KR20150095069A - Method and apparatus for estimating degradation rate of online video quality - Google Patents

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KR20150095069A KR1020140016142A KR20140016142A KR20150095069A KR 20150095069 A KR20150095069 A KR 20150095069A KR 1020140016142 A KR1020140016142 A KR 1020140016142A KR 20140016142 A KR20140016142 A KR 20140016142A KR 20150095069 A KR20150095069 A KR 20150095069A
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Abstract

The present invention provides a method and an apparatus for estimating quality degradation of a terminal of a subscriber, which receives and plays a video by using only video contents features and network status information, in the position of a service provider who transmits the video online. According to the present invention, the method includes the steps of: determining s, which is the number of slices per frame of the video contents, g, which is the number of frames included in Group Of Pictures (GOP), and d, which is a feature value of the video contents; measuring a Packet Loss Rate (PLR) of a network to be used for transmitting the video contents; and calculating an image degradation rate of a terminal which receives video contents through the network by using all of the s, the g, the d, and the PLR.

Description

온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법 및 그 장치 {Method and apparatus for estimating degradation rate of online video quality}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and an apparatus for predicting degradation rate of an online video content,

본 발명은 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 비디오 송신자가 비디오 수신 단말에서의 화질 열화도를 예측하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for predicting the deterioration of image quality in a video receiving terminal by a video sender.

온라인 상으로 비디오 컨텐츠를 배포하는 경우, 네트워크에서 발생하는 패킷 유실 등의 문제로 인하여 비디오 화질의 열화가 발생하게 된다. 최근 IPTV(Internet Protocol Television) 서비스 등, 온라인 비디오 제공 서비스가 다양하게 활용되고 있는데, 비디오 컨텐츠를 배포하는 사업자 입장에서는 고객들의 체감 품질(Quality of Experience)을 관리하기 위한 방법의 일환으로, 고객들이 실제로 시청하게 될 비디오의 화질을 관리할 필요성이 제시된다.When video contents are distributed online, video quality deteriorates due to problems such as packet loss occurring in the network. In recent years, online video providing services such as IPTV (Internet Protocol Television) services have been widely utilized. As a method for managing the quality of experience of a customer who distributes video contents, The need to manage the quality of the video to be watched is suggested.

일반적으로 영상 화질 평가를 하려면 Full Reference Metric을 사용하지만, 영상이 네트워크를 통해 전송될 경우 reference로 사용할 원본 영상을 전송하는 것이 불가능하기 때문에 이를 대체할 수 있는 모델이 필요하다.Generally, Full Reference Metric is used for image quality evaluation. However, since it is impossible to transmit original image to be used as a reference when an image is transmitted through a network, a model that can replace the reference image is needed.

