQoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、を備える。

Description

体感品質最適化システム、体感品質最適化装置、レコメンド要求装置、体感品質最適化方法、レコメンド要求方法及びプログラム
　本発明は、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE : Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化技術に関する。
　従来、コンテンツ配信方法について、特に映像配信では，以下の３つのアプローチが取られてきた。
（１）利用者が配信レートを選択する方法
　利用者側でQoEが影響する配信レートを設定するためのインターフェースを準備しておき、利用者が自身の通信環境などを考慮して配信レートを設定する方法が検討されている。配信レートとして、高／中／低などの３パターンの品質を準備する場合が多く利用されている。現在、YouTube（登録商標）などの映像配信サービスでは、画質を選択できるインターフェースが存在している（非特許文献１参照）。
（２）コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法
　コンテンツ配信サービスの利用者数が多い時間帯は低レートの品質でのコンテツン配信を行ない、利用者数が少ない時間帯には中／高レートのより高品質なコンテンツ配信を行なう方法である。これにより、混雑時でもサービス利用者に最低限満足可能な品質でのサービス提供が可能となる。また、利用者数やプレミアムの支払いに応じて高品質なサービス提供も可能となる。現在、ニコニコ動画（登録商標）では無料会員に対して、混雑時に配信レートを低下させる様な施策を実施している（非特許文献２参照）。
（３）通信状況に応じてコンテンツの配信レートを選択する方法
　この方法では、何らかの形で利用者の可用帯域を推定し、可用帯域に応じたビットレートでコンテンツを配信する方法である。可用帯域の推定方式から、幾つかに分類される。
ａ．　パッシブ型推定方式
　パッシブ型の推定方式においては、過去の通信履歴等から可用帯域を推定する。
　この方式では、可用帯域に関する何らかの傾向を利用して推定するものである。例えば、時系列の定常性を利用して、可用帯域の推定を行っている（非特許文献３参照）。
ｂ．　アクティブ型推定方式
　アクティブ型の推定方式においては、配信前に短い通信を追加で行ない、その際の通信性能を参考として、可用帯域を推定する。例えば、通信前にパケットトレインという、逐次的に大きくなるパケット群を送り、到着までの遅延の変化量から可用帯域を推定する（非特許文献４参照）。
ｃ．　フィードバック方式
　フィードバック方式においては、配信を行っている途中に、その通信自体の速度を測定して、その際の通信速度に合わせて、リアルタイムで配信レートを変更するものである。この方式は、主に、途中で配信レートを変更できる、映像配信に適用される。この方式を取り入れている映像配信では、チャンク型と呼ばれる短い時間単位のファイルにコンテンツを分割し、チャンクごとにサーバ／クライアント間でネットワーク品質(NW品質)等を計測し、計測結果に基づいて、次に端末が受信するチャンクの配信レートを決定し、コンテンツを配信する。これにより、利用者の端末の再生バッファにコンテンツを蓄積し再生する事で、低レートでも品質の高いコンテンツ配信が可能となる（非特許文献５，６参照）。
"YouTube＞ヘルプ＞画質"、[online]、YouTube、［平成２６年１２月２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://support.google.com/youtube/answer/91449?hl=ja＞ "niconico＞ヘルプ＞エコノミーモードとは"、[online]、ニコニコ動画、［平成２６年１２月２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://faq.nicovideo.jp/EokpControl?&tid=11483&event=FE0006＞ Rich Wolski, Neil T. Spring, and Jim Hayes. "1999. The network weather service: a distributed resource performance forecasting service for metacomputing." Future Genera. Comput. Syst. 15, 5-6 (October 1999), p.757-768. 大芝ら、"リアルタイムコミュニケーションの品質を確保するための短時間可用帯域推定方式"、情報処理学会論文誌、53(2), 698-711, 2012-2. 廣本ら、"メディアストリーミングにおける高速移動通信網に適した動的符号化レート制御手法"、情報処理学会論文誌、50(10), p.2532-2542, 2009-10-1. 酒澤ら、"TCPビデオストリーミングの動的レート制御方式の検討"、電子情報通信学会技術研究報告、IE, 画像工学 102(469), p.19-24, 2002-11-15.
　前記従来の既存手法には、以下の課題が存在する。以下、それぞれの方式について問題点を指摘する。
（１）利用者が配信レートを選択する方法
　利用者が配信レートを選択する方式では、利用者の好みにあった映像配信レートを設定出来るメリットはあるものの、実際の通信環境よりも高い配信レートを選択する事によって生じるリバッファリングによる体感品質低下や、出先などの自宅以外の環境で視聴する際に、利用者が通信環境に応じた適切な配信レートの設定が困難であるという問題がある。
（２）コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法
　コンテンツ配信事業者側で配信レートを選択する方法は、配信側設備量に応じた配信レートの設定を行える半面、利用者個々の通信環境に応じたレート制御が行われないため、通信環境に対して過大なレートでコンテンツ映像配信を行ってしまう（リバッファリング）事象や、過少レートでコンテンツ配信を行ってしまう事象が発生するという問題がある。
（３）通信状況に応じてコンテンツ配信レートを選択する方法
ａ．　パッシブ型推定方式
　パッシブ型の推定方式は、エンドツーエンドの十分な過去の通信履歴が必要であるため、これまで、十分なデータを揃えるのが困難であった。
ｂ．　アクティブ型推定方式
　アクティブ型の推定方式では、通信前に可用帯域を測定するための時間が追加でかかってしまうため、コンテンツの配信に時間がかかってしまうという問題がある。通信開始までの待ち時間はweb系のアプリケーションでは体感品質に大きく影響してしまう。
ｃ．　フィードバック方式
　当該配信方式では、再生停止を伴うリバッファリングの発生頻度は低くなるが、映像視聴中に配信レート（解像度）が変動するため、視聴者のQoEは高くない事が被験者評価によって確認されている。また、リバッファリングを少なくする事を目的に配信レートの設定を行なうため、配信レートを低下させすぎ、QoEがリバッファリング発生時よりも低下する事象を引き起こす事がある。
　本発明は、このような課題に鑑みなされたもので、コンテンツ配信毎のNW品質／QoEに関連する情報を蓄積し、その情報に基づいて、QoEを最適化するための配信方法を推定し、レコメンドを行なう事が可能になる技術を提供することを目的とする。
　開示の技術に係る体感品質最適化システムは、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を送信し、QoEを最適化するレコメンド値を受信するレコメンド要求装置と、前記レコメンド要求装置により入力された前記配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、を備えている。
　開示の技術に係る体感品質最適化装置は、コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するための体感品質最適化装置であって、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力し、QoEを最適化するレコメンド値を出力するパラメータ入出力部と、前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出部と、を備えている。
　開示の技術に係るレコメンド要求装置は、コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためのレコメンド要求装置であって、QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力部と、前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部と、を有している。
　開示の技術によれば、コンテンツ配信毎のNW品質／QoEに関連する情報に基づいて、QoEを最適化するための配信方法を推定し、レコメンドを行なう事が可能になる技術が提供される。
本発明の実施の形態に係る体感品質最適化システムのシステム概要を示す図。 前記体感品質最適化システムにおける体感品質最適化装置１の機能構成を示す図。 前記体感品質最適化装置１における主な機能の概要を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の処理フローを示す図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義の一例を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図。 前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の再生停止状態推定機能１２により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のQoE推定機能１３により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の初期符号化パラメータレコメンド機能１５により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５－１により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５－２により実行される処理を説明する図。 前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５の前記符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５－１（図１３）に含まれる機能であって、符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５－３により実行される処理を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５－４を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５－４を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図。 前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６－１により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６－３により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット－QoEテーブルを作成する機能１６－４により実行される処理を説明する図。 前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の平均スループット－QoEテーブルＴ１８を作成する機能１６－４（図２３）に含まれる機能であって、QoEの推定機能１６－５により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１のスループットテーブル情報更新機能２１により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図。 前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図。