Wang, Z. and Bovik, A. C.: ‘Mean squared error: Love it or leave it? A new look at signal fidelity measures’, IEEE Signal Processing Magazine, 2009, 26, (1), pp. 98-117Wang, Z. and Bovik, A. C .: 'Mean squared error: Love it or leave it? A new look at signal fidelity measures', IEEE Signal Processing Magazine, 2009, 26, (1), pp. 98-117 Tao, S., Apostolopoulos, J. and Guerin, R.: ‘Real-time monitoring of video quality in IP networks’, IEEE/ACM Transactions on Networking, 2008, 16, (5), pp. 1052-1065Tao, S., Apostolopoulos, J. and Guerin, R .: 'Real-time monitoring of video quality in IP networks', IEEE / ACM Transactions on Networking, 2008, 16, (5), pp. 1052-1065 Recommendation ITU-T G.1070: Opinion model for video-telephony applications, April 2007Recommendation ITU-T G.1070: Opinion model for video-telephony applications, April 2007 Joskowicz, J. and Lopez Ardao, J. C.: ‘A general parametric model for perceptual video quality estimation’, IEEE International Workshop Technical Committee on Communications Quality and Reliability, 2010, pp. 1-6Joskowicz, J. and Lopez, Ardao, J. C .: 'A general parametric model for perceptual video quality estimation', IEEE International Workshop Technical Committee on Communications Quality and Reliability, 2010, pp. 1-6 Seshadrinathan, K., Soundararajan, R., Bovik, A. C. and Cormack, L. K.: ‘Study of subjective and objective quality assessment ofvVideo’, IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19, (6), pp. 1427-1441K., Soundararajan, R., Bovik, A. C. and Cormack, L. K .: 'Study of subjective and objective quality assessment ofVVideo', IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19, (6), pp. 1427-1441 Hasslinger, G. and Hohlfeld, O.: ‘The Gilbert-Elliott model for packet loss in real time services on the Internet’, 14th GI/ITG Conference on Measuring, Modelling and Evaluation of Computer and Communication Systems, 2008, pp. 1-15Hasslinger, G. and Hohlfeld, O .: 'The Gilbert-Elliott model for packet loss in real time services on the Internet', 14th GI / ITG Conference on Measuring, Modeling and Evaluation of Computer and Communication Systems, 2008, pp. 1-15 Yang, F. and Wan, S.: ‘Bitstream-based quality assessment for networked video: a review’, IEEE Communications Magazine, 2012, 50, (11), pp. 203-209Yang, F. and Wan, S .: 'Bitstream-based quality assessment for networked video: a review', IEEE Communications Magazine, 2012, 50, (11), pp. 203-209

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 온라인으로 비디오를 송신하는 사업자 입장에서, 비디오 컨텐츠의 특성 및 네트워크 상황 정보 만을 이용하여 비디오를 수신하여 재생하는 가입자 단말에서 어느 정도 화질 열화가 있을 것인지를 예측하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is therefore an object of the present invention to provide a method for predicting how much image quality deterioration will occur in a subscriber terminal that receives and reproduces video using only the characteristics of video contents and network status information, And a device therefor.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는 온라인으로 비디오를 송신하는 사업자 입장에서 수신자 단말의 화질 열화율을 예측하고, 예측된 상기 화질 열화율이 일정 수준 내에서 관리되도록 조치를 취하는 QoE(Quality of Experience) 유지 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.Another aspect of the present invention is to provide a quality of experience (QoE) system for predicting an image quality deterioration rate of a receiver terminal from a viewpoint of a provider transmitting a video on-line and taking measures to manage the predicted image quality deterioration rate within a certain level ) And a device therefor.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The technical objects of the present invention are not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical subjects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 태양에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법은 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정하는 단계와, 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR을 얻는 단계와, 상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for predicting an image quality deterioration rate of on-line video content, the method comprising: determining a number of slices per frame of video content, a number of frames g included in a group of pictures (GOP) Obtaining a packet loss rate (PLR) of a network to be used for transmission of the video content; and transmitting the video content to the network using both s, g, d, and PLR. And a step of calculating an image quality deterioration rate at a terminal that receives the image quality deterioration rate.

일 실시예에서, 상기 PLR을 얻는 단계는, 상기 PLR을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, obtaining the PLR may include measuring the PLR.

일 실시예에서, 상기 PLR을 얻는 단계는, 상기 PLR을 제공 받는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, obtaining the PLR may include receiving the PLR.

일 실시예에서, 화질 열화율은 △SSIM(Structural Similarity) = (수신 측 단말의 SSIM - 송신 측 장치의 SSIM)일 수 있다.In one embodiment, the image degradation rate may be ΔSDIM (Structural Similarity) = (SSIM of the receiving terminal, SSIM of the transmitting device).

일 실시예에서, 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값은 인접 매크로블럭 간 픽셀 차이 값의 평균 값 일 수 있다.In one embodiment, the property value of the video content may be an average value of pixel difference values between neighboring macroblocks.

일 실시예에서, 상기 화질 열화율은 아래의 수식으로 연산될 수 있다.In one embodiment, the image deterioration rate can be calculated by the following equation.

Figure pat00001
,
Figure pat00001
,

(단, α1, β1, γ1, b는 각각 0이 아닌 기 정의된 실수, β1, γ1은 0보다 큰 실수, α1 은 0보다 작은 실수)(Provided that? 1 , β 1 , γ 1 , and β 1 are non-zero predefined real numbers, β 1 and γ 1 are real numbers greater than 0, and α 1 is a real number less than 0)

일 실시예에서, α1 = -8.52 * 10-4 ,α2 = 4.21 * 10-2,β1 = 2.82 * 10-4,β2 = 5.52 * 10-3,γ1 = 3.45 * 10-3,γ2 = -8.56 * 10-3,b = 8.77 * 10-1일 수 있다.In one embodiment, α 1 = -8.52 * 10 -4 , α 2 = 4.21 * 10 -2 , β 1 = 2.82 * 10 -4 , β 2 = 5.52 * 10 -3 , γ 1 = 3.45 * 10 -3 ,? 2 = -8.56 * 10 -3 , and b = 8.77 * 10 -1 .

일 실시예에서, 상기 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법은 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 비디오 컨텐츠를 변환하여, s', g' 값과 상기 d, PLR 값을 모두 이용하여 연산된 상기 화질 열화율이 상기 기준치 이하가 되도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the method for predicting picture quality degradation rate of on-line video contents may further include a step of, when the calculated picture quality deterioration rate is out of a predetermined reference value, increasing the s value to s 'and decreasing the g value to g' And converting the video content so that the image quality deterioration rate calculated using both the s 'and g' values and the d and PLR values is equal to or less than the reference value.

일 실시예에서, 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 때, 상기 보조 비디오 컨텐츠는 상기 비디오 컨텐츠보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩된 것이다.In one embodiment, when the calculated deterioration rate of the image quality deviates from a predefined reference value, the method may further include transmitting auxiliary video content instead of the video content. At this time, the auxiliary video contents are encoded so that the s value is larger and the g value is smaller than the video contents.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 태양에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 QoE 유지 방법은 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d, 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 단계; 및 상기 화질 열화율에 따라 송신될 비디오 컨텐츠의 인코딩 파라미터를 조정하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for maintaining QoE of on-line video contents, comprising the steps of: determining a number of slices per frame of video content, a number g of frames included in a group of pictures (GOP) A value d, and a Packet Loss Rate (PLR) of a network to be used for transmission of the video content, to calculate the image quality degradation rate at the terminal receiving the video content through the network; And adjusting an encoding parameter of the video content to be transmitted according to the picture quality deterioration rate.

일 실시예에서, 상기 인코딩 파라미터를 조정하는 단계는, 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 인코딩 파라미터를 조정하는 단계를 포함한다.In one embodiment, the step of adjusting the encoding parameters may include adjusting the encoding parameters such that the s value is increased to s 'and the g value is decreased to g' when the computed image quality degradation rate deviates from a predefined reference value .

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 태양에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치는 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정하는 컨텐츠 특성 분석부와, 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률 PLR을 얻는 네트워크 모니터링부와, 상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 화질 열화율 연산부를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for predicting an image quality degradation rate of on-line video contents, the apparatus comprising: a slice count s per frame of video content; a number g of frames included in a group of pictures (GOP) A network monitoring unit for obtaining a packet loss rate PLR of a network to be used for transmission of the video content, and a network monitoring unit for determining the characteristic value d of the content by using the s, g, d, And an image quality deterioration rate calculating unit for calculating an image quality deterioration rate in a terminal that receives through the network.

일 실시예에서, 상기 화질 열화율 연산부는 상기 화질 열화율을 아래의 수식으로 연산할 수 있다.In one embodiment, the image quality deterioration rate arithmetic unit can calculate the image deterioration rate by the following equation.