　以下図面により本発明の実施の形態について説明する。
　図１は、本発明の実施の形態に係る体感品質最適化システムのシステム概要を示す図である。
　体感品質最適化システムは、コンテンツ配信事業者の動画配信システム（以後、ＯＴＴ（Over-The-Top）と称する）において、最適な配信を行なうためのパラメータを要求する「レコメンド要求装置４０」と、各種の配信パラメータからQoEを推定し、最適なパラメータをレコメンドする「体感品質最適化装置１」の２つの装置で構成されている。
　レコメンド要求装置４０は、QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置１へ出力する配信パラメータ出力部４１と、前記体感品質最適化装置１から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部４２とを含む。
　前記体感品質最適化装置１は、「推定／レコメンド機能（推定値・レコメンド値算出部１０）」と「データ蓄積機能（設定値更新部２０）」の２つの機能を有し、前記ＯＴＴに対して、IPネットワークを介して以下のサービスを提供する。
　(1)　コンテンツ配信毎のNW品質／QoEの見える化。
　(2)　QoEを最適化するための配信方法のレコメンド。レコメンドには、コンテンツ配信毎に行なうレコメンドと、設計時(定期的)に行なうレコメンドの２種類がある。
　(3)　NW品質／QoEに関連する情報の蓄積。
　前記レコメンド要求装置４０と前記体感品質最適化装置１は、何れも、コンピュータであるＣＰＵと、記憶装置、入出力装置、通信装置を備え、当該記憶装置に記憶されたプログラムに従いＣＰＵが各装置の動作を制御することにより各種の機能を実行する。また、前記レコメンド要求装置４０と前記体感品質最適化装置１のそれぞれについて、各部（各機能）がハードウェア回路（集積回路等）であってもよい。
　体感品質最適化システムの動作の具体例として例えば次のような動作がある。
　ユーザが動画を視聴する時に、動画配信システムに動画のリクエストを送信する。その際、ユーザは、アプリもしくはブラウザを介して、ユーザ属性情報（例：利用場所、ネットワーク利用形態、端末情報）を送信する。
　動画の視聴リクエストを受け取った動画配信システムは、ユーザ属性情報と、該当する動画について、動画配信システムで用意している複数の画質それぞれの符号化条件（配信レート、解像度、フレームレート等であり、これらを配信パラメータ候補と呼んでもよい）を体感品質最適化装置１に送信し、最適な符号化条件の問い合わせを行う。
　体感品質最適化装置１は、受け取ったリクエストについて、以下で詳細に説明する技術を用いて、QoEが最大となる符号化条件を算出し、応答として動画配信システムに返す。
　動画配信システムは、受け取った条件で、ユーザへの動画配信を行う。ユーザは、動画を視聴した後、実績としての視聴ログ情報（スループット情報、ネットワーク情報など）を体感品質最適化システムに投入する。
　これにより、最新のネットワーク品質情報を更新し続けて、精度の高い推定ができるようになる。
　図２は、前記体感品質最適化システムにおける体感品質最適化装置１の機能構成を示す図である。
　体感品質最適化装置１は、推定値・レコメンド値算出部１０、設定値更新部２０、パラメータ入出部３０の３つで構成されている。
　前記推定値・レコメンド値算出部１０は、前記レコメンド要求装置４０及びIPネットワークを介して入力されたＯＴＴからのデータと設定値更新部２０の記憶部２４に蓄積された視聴ログやスループットテーブル，各種定数等の設定値に基づき、QoEを最適化するための各種の推定値やレコメンド値を算出し、出力する。前記設定値更新部２０は、前記ＯＴＴからのデータに基づき、前記視聴ログや前記スループットテーブルの情報更新を行なう。また、前記ＯＴＴ及び前記体感品質最適化装置１のシステム管理者からの入力データに基づき、体感品質最適化装置１の前記設定値の更新を行なう。前記パラメータ入出部３０は、IPネットワーク等を介して、前記レコメンド要求装置４０からのレコメンド要求を受け付け、配信パラメータを受信し、前記推定値・レコメンド値算出部１０により算出したレコメンド値を送信する。
　前記推定値・レコメンド値算出部１０は、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の６つの機能ブロックで構成されている。
　前記設定値更新部２０は、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３の３つの機能ブロックと記憶部２４で構成されている。
　前記パラメータ入出力部３０は、前記IPネットワークを介したＯＴＴとの間でＯＴＴインターフェースを介してIPパケットのデータを受信・送信する。
　前記設定値更新部２０の設定値参照機能２３は、前記体感品質最適化装置１のシステム管理者の入出力装置２５との間で管理者インターフェース(ＣＵＩ；Character User Interface)を介してコマンドやデータを入力し、データを出力する。
　図３は、前記体感品質最適化装置１における主な機能の概要を説明する図である。
　図４は、前記体感品質最適化装置１の処理フローを示す図である。
　図５Ａは、前記体感品質最適化装置１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義の一例を説明する図である。
　図５Ｂは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。
　図５Ｃは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。
　図５Ｄは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。
　図５Ｅは、前記体感品質最適化システム１のＯＴＴインターフェースにおける入出力データの定義を説明する図である。
　前記図５Ａ～図５Ｅにおける入出力データの定義では、各入出力データ「サービスＩＤ」…「平均再生停止時間」「再生停止回数」…「配信サーバ群」について、それぞれその［データ名］［データ形式］［サンプル値］［下限値］［上限値］［データ概要］［関連する機能］を定義する。当該［関連する機能］において、該当する入出力データがＯＴＴと体感品質最適化装置１との間で何れの機能に入力され、また何れの機能から出力されるかは、入力データについては、入力を示す"Ｉ"と入力先の機能の符号ｍｎとを組み合わせた"Ｉｍｎ"として示し、また、出力データについては、出力を示す"Ｏ"と出力元の機能の符号ｍｎとを組み合わせた"Ｏｍｎ"として示す。
　例えば、ＯＴＴからの入力データ「サービスＩＤ」は、ＯＴＴによる配信サービス毎に割り当てられるＩＤであって、推定値・レコメンド値算出部１０の各機能１１～１６と設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２に入力されることを示す（Ｉ１１～Ｉ１６，Ｉ２２）。また、「スループット平均平均」は、推定値・レコメンド値算出部１０のスループット推定機能１１により算出されてパラメータ入出力部３０へ出力される実測スループット平均の平均値[kbps]であることを示す（Ｏ１１）。
　なお、前記［データ形式］について、「ＢＯＯＬ」は"0"or"1"、「ＳＩ３２」は符号あり32bit整数、「ＵＩ３２」は符号なし32bit整数、「ＦＬＯＡＴ」は浮動小数点(32bit)、「ＸＸＸ［Ｎ］」は配列サイズＮのＸＸＸのデータ形式の配列、「ＳＴＲＩＮＧ」は文字列を示す。
　また、前記［上限値］［下限値］について、パラメータの上限値及び下限値を超える値の場合はエラーとして処理し、"-"のものは上限値もしくは下限値を設定しない。「ＣＯＮＦ」は上限値及び下限値をコンフィグファイルより設定する。
　また、"（　）"はオプションパラメータである。また、［再生開始しきい値］＞＝［再停止しきい値］、［再生再開しきい値］＞［再生停止しきい値］とする。
　図６Ａ、図６Ｂは、前記体感品質最適化装置１の各機能において使用されるその他のデータの定義を説明する図である。
　前記図６Ａ、図６Ｂにおけるその他のデータの定義では、各データ「カレンダ情報」…「視聴数」について、それぞれその［データ名］［データ形式］［データ概要］を定義する。
　図７Ａは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。
　図７Ｂは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。
　図７Ｃは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。
　図７Ｄは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。
　図７Ｅは、前記体感品質最適化装置１の各機能において参照・更新される記憶部２４に記憶されたテーブル及びパラメータの一覧の一例を示す図である。
　前記図７Ａ～図７Ｅのテーブル及びパラメータの一覧について、［機能］のカラムには、該当するテーブル・パラメータを参照・更新する機能の符号を対応付けて示す。
　例えば、図７Ａにおける「（曜日，時刻）－カレンダ情報変換テーブルＴ１」は、前記推定値・レコメンド値算出部１０のスループット推定機能１１により参照され、また、図７Ｃにおける「解像度テーブルＴ８」は、前記推定値・レコメンド値算出部１０の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により参照され、また、図７Ｅにおける「視聴ログＲ」は、前記設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２により更新される。
　ここで、前記構成の体感品質最適化装置１の推定値・レコメンド値算出部１０における各機能１１～１６、及び設定値更新部２０における各機能２１，２２，２３において、前記図５Ａ～図７Ｅで示した各種のデータ，テーブル，パラメータに基づき実行される処理の概要を説明する。
　前記スループット推定機能１１は、前記ＯＴＴのインプット情報からスループットに関わる情報を算出する機能である。
　前記スループット推定機能１１は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ(利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定)）が入力され、スループットに関わる情報[スループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均，ユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均]を算出して出力する。
　このスループット推定機能１１による処理の詳細は、後述の図８Ａ、図８Ｂを参照して説明する。
　前記再生停止状態推定機能１２は、前記ＯＴＴのインプット情報と前記スループットに関わる情報から再生停止に関わる情報を算出する機能である。
　前記再生停止状態推定機能１２は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，平均スループット，スループット偏差，動画デュレーション，以下はオプションパラメータ（再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力され、また予め内部システム用として記憶部２４に格納されている係数（係数テーブル４，５）を用いて、平均再生停止回数と平均再生停止時間を算出して出力する。
　この再生停止状態推定機能１２による処理の詳細は、後述の図９及び数式５，数式６を参照して説明する。
　前記QoE推定機能１３は、符号化に関わる情報からQoEを算出する機能である。
　前記QoE推定機能１３は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，以下はオプションパラメータ(再生停止回数，再生停止時間長配列))が入力され、QoEを算出して出力する。
　このQoE推定機能１３による処理の詳細は、後述の図１０及び数式１，数式２，数式３を参照して説明する。
　前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４は、符号化ビットレートからQoEが最大になる解像度，フレームレートを算出する機能である。
　前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４は、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に実行されるものであって、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，以下はオプションパラメータ（再生停止回数，再生停止時間長，解像度配列，フレームレート配列））が入力され、解像度，フレームレート，QoEを算出して出力する。
　この解像度・フレームレートレコメンド機能１４による処理の詳細は、後述の図１１を参照して説明する。
　前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５は、ユーザ全体の平均QoE(全体平均QoE)が最大になる符号化パラメータを計算する機能である。
　前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５は、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に実行するものであって、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，エンコード数，以下はオプションパラメータ（符号化ビットレート配列））が入力され、全体平均QoE，符号化パラメータテーブルＴ１２を算出して出力する。
　この初期符号化パラメータレコメンド機能１５による処理の詳細は、後述の図１２～図１８及び数式４を参照して説明する。
　前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６は、前記ＯＴＴのインプット情報から符号化パラメータに関わる情報を算出する機能である。
　前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６は、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴからIPネットワーク経由で、パラメータ入出力部３０のＯＴＴインターフェース（図２）を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ（利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定，ＯＴＴ符号化パラメータテーブル，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力され、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，QoE，局所平均QoEを算出し、入出力をログとして出力する。なお、局所平均QoEは、レコメンド対象となっているユーザと同じネットワーク環境における全ユーザの平均QoEに相当する。
　このリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６による処理の詳細は、後述の図１９～図２４及び数式７～数式１０を参照して説明する。
　前記スループットテーブル情報更新機能２１は、スループットテーブル(「（カレンダ情報，基地局ID）－速度変換テーブルＴ４」、「（カレンダ情報，NW名)－速度変換テーブルＴ５」又は「(カレンダ情報，利用サーバ)－速度変換テーブルＴ６」)を更新する機能である。
　前記スループットテーブル情報更新機能２１において、更新周期はシステム稼働の時刻に基づき、例えば１分～５分に１回程度の自動起動で、前記ＯＴＴからのインプット情報のうちの更新対象指定用情報（カレンダ情報，利用サーバ，NW名）に基づき、当該更新対象テーブルを更新する。
　このスループットテーブル情報更新機能２１による処理の詳細は、後述の図２５を参照して説明する。
　前記視聴ログ更新機能２２は、視聴ログＲを新規作成・更新する機能である。
　前記視聴ログ更新機能２２は、前記ＯＴＴのインプット情報として、入力データ（ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，日時，利用サーバ，配信サーバ群，IPアドレス，キャリア名，セルＩＤ，座標，実測スループット平均，実測スループット偏差，サービスＩＤ，設計ＩＤ，動画停止回数，動画ファイルＩＤ，利用ブラウザ，利用ＯＳ，wi-fi利用判定，ファイルサイズ，動画ビットレート，キャリア識別子，NW名，オプションタグ１～１０）が存在した場合に、前記記憶部２４に記憶される視聴ログＲへの新規追加や更新を実施する。
　この視聴ログ更新機能２２による処理の詳細は、後述の図２６を参照して説明する。
　前記設定値参照機能２３は、前記記憶部２４に記憶されたテーブル・パラメータ・係数（定数）等の設定値（図７Ａ～図７Ｅ）を参照・更新する機能である。前記ＯＴＴからの入力データや前記体感品質最適化装置１のシステム管理者からのコマンドデータに基づいて、当該体感品質最適化装置１の各機能にて使用される設定値の更新を行なう。
　このように構成された体感品質最適化装置１は、前記ＣＰＵが前記記憶装置に記憶された各機能を司るプログラムに記述された命令に従い各部の動作を制御し、ソフトウエアとハードウエアとが協働して動作することにより、後述の動作説明で述べるような、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３を実現する。また、前述したように、スループット推定機能１１、再生停止状態推定機能１２、QoE推定機能１３、解像度・フレームレートレコメンド機能１４、初期符号化パラメータレコメンド機能１５、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６、スループットテーブル情報更新機能２１、視聴ログ更新機能２２、設定値参照機能２３の各機能は、その処理を組み込んだハードウェア回路として実現することもできる。
　次に、前記構成の体感品質最適化装置１の各機能において実行される処理の詳細な動作について説明する。
　（スループット推定機能１１）
　本実施の形態におけるスループット推定機能１１が使用する技術は、ユーザのネットワーク環境の過去の視聴ログ（スループットの実績値）から、現在のスループットを推定する技術である。
　通信トラヒックはユーザの行動に依存しているため、曜日・時刻に対して定常的な変動を示す。そのため、同じ平日／休日の同じ時間帯の同じネットワークでは同じ程度の混雑度となり、スループットも同じ程度となる。そこで、本技術では、利用ネットワーク情報、時間帯情報を入力とし、利用基地局／ＩＳＰの視聴ログデータベースを参照することで、スループットの平均／偏差を算出する。詳細な処理を以下で説明する。
　図８Ａ、図８Ｂは、前記体感品質最適化装置１のスループット推定機能１１により実行される処理を説明する図である。図８Ａは、主に処理の手順を示し、図８Ｂは、手順の中で使用されるテーブルの例を示している。
　コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データが入力されると、先ず、当該入力された年月日・時刻から曜日ラベルが取得され、（曜日，時刻）－カレンダ情報変換テーブルＴ１に従って、該当する曜日ラベル・時刻に応じたカレンダ情報に変換される（ステップＳ１１１）。
　年月日からの曜日ラベルの選択について、カレンダ情報等との突合により年月日に合致する曜日ラベルを選択してもよい。年月日からの曜日ラベルの選択にあたっては、年月日が祝日である場合は祝日を示すラベルを選択し、その他の場合は曜日（日～土）を示すラベルを選択する。
　また、入力データは、モバイルと固定に共通のものとして次のものがある：サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時（年月日・時刻），オプションパラメータ(利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御)。
　固定のみの入力データとして、IPアドレス（or キャリア名）がある。また、モバイルのみの入力データについては、wi-fi利用判定データ、及び、wi-fi利用判定がfalseの場合のデータとして、キャリア名、セルID（又は座標、又は両方）があり、wi-fi利用判定がtrueの場合のデータとして、IPアドレスがある。なお、入力データに不要な情報が入っていても許容される。視聴ログ更新機能２２には入力されるためである。
　次に、前記入力データに基づき、ユーザの端末が固定端末又はwi-fi利用端末であるか、wi-fi利用でない移動端末（モバイル）であるかが判定される（ステップＳ１１２）。
　固定端末又はwi-fi利用端末と判定された場合は、IPアドレス－ISP変換テーブルＴ２に従って、当該ユーザ端末のIPアドレスがNW名に変換される（ステップＳ１１３ａ）。
　wi-fi利用でない移動端末と判定された場合は、キャリア名－キャリア識別子変換テーブルＴ３に従って、当該ユーザ端末に応じたキャリア名がキャリア識別子に変換され、セルＩＤが付与される（ステップＳ１１３ｂ）。
　ここで、前記設定値更新部２０の視聴ログ更新機能２２により、前記記憶部２４に記憶されている前記入力データに対応するところの視聴ログＲの内容が更新される（ステップＳ１１４）。
　すると、（カレンダ情報，基地局ＩＤ）－速度変換テーブルＴ４あるいは（カレンダ情報，NW名）－速度変換テーブルＴ５に従って、NW速度（スループット平均平均／平均偏差／偏差平均）が取得される（ステップＳ１１５）。
　ここで、前記入力データとして利用サーバが入力されているか否かが判断される（ステップＳ１１６）。
　前記利用サーバが入力されている場合は、前記入力データとしてサーバ速度制御情報が入力されているか否かが判断され、当該サーバ速度制御情報が入力されている場合は、当該サーバ速度制御情報の値をサーバのスループット平均平均とし、スループット平均偏差と偏差平均については"０"とする。また、前記サーバ速度制御情報が入力されていない場合は、（カレンダ情報，利用サーバ）－速度変換テーブルＴ６に従って、当該利用サーバのスループット平均平均、スループット平均偏差、スループット偏差平均とする（ステップＳ１１７）。
　そして、前記ステップＳ１１５にて取得された前記NWのスループット平均平均と前記ステップＳ１１７にて取得された利用サーバのスループット平均平均とが比較され、小さい方のスループット平均平均、及び当該スループット平均平均に対応したスループット平均偏差，スループット偏差平均が出力対象とされる（ステップＳ１１８）。