Figure pat00002
(단, α1, β1,γ1, b는 각각 0이 아닌 기 정의된 실수, β1, γ1은 0보다 큰 실수, α1은 0보다 작은 실수)
Figure pat00002
(Provided that? 1 , β 1 , γ 1 , and β 1 are non-zero predefined real numbers, β 1 and γ 1 are real numbers greater than 0, and α 1 is a real number less than 0)

일 실시예에서, 상기 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치는 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 비디오 컨텐츠의 포맷을 변환하여, s', g' 값과 상기 d, PLR 값을 모두 이용하여 연산된 상기 화질 열화율이 상기 기준치 이하가 되도록 하는 QoE 유지부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the apparatus for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents may further include a step of, when the calculated deterioration rate of the picture quality deviates from a predetermined reference value, increasing the s value to s 'and decreasing the g value to g' And a QoE retaining unit for converting the format of the video content and making the image deterioration rate calculated using both the s 'and g' values and the d and PLR values be equal to or less than the reference value.

일 실시예에서, 상기 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치는 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신하는 QoE 유지부를 더 포함할 수 있다. 이 때, 상기 보조 비디오 컨텐츠는 상기 비디오 컨텐츠의 포맷보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩 된 것이다.In one embodiment, the apparatus for predicting picture quality degradation rate of on-line video contents may further include a QoE maintaining unit for transmitting auxiliary video contents instead of the video contents when the calculated picture quality deterioration rate is out of a predefined reference value. At this time, the auxiliary video content is encoded so that the s value is larger than the format of the video content, and the g value is smaller.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 온라인으로 비디오를 송신하는 사업자 입장에서, 비디오 컨텐츠의 특성 및 네트워크 상황 정보 만을 이용하여 비디오를 수신하여 재생하는 가입자 단말에서 어느 정도 화질 열화가 있을 것인지를 예측할 수 있다. 이 때, 사업자는 온라인 비디오 서비스 가입자들의 서비스 만족도를 높이기 위해, 상기 예측된 화질 열화도가 적절한 수준 이하로 관리되도록 여러 조치를 취할 수 있다.According to the present invention as described above, it is possible to predict how much image quality degradation will occur in a subscriber terminal that receives and reproduces video using only the characteristics of the video content and the network status information in the case of a provider transmitting video online. At this time, the operator can take various measures to improve the service satisfaction of the online video service subscribers so that the predicted image quality deterioration is managed at an appropriate level or less.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법의 제1 순서도이다.
도 2는 도 1에 도시된 순서도에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법에 연결되어 실시될 수 방법에 대한 제1 순서도이다.
도 3은 도 1에 도시된 순서도에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법에 연결되어 실시될 수 방법에 대한 제2 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치의 구성도를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a first flowchart of a method for predicting an image quality degradation rate of on-line video contents according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a first flowchart illustrating a method of being connected to and in connection with a method for predicting an image quality degradation rate of on-line video contents according to the flowchart shown in FIG.
FIG. 3 is a second flowchart of a method of being connected to and executed according to a method for predicting picture quality degradation rate of on-line video contents according to the flowchart shown in FIG.
4 is a block diagram of an apparatus for predicting an image quality degradation rate of on-line video contents according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a hardware configuration of an apparatus for predicting picture quality degradation rate of on-line video contents according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자나 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자나 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자나 구성요소를 다른 소자나 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자나 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자나 구성요소 일 수도 있음은 물론이다.Although the first, second, etc. are used to describe various elements or components, it is needless to say that these elements or components are not limited by these terms. These terms are used only to distinguish one element or component from another. Therefore, it is needless to say that the first element or the constituent element mentioned below may be the second element or constituent element within the technical spirit of the present invention.

본 실시예에서 사용되는 사용되는 '부' 또는 '모듈'이라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '부' 또는 '모듈'은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부' 또는 '모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.The term 'sub' or 'module' as used in the present embodiment means a hardware component such as software or FPGA or ASIC, and 'sub' or 'module' performs certain roles. However, " part " or " module " is not meant to be limited to software or hardware. The term " part " or " module " may be configured to reside on an addressable storage medium and configured to play one or more processors. Thus, by way of example, 'a' or 'module' is intended to be broadly interpreted as encompassing any type of process, including features such as software components, object-oriented software components, class components and task components, Microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables, as used herein, Or " modules " or " modules " or " modules " or " modules " Can be further separated.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a description will be given of a method for predicting an image quality degradation rate of on-line video contents according to an embodiment of the present invention with reference to FIG.