　前記利用サーバが入力されていない場合は、前記ステップＳ１１５にて取得された前記NWのスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均が出力対象とされる（ステップＳ１１９）。
　すると、次の処理ステップＳ１２０において、ユーザ実績のスループット平均平均／平均偏差／偏差平均が計算される。
　前記ユーザの端末が固定端末又はwi-fi利用端末である場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，配信サーバ群，NW名，カレンダ情報）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、スループット計算を実施する。
　このスループット計算では、前記実測スループット平均の平均値をユーザ実績平均平均として算出し、前記実測スループット平均の偏差をユーザ実績平均偏差として算出し、前記実測スループット偏差の平均値をユーザ実績偏差平均として算出する。
　また、前記ユーザの端末がwi-fi利用でない移動端末（モバイル）であり、前記入力データとして座標がある場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，キャリア識別子，カレンダ情報，過去ログの探索距離（11_dist）以内の距離）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、前記同様のスループット計算を実施する。
　また、前記ユーザの端末がwi-fi利用でない移動端末（モバイル）であり、前記入力データとして座標がない場合は、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲにおいて、経過時間が過去ログの探索期間（11_time）以内で且つ実測スループット平均と実測スループット偏差を持ち、（ユーザＩＤ，配信サーバ群，セルID情報(基地局ＩＤ)，カレンダ情報）が一致するログが過去ログの計算件数（11_limit）以上存在する場合に、当該ユーザの視聴ログの最新の計算件数（11_limit）を対象に、前記同様のスループット計算を実施する。
　上記の計算による値をユーザ実績とする。ただし、ユーザ実績の計算フラグ（11_use_user_result）に従い、計算対象のユーザによっては本処理（Ｓ１２０）をスキップし、ユーザ実績のスループット平均平均／平均偏差／偏差平均は出力しない。
　こうして、前記ステップＳ１１８又はＳ１１９により推定され出力対象となったスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均と、前記Ｓ１２０により計算されたユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均がＯＴＴへ出力される。
　なお、前記スループット推定機能１１において、一部の入力情報がない場合は、次のように対処する。　
・日時：エラーコードを返す。　
・ユーザＩＤ：視聴ログ検索機能をNoとして進める。　
・固定／モバイル識別子：固定として扱う。　
・固定なのにIPアドレスがない：エラーコードを返す。　
・モバイルなのにwi-fi利用判定がない：エラーコードを返す。　
・モバイルでwi-fi利用判定がtrueなのに、IPアドレスがない：エラーコードを返す。　
・モバイルでwi-fi利用判定がfalseなのに、キャリア名がない：エラーコードを返す。　
・モバイルでwi-fi利用判定がfalseなのに、座標もセルＩＤもない：エラーコードを返す。　
　視聴ログ更新機能２２の必須入力パラメータ（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の全てがある場合は、他の情報が不足している場合も、当該視聴ログ更新機能２２を実行する。
　また、前記スループット推定機能１１において、計算結果が基準値を満たしていない場合は、次のように対処する。　
・モバイルの速度計算の際に値が取得できなかった場合：エラーコードを返す。　
・ユーザ実績平均偏差が取得できなかった場合：ユーザ実績平均平均、ユーザ実績平均偏差、ユーザ実績偏差平均は付加しない。
　また、前記スループット推定機能１１において、テーブルにエントリがない場合は、次のように対処する。　
・（曜日，時刻）－カレンダ情報変換テーブルＴ１：エラーコードを返す。　
・IPアドレス－ISP変換テーブルＴ２及びキャリア名－キャリア識別子変換テーブルＴ３：エラーコードを返す。また、検索しようとして見つからなかった値を管理者に通知する。　
・（カレンダ情報，NW名）－速度変換テーブルＴ５：エラーコードを返す。　
・（カレンダ情報，利用サーバ）－速度変換テーブルＴ６：エラーコードを返す。
　（再生停止状態推定機能１２）
　本実施の形態の再生停止状態推定機能１２における再生停止状態推定技術は、スループット推定技術の出力値であるスループット平均／偏差、符号化ビットレート、動画長（デュレーション）、再生開始しきい値／再生停止しきい値／再生再開しきい値から、再生停止回数／再生停止時間を推定する技術である。なお、再生停止の仕組みに関し、例えば、プログレッシブダウンロード型の動画配信においては、端末は受信データを蓄積するバッファを保有し、バッファの残量に応じて、再生開始、停止、再開の動作が決定される。例えば、バッファ量が再生停止しきい値まで少なくなれば、再生が停止し、停止状態でバッファ量が再生再開しきい値になれば、再生が再開される。本技術では、シミュレーション等を行うことで、再生停止状態を推定するモデル式を構築し、モデル式を用いて再生停止状態推定を行う。
　以下で数式として示されるモデル式において、スループット平均／偏差、符号化ビットレート、動画長（デュレーション）、再生開始しきい値／再生停止しきい値／再生再開しきい値を入力として、再生停止回数と、再生停止時間が求められる。なお、本実施の形態で使用される各数式は例であり、他の数式を用いることとしてもよい。
　図９は、前記体感品質最適化装置１の再生停止状態推定機能１２により実行される処理を説明する図である。
　コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，平均スループット，スループット偏差，動画デュレーション，以下はオプションパラメータ（再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値，係数e1～e8，係数f1～f6，DR_norm（正規化動画デュレーション），BR_norm（正規化ビットレート），estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_dr））が入力されると、以下の数式５、数式６、数式５・６に従い、平均再生停止回数ＳＣ、平均再生停止時間ＳＬを推定して前記ＯＴＴへ出力する（ステップＳ１２１）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　上記の数式において、SCは平均再生停止回数であり、SLは平均再生停止時間であり、Tは平均スループットであり、T_stdはスループット偏差であり、BRは符号化ビットレートであり、DRは動画デュレーションであり、ITは再生開始しきい値である。また、RTは再生再開しきい値であり、STは再生停止しきい値である。e1～e8は定数であり、f1～f6は定数であり、DR_normは正規化動画デュレーションであり、BR_normは正規化ビットレートであり、EUは推定単位である。
　前記ステップＳ１２１において、前記再生開始／再開／停止しきい値が入力されない場合は、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、再生しきい値テーブルＴ７から当該再生開始しきい値ＩＴ，再生再開しきい値ＲＴ，再生停止しきい値ＳＴを取得する。
　また、係数e1～e8、係数f1～f6が入力されない場合は、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル４から前記数式５の係数e1～e8を取得し、係数テーブル５から前記数式６の係数f1～f6を取得する。
　また、DR_norm，BR_norm，estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_drが入力されない場合は、コンフィグファイルＦ１から当該DR_norm，BR_norm，estimate_unit，IT_dr，RT_dr，ST_drを取得する。
　そして、入力情報から数式５を用いて平均再生停止回数ＳＣを推定し、入力情報から数式６を用いて平均再生停止時間ＳＬを推定する。
　なお、前記数式の出力値が例外値になる場合は、エラーとして処理する。
　（QoE推定機能１３）
　本実施の形態のQoE推定技術は、符号化ビットレート、解像度、及びフレームレートからQoEを推定する技術である。本技術では、例えば、主観評価実験等により、QoEと、様々な符号化ビットレート／解像度／フレームレートとの関係を求め、その関係をモデル式として表わす。以下の数式（モデル式）で具体例が示されているとおり、当該モデル式に、符号化ビットレート、解像度、フレームレートを入力することで、QoEを算出することができる。また、数式２等に示すように、再生停止回数と再生停止時間長も考慮してQoEを算出することができる。なお、本実施の形態で使用される各数式は例であり、他の数式を用いることとしてもよい。
　図１０は、前記体感品質最適化装置１のQoE推定機能１３により実行される処理を説明する図である。
　コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，以下はオプションパラメータ(再生停止回数，再生停止時間長配列))が入力されると、先ず、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル１から係数配列１が取得され、以下の数式１（符号化品質推定）に従いQoE_C（中間パラメータ）が算出される（ステップＳ１３１）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　上記の数式において、bitrateは符号化ビットレートであり、RSは解像度であり、FRはフレームレートであり、a1～a5, b1～b4は定数である。
　なお、前記再生停止回数が１以上の場合に前記再生停止時間長配列が入力されていない場合は、エラーとして処理する。
　次に、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル２から係数配列２が取得され、当該係数配列２及び前記数式１により算出されたQoE_Cと前記入力データとに基づいて、以下の数式２（QoE推定）に従いQoE_CR（中間パラメータ）が算出される（ステップＳ１３２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　上記の数式において、Min(A, B)は、AとBのうち、小さい値を返す関数であり、nは再生停止回数であり、RLiは、i番目に起きた再生停止時間長である。c1,c2は定数である。
　ここで、前記再生停止回数が"０"の場合、もしくは、前記再生停止回数及び再生停止時間長配列の入力がない場合は、当該数式２に関してn＝０（DR＝０）とする。