도 1에 도시된 순서도에 따른 방법은 비디오 컨텐츠를 온라인으로 송신하는 장치 또는 비디오 컨텐츠를 온라인으로 송신하는 장치와 직간접적으로 연결된 장치, 예를 들어 컨텐츠 배포 서버 등을 이용하여 수행될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 송신되는 온라인 컨텐츠 전체를 대상으로 화질 열화율이 예측될 수도 있고, 송신되는 온라인 컨텐츠 중 일부인 샘플을 추출하여, 추출된 샘플들에 대하여만 화질 열화율을 예측함으로써 전체적인 화질 열화율 추이를 파악할 수도 있다.The method according to the flowchart illustrated in FIG. 1 may be performed using an apparatus for transmitting video content on-line or an apparatus for transmitting video content on-line directly or indirectly, for example, a content distribution server. According to the present embodiment, the degradation of the picture quality may be predicted for all the online contents to be transmitted, the sample that is a part of the transmitted online contents is extracted, and the picture quality deterioration rate is predicted only for the extracted samples, You can also figure out rate trends.

본 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법에서는 화질 열화율 측정 대상인 송신될 비디오 컨텐츠의 비디오 특성을 파악하는 단계(S100)를 포함한다. 파악된 비디오 특성 중 일부는 화질 열화율을 예측하는 수식 모델에 대한 입력 파라미터로 사용될 수 있을 것이다.In the method of predicting the picture quality degradation rate of on-line video contents according to the present embodiment, the step S100 of recognizing the video characteristics of the video contents to be transmitted, which is the object of measuring the picture quality degradation rate, is included. Some of the detected video characteristics may be used as input parameters for the mathematical model predicting the picture quality deterioration rate.

본 출원인은 다수의 테스트 및 시뮬레이션을 거쳐 화질 열화율을 예측하는데 사용하기 적합할 것으로 예상된 다수의 비디오 특성 데이터 - 양자화 파라미터, 슬라이스 당 매크로블록의 개수, GOP(Group Of Picture) 내 프레임의 개수, 프레임 당 슬라이스의 개수 등 - 중, 아래의 수치를 이용하는 것이 가장 바람직 하다는 결론을 얻게 되었다.Applicants have found that a number of video characteristic data - quantization parameters, the number of macroblocks per slice, the number of frames in a group of pictures (GOP) The number of slices per frame, and so on.

- 하나의 프레임(frame)에 포함된 슬라이스(slice)의 개수; 이하 s로 표현. 슬라이스는 H.264/MPEG-4 AVC와 같은 동영상 압축 코덱에서 제시된 개념으로, 프레임 내의 서로 다른 영역을 표현하는 데이터- the number of slices contained in one frame; Expressed in s below. A slice is a concept proposed by a video compression codec such as H.264 / MPEG-4 AVC,

- 하나의 GOP에 포함된 프레임의 개수; 이하 g로 표현. GOP는 코딩된 비디오 내의 연속적인 이미지들의 집합임- the number of frames included in one GOP; Expressed as g below. A GOP is a collection of consecutive images within a coded video.

- 컨텐츠 특성 값; 이하 d로 표현. 비디오 컨텐츠에 포함된 프레임들의 복잡도를 의미함. 예를 들어, 인접한 매크로블럭 간의 픽셀 값의 차이 값의 전체 비디오 컨텐츠에 대한 평균 값(NMD; Neighbor Macroblock Difference)일 수 있음. 복잡한 프레임들을 가지고 있는 비디오 컨텐츠 일수록 패킷 손실에 의하여 화질 열화가 더 많이 이뤄질 수 있음.- content property value; Expressed as d below. It refers to the complexity of the frames included in the video content. For example, it may be a Neighbor Macroblock Difference (NMD) of the difference value of pixel values between adjacent macroblocks. Video content with complex frames can result in more image quality degradation due to packet loss.