　次に、前記サービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、係数テーブル３から係数配列３が取得され、当該係数配列３及び前記数式２により算出されたQoE_CRと前記入力データとに基づいて、以下の数式３（端末補正）に従いQoEが算出され、推定QoEとしてＯＴＴへ出力される（ステップＳ１３３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　上記の数式において、rは、再生停止がある場合は１であり、再生停止がない場合は０である。また、d1～diは定数である。
　ここで、前記再生停止回数及び再生停止時間長配列の入力がない場合は、当該数式３に関してr＝０とする。
　なお、コンフィグファイルの設定により、前記数式３をオフにする（QoE＝QoE_CR）機能を備えてもよい。
　（解像度・フレームレートレコメンド機能１４）
　図１１は、前記体感品質最適化装置１の解像度・フレームレートレコメンド機能１４により実行される処理を説明する図である。
　コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，以下はオプションパラメータ（再生停止回数，再生停止時間長，解像度配列，フレームレート配列））が入力されると、レコメンドする解像度とフレームレートとQoEが算出され、前記ＯＴＴへ出力される（ステップＳ１４１）。
　ここでは、前記入力された解像度配列及びフレームレート配列に含まれる全ての解像度とフレームレートの組に対して、前記QoE推定機能１３（図１０参照）によるQoE推定処理が繰り返し実行され（ステップＳ１４２）、当該QoEが最大になる解像度とフレームレートとそのQoEが出力される。
　なお、前記入力データとして解像度配列がない場合は、解像度テーブルＴ８から前記サービスＩＤと設計ＩＤに対応する解像度配列を取得する。
　また、前記入力データとしてフレームレート配列がない場合は、フレームレートテーブルＴ９から前記サービスＩＤと設計ＩＤに対応するフレームレート配列を取得する。
　（初期符号化パラメータレコメンド機能１５）
　図１２は、前記体感品質最適化装置１の初期符号化パラメータレコメンド機能１５により実行される処理を説明する図である。
　図１３は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５－１により実行される処理を説明する図である。
　図１４は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５（図１２）に含まれる機能であって、平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５－２により実行される処理を説明する図である。
　図１５は、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５の前記符号化ビットレート配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５－１（図１３）に含まれる機能であって、符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５－３により実行される処理を説明する図である。
　図１２における初期符号化パラメータレコメンド機能１５において、コンテンツ配信サービスの設計・再設計(エンコードなど)をする毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，エンコード数，以下はオプションパラメータ（符号化ビットレート配列））が入力されると、当該入力されたエンコード数のサイズの配列を、当該入力された符号化ビットレート配列に含まれる全ての符号化ビットレートの全ての組み合わせで作成し、符号化ビットレート配列リストＬ１として出力する（ステップＳ１５１）。
　なお、前記入力データとして符号化ビットレート配列がない場合は、符号化ビットレートテーブルＴ１０から前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに対応した符号化ビットレート配列を取得する。
　一方、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに基づいて、後述の平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５－２（図１４）により平均スループット分布テーブルＴ１１を取得する（ステップＳ１５２）。
　そして、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤ、及び前記ステップＳ１５２により取得された平均スループット分布テーブルＴ１１を入力とし、前記ステップＳ１５１にて出力された符号化ビットレート配列リストＬ１に含まれる全ての符号化ビットレート配列に対して、後述の機能１５－１（図１３）により、全体平均QoEを算出すると共に符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する（ステップＳ１５３、ステップＳ１５４）。つまり、符号化ビットレート配列リストＬ１に含まれる各符号化ビットレート配列に対して、全体平均QoEと符号化パラメータテーブルＴ１２が得られる。
　そして、前記ステップＳ１５３にて出力された全体平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータテーブルＴ１２と当該全体平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される（ステップＳ１５４）。
　図１３における符号化ビット配列及び平均スループット分布から全体QoE及び符号化パラメータテーブルＴ１２を出力する機能１５－１では、先ず、前記ステップＳ１５４（図１２）から入力された符号化ビットレート配列に含まれる全ての符号化ビットレートに対して、前記解像度・フレームレートレコメンド機能１４（図１１参照）に従い、QoE，解像度，フレームレートを算出し、当該符号化ビットレート配列毎のQoE，解像度，フレームレートを対応付けた符号化パラメータテーブルＴ１２を生成する（ステップＳ１５－１１，Ｓ１５－１２）。
　そして、後述の機能１５－３（図１５）により、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３へ変換し（ステップＳ１５－１３）、当該変換された平均スループット－QoEテーブルＴ１３と前記ステップＳ１５２（図１２）により取得された平均スループット分布テーブルＴ１１とに基づいて、以下の数式４に従い全体平均QoEを算出する（ステップＳ１５－１４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　上記の式のnは、テーブルＴ１１、テーブルＴ１３における平均スループット階級における、どの階級か（n番目の階級）を示す。
　そして、前記ステップＳ１５－１１にて生成された符号化パラメータテーブルＴ１２と前記ステップＳ１５－１４にて算出された全体平均QoEが前記図１２におけるステップＳ１５４へ出力される。
　図１４における平均スループット分布テーブルＴ１１を出力する機能１５－２では、前記入力されたサービスＩＤと設計ＩＤに従って、記憶部２４に記憶されている視聴ログＲから、コンフィグファイルＦ２に設定された解析期間未満で現在日時までの日時のログに対応する実測スループット平均を選択し、その平均スループット配列を抽出する（ステップＳ１５－２１）。
　そして、コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、前記視聴ログＲから抽出された平均スループット配列から平均スループット分布テーブルＴ１１を生成し、前記機能１５－１（図１３）のステップＳ１５－１４へ出力する（ステップＳ１５－２２）。なお、コンフィグファイルＦ３において、(MAX‐MIN)%RANGE!=0のときは、(MAX2‐MIN)%RANGE!==0&&MAX2<MAXとなる最大のMAX2を最大値として扱う。
　図１５における符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３へ変換する機能１５－３では、前記機能１５－１（図１３）のステップＳ１５－１１にて生成された符号化パラメータテーブルＴ１２の全ての符号化ビットレートを平均スループットに変換しＴｍｐテーブルＴ１４を生成する（ステップＳ１５－３１）。
　これは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２の対象となる符号化ビットレートが、コンフィグファイルＦ４に設定された符号化ビットレート階級下限値以上で符号化ビットレート階級上限値未満に存在する場合に、当該符号化ビットレートに前記コンフィグファイルＦ４の対応するオフセット値を加えて平均スループットに変換する。それ以外の場合は、当該符号化ビットレートをそのまま平均スループットに変換する。
　一方、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット－QoEテーブルＴ１３を初期化する（ステップＳ１５－３２）。図１５に示す平均スループット－QoEテーブルＴ１３の例では、５００は、MINからMIN+RANGEまでを意味し、１０００は、MIN+RANGEから、MIN+RANGE*2を意味する。
　そして、次の処理ステップＳ１５－３３において、前記初期化された平均スループット－QoEテーブルＴ１３の各平均スループット階級に対応した解像度とフレームレートとQoEを設定する。
　平均スループット階級の上限値（500-1000ならば1000）以下の平均スループットが前記ＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合は、当該ＴｍｐテーブルＴ１４の最小の平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット－QoEテーブルＴ１３に設定する。なお、この場合のQoEの算出方法については後述の機能１５－４（図１６参照）にて詳述する。
　平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合は、当該平均スループット階級よりも小さく且つ最大の平均スループットの解像度とフレームレートとQoEを前記平均スループット－QoEテーブルＴ１３に設定する。
　平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合は、当該存在する平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット－QoEテーブルＴ１３に設定する。ここで、平均スループット階級の範囲に前記ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが複数存在する場合は、最小の平均スループットの解像度とフレームレートを前記平均スループット－QoEテーブルＴ１３に設定する。なお、この場合のQoEの算出方法については後述の機能１５－５（図１７、図１８参照）にて詳述する。
　図１６Ａ、図１６Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の上限値以下の平均スループットがＴｍｐテーブルＴ１４に存在しない場合（T<T_min）のQoEの算出機能１５－４を説明する図である。
　図１６Ａに示すように、平均スループット－QoEテーブルＴ１３の平均スループット階級の上限値T_upが、ＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットの最小値T_minから予め設定された定数Ｂを引いた値よりも小さい場合（Ｃａｓｅ１）、平均スループット－QoEテーブルＴ１３の該当する平均スループット階級TのときのQoE(T)は、　
　QoE(T)＝S1／RANGE＝１　となる。この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ１として図示されている。
　図１６Ａに示すように、平均スループット－QoEテーブルＴ１３の平均スループット階級Tが、ＴｍｐテーブルＴ１３の平均スループットの最小値T_minから予め設定された定数Ｂを引いた値以上である場合（Ｃａｓｅ２）、当該平均スループット階級TのときのQoE(T)は、　
　QoE(T)＝S2／RANGE　
　S2＝(QoE_min-1)/B*(T_up-(T_min-B))^2/2　
　　　- (QoE_min-1)/B*(T-(T_min-B))^2/2 + 1*(T_up-T)　となる。
　この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ２として図示されている。
　図１６Ａに示すように、前記（Ｃａｓｅ１）（Ｃａｓｅ２）と異なる場合（Ｃａｓｅ３）、平均スループット階級TのときのQoE(T)は、　
　QoE(T)＝S3／RANGE　
　S3＝(QoE_min-1)/B*(T_up-(T_min-B))^2/2 + 1*(T_up-T)　となる。
　この計算は、図１６ＢにおけるＣａｓｅ３として図示されている。
　図１７Ａ、図１７Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図である。
　図１７Ａに示すように、平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合（A[0]<T[0]-B）、当該平均スループット階級A[0]のQoEは、　
　QoE＝S1／RANGE　
　S1＝(1*(T[0]-B-A[0])+((QoE[0]-1)/2+1)*B+QoE[0]*(A[1]-T[0]))　となる（ステップＳ１５－５１）。
　上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S1とRANGEが示されている。
　平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合（例１）、平均スループット階級A[1]のQoEは、　
　QoE＝S2／RANGE　
　S2＝(QoE[0]*(T[1]-A[1])+QoE[1]*(A[2]-T[1]))　となる（ステップＳ１５－５２）。
　上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S2とRANGEが示されている。
　平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合（例２）、平均スループット階級A[3]のQoEは、　
　QoE＝S3／RANGE　
　S3＝(QoE[1]*(T[2]-A[3])+QoE[2]*(T[3]-T[2])+QoE[3]*(A[3]+RANGE-T[3]))　となる（ステップＳ１５－５３）。
　上記の計算に関し、図１７Ｂにおいて、面積S3とRANGEが示されている。
　なお、平均スループット階級の範囲内にＴｍｐテーブルＴ１４のＮ個の平均スループットが存在する場合、図１７Aに示す下線部の項、つまり、　
平均スループット階級A[0]のQoEの場合（ステップＳ１５－５１）は、　
　QoE[0]*(A[1]-T[0])がＮ個になり、　
平均スループット階級A[1]のQoEの場合（ステップＳ１５－５２）は、　
　QoE[1]*(A[2]-T[1])がＮ個になり、　
平均スループット階級A[3]のQoEの場合（ステップＳ１５－５３）は、　
　QoE[2]*(T[3]-T[2])+QoE[3]*(A[3]+RANGE-T[3])がＮ個になる。
　図１８Ａ、図１８Ｂは、前記符号化パラメータテーブルＴ１２から平均スループット－QoEテーブルＴ１３への変換機能１５－３において、平均スループット階級の範囲にＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在する場合のQoEの算出機能１５－５を説明する図である。
　図１８Ａに示すように、平均スループット階級の下限値以下のＴｍｐテーブルＴ１４の平均スループットが存在しない場合（A[0]>T[0]-B）、平均スループット階級A[0]のQoEは、　
　QoE＝S1／RANGE　
　S1＝(QoE[0]-1)*B/2 - (QoE[0]-1)/B*(A[0]-(T[0]-B))^2/2　
　　　+ 1*(T[0]-A[0]) + QoE[0]*(A[1]-T[0])　となる（ステップＳ１５－５４）。
　上記の計算における面積S1とRANGEが図１８Ｂに示されている。
　なお、平均スループット階級の範囲内にＴｍｐテーブルＴ１４のＮ個の平均スループットが存在する場合、図１８Ａに示す下線部の項、つまり、　
　QoE[0]*(A[1]-T[0])がＮ個になる。
　これにより、前記初期符号化パラメータレコメンド機能１５により得られた全体平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータテーブルＴ１２と当該全体平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される。
　（リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６）
　図１９は、前記体感品質最適化装置１のリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により実行される処理を説明する図である。
　図２０は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６－１により実行される処理を説明する図である。
　図２１は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６（図１９）に含まれる機能であって、局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２により実行される処理を説明する図である。
　図２２は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６－３により実行される処理を説明する図である。
　図２３は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２（図２１）に含まれる機能であって、平均スループット－QoEテーブルを作成する機能１６－４により実行される処理を説明する図である。
　図２４は、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の平均スループット－QoEテーブルＴ１８を作成する機能１６－４（図２３）に含まれる機能であって、QoEの推定機能１６－５により実行される処理を説明する図である。
　図１９におけるリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６において、コンテンツ配信サービスのユーザのコンテンツ配信要求毎に、前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して、各種の入力データ（サービスＩＤ，設計ＩＤ，日時，以下はオプションパラメータ（利用サーバ，配信サーバ群，ユーザＩＤ，固定／モバイル識別子，サーバ速度制御，［IPアドレス or キャリア名］，［セルＩＤ or 座標］，wi-fi利用判定，ＯＴＴ符号化パラメータテーブル，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値））が入力されると、前記スループット推定機能１１（図８参照）により推定されたスループット平均平均，スループット平均偏差，スループット偏差平均，ユーザ実績平均平均，ユーザ実績平均偏差，ユーザ実績偏差平均が出力される。
　すると、前記前記スループット推定機能１１から出力されたスループット平均平均，ユーザ実績平均平均，スループット平均偏差，ユーザ実績平均偏差に基づいて、後述の平均スループット確率テーブルの作成機能１６－１（図２０）により平均スループット確率テーブルＴ１５が作成され後述の局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２（図２１）へ出力される（ステップＳ１６１）。
　また、前記スループット推定機能１１から出力されたスループット偏差平均，ユーザ実績偏差平均、前記入力されたサービスＩＤ，設定ＩＤ，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値、前記平均スループット確率テーブルの作成機能１６－１（図２０）から出力された平均スループット確率テーブルＴ１５を入力とし、前記入力されたＯＴＴ符号化パラメータテーブルにある全ての符号化ビットレート，解像度，フレームレートの組について、前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６－２により局所平均QoEを計算する（ステップＳ１６２）。
　なお、前記ＯＴＴ符号化パラメータテーブルが入力されない場合は、符号化パラメータセットテーブルＴ１６から符号化パラメータ配列リストを取得し、前記符号化ビットレート，解像度，フレームレートの組を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６－２に入力する（ステップＳ１６３）。
　そして、前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６－２により計算された局所平均QoEが最大になる、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，局所平均QoEを前記ＯＴＴへ出力し、また、当該解像度，フレームレート，符号化ビットレートを前記QoE推定機能１３（図１０）の入力とする（ステップＳ１６３）。
　図２０における平均スループット確率密度テーブルを作成する機能１６－１では、コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット確率テーブルＴ１５を初期化する（ステップＳ１６－１１）。平均スループット確率テーブルＴ１５における平均スループット階級は、最小値MINから幅RANGEずつ増加する値である。
　そして、コンフィグファイルＦ５に設定されたユーザ実績フラグと、前記スループット推定機能１１（図８参照）により推定されたスループット平均平均，ユーザ実績平均平均，スループット平均偏差，ユーザ実績平均偏差を入力とし、以下の数式７に基づいて、前記平均スループット確率テーブルＴ１５の各行の確率を計算し、当該平均スループット確率テーブルＴ１５を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６－２（図２１）に出力する（ステップ１６－１２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　数式７において、Pは確率であり、mは、スループット平均平均又はユーザ実績平均平均である。Sは、スループット平均偏差分散又はユーザ実績平均偏差である。T_medianは、平均スループット階級の上限値と下限値の平均値（＝平均スループット階級＋RANGE/2）である。RANGEはコンフィグファイルF3から得られる値である。
　前記数式７において、前記ユーザ実績フラグがオフ"０"の場合は、前記スループット平均平均をｍとする。ユーザ実績フラグがオン"１"の場合は、前記ユーザ実績平均平均をｍとするが、当該ユーザ実績平均平均が入力されない場合は前記スループット平均平均をｍとする。
　また、前記数式７において、前記ユーザ実績フラグがオフ"０"の場合は、前記スループット平均偏差をｓとする。ユーザ実績フラグがオン"１"の場合は、前記ユーザ実績平均偏差をｓとするが、当該ユーザ実績平均偏差が入力されない場合は前記スループット平均偏差をｓとする。
　なお、ｍ＝０　又は　ｍ＜最小値　のときはエラーとして処理する。
　図２１における局所平均QoE及びQoEを計算する機能１６－２では、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，動画デュレーション，再生開始しきい値，再生再開しきい値，再生停止しきい値，符号化ビットレートに基づいて、後述の平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６－３（図２２）により平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を作成する（ステップＳ１６－２１）。
　すると、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレート，解像度，フレームレート，動画デュレーションと、前記機能１６－３（図２２）により作成された平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を入力とし、後述の平均スループット－QoEテーブルを作成する機能１６－４（図２３）により平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８を作成する（ステップＳ１６－２２）。
　そして、前記平均スループット確率密度テーブルの生成機能１６－１（図２０）により作成された平均スループット確率テーブルＴ１５と、前記平均スループット－QoEテーブルの作成機能１６－４により作成された平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８を入力とし、以下の数式８に基づいて、局所平均QoEを算出し、前記図１９におけるステップＳ１６３の処理へ出力される（ステップＳ１６－２３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　上記の数式８において、LAQoEは、局所平均QoEである。PDnは、平均スループット確率テーブルＴ１５における平均スループット階級nの確率である。QoEnは、平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８における平均スループット階級nのQoEである。MTC[]は、平均スループット－確率テーブルの平均スループット階級列である。
　図２２における平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を作成する機能１６－３では、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を初期化する（ステップＳ１６－３１）。
　そして、前記平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７の各行に対して、該当する平均スループット階級にそのRANGEの２分の１を加えた値（平均スループット階級＋RANGE/2）を平均スループットとし、前記再生停止状態推定機能１２（図９のステップＳ１２１参照）によって平均再生停止回数ＳＣと平均再生停止時間ＳＬを算出する（ステップＳ１６－３２）。これにより作成された平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７を前記平均スループット－QoEテーブルの作成機能１６－４（図２３）に出力する。
　図２３における平均スループット－QoEテーブルを作成する機能１６－４では、前記コンフィグファイルＦ３に設定されたスループット階級の最小値MIN，最大値MAX，幅RANGEに基づいて、平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８を初期化する（ステップＳ１６－４１）。
　そして、前記平均スループット－再生停止状態テーブルの作成機能１６－３（図２２参照）により作成された平均スループット－再生停止状態テーブルＴ１７の全ての平均スループット階級における平均再生停止回数，平均再生停止時間を順次入力として、後述のQoEの推定機能１６－５により各対応するQoEを算出し、前記平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８の対応する平均スループット階級のQoEとして代入する（ステップＳ１６－４２）。これにより作成された平均スループット－QoE変換テーブルＴ１８を前記局所平均QoE及びQoEの計算機能１６－２（図２１）のステップＳ１６－２３に出力する。
　図２４におけるQoEの推定機能１６－５では、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，平均再生停止回数ＳＣ，平均再生停止時間ＳＬ，動画デュレーションduration、コンフィグファイルＦ６により設定された定数Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，duration_min，duration_max、当該サービスＩＤ，設計ＩＤに対応して係数テーブル６，７から取得される係数配列６（g1,g2），係数配列７（h1,h2）を入力とし、以下の数式９に基づきQoEが算出される（ステップＳ１６－５１）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　上記の数式におけるMin(A, B)は、AとBのうち、小さい値を返す関数である。SCは平均再生停止回数であり、SLは平均再生停止時間である。g1, g2, h1, h2は、定数であり、durationは、動画デュレーションである。duration_min，duration_max、H1～H3は、コンフィグファイルで定義される定数である。
　なお、前記数式９において使用される中間パラメータQoE_C2は、前記入力されたサービスＩＤ，設計ＩＤ，符号化ビットレートBitrate，解像度ＲＳ，フレームレートＦＲ、当該サービスＩＤ，設計ＩＤに対応して係数テーブル８から取得される係数配列８（i1～i7）を入力とし、以下の数式１０に基づき算出される（ステップＳ１６－５２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 　上記の数式において、Bitrateは、符号化ビットレートであり、RSは解像度であり、FRはフレームレートである。i1～i7は定数である。
　数式９、数式１０についても、前述したように、実験等で得られたモデル式であり、数式１０では、符号化ビットレート、解像度、フレームレートを入力することで、QoE（QoE_C2）を算出し、数式９では、再生停止回数と再生停止時間を更に加味してQoEを算出している。
　これにより、前記リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により得られた局所平均QoEが最大になる、解像度，フレームレート，符号化ビットレート，局所平均QoEが前記ＯＴＴへ出力される。
　（スループットテーブル情報更新機能２１）
　図２５は、前記体感品質最適化装置１のスループットテーブル情報更新機能２１により実行される処理を説明する図である。
　前記ＯＴＴのコンテンツ配信サーバからパラメータ入出力部３０を介して入力される各種入力データのうち、例えば１分～５分に１回程度の自動起動で、更新対象指定用情報（カレンダ情報と、利用サーバ，NW名，基地局ＩＤの何れか１つ）が入力されると、当該更新対象の入力データが利用サーバであるか、NW名又は基地局ＩＤであるかが判定される（ステップＳ２１１）。
　前記更新対象の入力データがカレンダ情報と利用サーバであると判定されると、当該カレンダ情報と利用サーバに従って実測スループット平均が含まれている(カレンダ情報，利用サーバ)－速度変換テーブルＴ６のログを、記憶部２４に記憶された視聴ログＲから取得した最新（21_log）件のログを用いて更新する（ステップＳ２１２）。
　また、前記更新対象の入力データがカレンダ情報とNW名、又はカレンダ情報と基地局ＩＤであると判定されると、当該カレンダ情報とNW名（又は基地局ＩＤ）に従って実測スループット平均が含まれている(カレンダ情報，NW名)－速度変換テーブルＴ５（又は(カレンダ情報，基地局ＩＤ)－速度変換テーブルＴ４）のログを、記憶部２４に記憶された視聴ログＲから取得した最新（21_log）件のログを用いて更新する（ステップＳ２１３）。
　すると、前記ステップＳ２１２又はＳ２１３にて取得された対象ログに対して、スループットの計算（スループット平均平均＝実測スループット平均の平均値、スループット平均偏差＝実測スループット平均の偏差、スループット偏差平均＝実測スループット偏差の平均値）を実行する（ステップＳ２１４）。
　そして、前記ステップＳ２１４にて計算されたスループット平均平均、スループット平均偏差、スループット偏差平均について、前記対応する速度変換テーブルＴ４／Ｔ５／Ｔ６の対象行が更新される（ステップＳ２１５）。
　なお、このスループットテーブル情報更新機能２１は、前記自動起動による呼び出し毎に、前記(カレンダ情報，基地局ＩＤ)－速度変換テーブルＴ４，(カレンダ情報，NW名)－速度変換テーブルＴ５，(カレンダ情報，利用サーバ)－速度変換テーブルＴ６のそれぞれについて、実測スループット平均の情報が含まれているログが、前回の更新から計算条件となる件数（21_threshold個）以上、前記視聴ログＲにたまった組み合わせに対して実行する。
　ただし、システム稼働時の時刻に基づいて、現在のカレンダ情報、及びその１時間後のカレンダ情報に対応する箇所を計算する。
　これにより、前記(カレンダ情報，基地局ＩＤ)－速度変換テーブルＴ４，(カレンダ情報，NW名)－速度変換テーブルＴ５，(カレンダ情報，利用サーバ)－速度変換テーブルＴ６を常に最新の状態に更新して、前記推定値・レコメンド値算出部１０における各機能の計算を実行できる。
　（視聴ログ更新機能２２）
　図２６Ａ、図２６Ｂは、前記体感品質最適化装置１の視聴ログ更新機能２２により実行される処理を説明する図である。図２６Ａは処理の手順を示し、図２６Ｂは視聴ログを示す。
　前記ＯＴＴからの入力データとして（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）が含まれているか否か判定される（ステップＳ２２１）。
　前記入力データとして（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）が含まれていると判定されると、日時が含まれている場合は前記（曜日，時刻）－カレンダ情報テーブルＴ１を参照して当該日時に対応したカレンダ情報を付加し、また、IPアドレスが含まれている場合は前記IPアドレス－ISP変換テーブルＴ２を参照して当該IPアドレスに対応したNW名を付加し、また、キャリア名が含まれている場合は前記キャリア名－キャリア識別子変換テーブルＴ３を参照して当該キャリア名に対応したキャリア識別子を付加する（ステップＳ２２２）。
　すると、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在するか否か判定される（ステップＳ２２３）。
　そして、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在する場合は、当該（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードに対して、当該組み合わせのオプションとして入力されたカラムの内容が更新される（ステップＳ２２４）。
　なお、前記入力された（日時，ユーザＩＤ，サービスＩＤ，設計ＩＤ）の組み合わせが一致するレコードが前記視聴ログＲに存在しない場合は、入力された全てのカラムを投入し、当該視聴ログＲのレコードを新規に作成する（ステップＳ２２５）。
　これにより、前記視聴ログＲのレコードを常に最新の状態に更新して、前記推定値・レコメンド値算出部１０における各機能の計算を実行できる。
　したがって、前記構成の体感品質最適化システムによれば、ＯＴＴのレコメンド要求装置４０から体感品質最適化装置１に対し、パラメータ入出力部３０を介して、コンテンツ配信サービスのQoEを最適化するためのレコメンド要求、各種の配信パラメータが入力される。すると、入力された配信パラメータ（符号化ビットレート，解像度，フレームレートを含む）と当該配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに応じて記憶部２４に記憶された各種の設定値（係数配列を含む）に基づいて、スループット推定機能１１によりスループット平均平均，スループット平均偏差などを推定する。そして、リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６により、局所平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータ（各符号化ビットレートに対応する解像度，フレームレートを含む）を算出し、これをレコメンド値として前記パラメータ入出力部３０を介して前記コンテンツ配信システムＯＴＴへ出力する。
　また、前記構成の体感品質最適化システムによれば、入力された配信パラメータ（符号化ビットレート，解像度，フレームレートを含む）と当該配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに応じて記憶部２４に記憶された各種の設定値（係数配列を含む）に基づいて、QoE推定機能１３によりQoEを推定する。そして、推定されたQoEが最大になる解像度，フレームレートを解像度・フレームレートレコメンド機能１４により算出し、コンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる場合の符号化パラメータ（各符号化ビットレートに対応する解像度，フレームレートを含む）を初期符号化パラメータレコメンド機能１５により算出し、これをレコメンド値として前記パラメータ入出力部３０を介して前記コンテンツ配信システムＯＴＴへ出力する。
　これにより、ＯＴＴでは、前記レコメンド値として取得された局所平均QoEやコンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる符号化パラメータに応じて、コンテンツ配信サービスの配信レート等の配信パラメータを設定できる。よって、利用者のQoEを最大化するコンテンツ配信方法を選択することが可能になり、配信レート固定でリバッファリングを殆ど発生させないなどの品質向上の効果が期待できる。
　また、前記構成の体感品質最適化システムによれば、前記記憶部２４に記憶される各種の設定値（各種テーブルＴｎ，各種係数（定数）を含む）は、前記パラメータ入出力部３０を介して新たに入力される配信パラメータ及びシステム管理者からの入力データに基づいて設定値更新部２０にて更新されるので、当該設定値を常に最新の状態に更新して前記QoEの推定、前記QoEが最大になる解像度，フレームレートの算出、前記全体平均QoEが最大になる符号化パラメータの算出を実行できる。
　本実施の形態で説明した技術により、前記発明が解決しようとする課題の（１）～（３）で提示した課題を解決可能である。具体的には、利用者のQoEを最大化するコンテンツ配信方法を選択することが可能になり、配信レート固定でリバッファリングを殆ど発生させないなどの品質向上の効果が期待できる。
　なお、前記各実施形態において記載した体感品質最適化システムによる各処理の手法、すなわち、図１のレコメンド要求装置４０によるＯＴＴからの配信パラメータの出力を伴うレコメンド要求処理と体感品質最適化装置１からの推定値・レコメンド値の受信処理、図８に示すスループット推定機能１１の処理、図９に示す再生停止状態推定機能１２の処理、図１０に示すQoE推定機能１３の処理、図１１に示す解像度・フレームレートレコメンド機能１４の処理、図１２～図１８に示す初期符号化パラメータレコメンド機能１５の処理、図１９～図２４に示すリアルタイム符号化パラメータレコメンド機能１６の処理、図２５に示すスループットテーブル情報更新機能２１の処理、図２６に示す視聴ログ更新機能２２の処理等の各手法は、何れもコンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の外部記録装置の媒体に格納して配布することができる。そして、電子機器のコンピュータ（制御装置：ＣＰＵ）は、この外部記憶装置の媒体に記憶されたプログラムを記憶装置に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記各実施形態において説明したレコメンド要求機能、推定値・レコメンド値算出機能、設定値更新機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。
　また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態としてNW上を伝送させることができ、このNWに接続されたコンピュータ装置から前記プログラムのデータを電子機器に取り込んで記憶装置に記憶させ、前述したレコメンド要求機能、推定値・レコメンド値算出機能、設定値更新機能を実現することもできる。
　本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、各実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が異なる形態にして組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。
　本特許出願は２０１５年２月４日に出願した日本国特許出願第２０１５－０２０５００号に基づきその優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０１５－０２０５００号の全内容を本願に援用する。
　　１　…体感品質最適化装置
　１０　…推定／レコメンド機能（推定値・レコメンド値算出部）
　１１　…スループット推定機能
　１２　…再生停止状態推定機能
　１３　…QoE推定機能
　１４　…解像度・フレームレートレコメンド機能
　１５　…初期符号化パラメータレコメンド機能
　１６　…リアルタイム符号化パラメータレコメンド機能
　２０　…データ蓄積機能（設定値更新部）
　２１　…スループットテーブル情報更新機能
　２２　…視聴ログ更新機能
　２３　…設定値参照機能
　２４　…記憶部
　２５　…入出力装置
　３０　…パラメータ入出力部
　４０　…レコメンド要求装置
　４１　…配信パラメータ出力部
　４２　…レコメンド値受信部
　ＯＴＴ…コンテンツ配信システム

Claims (9)

  1. 　コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化システムであって、
    　コンテンツ配信のQoEを最適化するために、当該コンテンツ配信の配信パラメータ候補を出力し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として受信するレコメンド要求装置と、
    　前記レコメンド要求装置から受信した前記配信パラメータ候補からQoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出し、当該レコメンド値を出力する体感品質最適化装置と、
    　を備えた体感品質最適化システム。
  2. 　コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザが体感する品質（QoE：Quality of Experience）を最適化するための体感品質最適化装置であって、
    　コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力し、QoEを最適化するレコメンド値を出力するパラメータ入出力部と、
    　前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出部と、
    　を備えた体感品質最適化装置。
  3. 　前記推定値・レコメンド値算出部は、
    　前記配信パラメータ候補の符号化に関わる情報からQoEを算出するQoE推定機能部と、
    　前記QoE推定機能部により算出されたQoEが最大になる解像度，フレームレートを算出する解像度・フレームレートレコメンド機能部と、
    　コンテンツ配信対象ユーザ全体の平均QoEが最大になる符号化パラメータを計算する初期符号化パラメータレコメンド機能部と、
    　を有する請求項２に記載の体感品質最適化装置。
  4. 　前記推定値・レコメンド値算出部は、前記パラメータ入出力部により入力された配信パラメータ候補とシステム管理者からの入力データに応じた設定値に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータを前記レコメンド値として算出し、
    　前記パラメータ入出力部により新たに入力された配信パラメータ候補、又は前記システム管理者からの新たな入力データに基づいて、前記設定値の更新を行なう設定値更新部をさらに有する、
    　請求項２又は請求項３に記載の体感品質最適化装置。
  5. 　コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためのレコメンド要求装置であって、
    　QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力部と、
    　前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信部と、
    　を有するレコメンド要求装置。
  6. 　コンテンツ配信サービスにおいて、体感品質最適化装置が実行するQoEを最適化するための体感品質最適化方法であって、
    　コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を入力する配信パラメータ入力ステップと、
    　前記配信パラメータ入力ステップにて入力された配信パラメータ候補に基づいて、QoEを推定し、当該QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として算出する推定値・レコメンド値算出ステップと、
    　前記推定値・レコメンド値算出ステップにて算出されたレコメンド値を出力するレコメンド値出力ステップと、
    　を有する体感品質最適化方法。
  7. 　コンテンツ配信サービスにおいて、QoEを最適化するためにレコメンド要求装置が実行するレコメンド要求方法であって、
    　QoEを最適化する配信パラメータをレコメンド値として要求するために、コンテンツ配信のための配信パラメータ候補を体感品質最適化装置へ出力する配信パラメータ出力ステップと、
    　前記体感品質最適化装置から前記レコメンド値を受信するレコメンド値受信ステップと、
    　を有するレコメンド要求方法。
  8. 　コンピュータを、前記請求項２乃至請求項４の何れか１項に記載の体感品質最適化装置における各部として機能させるためのプログラム。
  9. 　コンピュータを、前記請求項５に記載のレコメンド要求装置における各部として機能させるためのプログラム。
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