상기 3개의 비디오 특성 데이터(s, g, d) 외에, 네트워크의 상황에 따라 달라질 수 있는 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR도 화질 열화율의 예측 수식 모델에 대한 입력 파라미터로 사용된다. 따라서, 본 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법에서는 패킷 손실률을 측정하는 단계(S102)를 더 포함한다. 패킷 손실률을 측정함에 있어서, 예를 들어 한국공개특허 2007-0051044, 한국공개특허 2004-0111669, 한국공개특허 2012-0088297 등 다양한 종래 기술이 활용될 수 있다. 상기 패킷 손실률은 % 단위의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, PLR = 0.01이라면, 0.01 퍼센트의 패킷이 손실되는 상태를 의미할 것이다.In addition to the three video characteristic data (s, g, d), a Packet Loss Rate (PLR) that may vary depending on the network conditions is also used as an input parameter for a prediction error model of the picture quality degradation rate. Therefore, the method of predicting the picture quality deterioration rate of the online video contents according to the present embodiment further includes a step S102 of measuring the packet loss rate. In measuring the packet loss rate, various conventional techniques such as Korean Unexamined Patent Application Publication No. 2007-0051044, Korean Unexamined Patent Publication No. 2004-0111669, and Korean Unexamined Patent Application Publication No. 2008-0088297 can be utilized. The packet loss rate may have a value in units of%. For example, if PLR = 0.01, then 0.01 percent of the packets would be lost.

즉, 본 실시예에 따르면, 상기 3개의 비디오 특성 데이터(s, g, d)와 PLR을 입력 파라미터로 사용하는 수식 모델을 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산한다.That is, according to the present embodiment, the image degradation rate at the terminal receiving the video content through the network using the three video characteristic data (s, g, d) and the mathematical expression model using PLR as input parameters .

연산되는 화질 열화율은 수신 측 단말의 SSIM(Structural similarity)에서 송신 측 장치의 SSIM을 뺀 수치, 즉 △SSIM 일 수 있다. SSIM의 연산 방법에 관하여는, http://en.wikipedia.org/wiki/SSIM 등을 참조할 수 있다.The image quality deterioration rate to be calculated may be a value obtained by subtracting the SSIM of the transmission side device from the SSIM (Structural Similarity) of the reception side terminal, i.e.,? SSIM. For more information on how SSIM works, see http://en.wikipedia.org/wiki/SSIM.

다음으로, 상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산한다(S104). 이 때 상기 화질 열화율을 연산하는데 사용되는 수식 모델은 아래와 같다.Next, the picture quality deterioration rate in the terminal receiving the video contents through the network is calculated using all of the s, g, d, and PLR (S104). The formula model used to calculate the image quality deterioration rate at this time is as follows.

Figure pat00003
Figure pat00003

단, α1, β1, γ1, b는 각각 0이 아닌 기 정의된 실수,However,? 1 ,? 1 ,? 1 , b is a predefined real number other than 0,

β1, γ1은 0보다 큰 실수, α1은 0보다 작은 실수,β 1 , γ 1 are real numbers greater than 0, α 1 is real numbers less than 0,

즉, 상기 수학식 1에 따르면, s 값이 작을수록, g 값이 클수록 화질열화율이 증가하게 된다. 즉, 패킷 손실률이 동일하다면 비디오 컨텐츠의 인코딩 방식에 따라서도 화질열화율이 달라질 수 있는데, s 값이 작을수록, g 값이 클수록 화질열화율이 증가한다. 반대로, s 값이 클수록, g 값이 작을수록 화질열화율이 감소한다.That is, according to Equation (1), as the value of s is smaller and the value of g is larger, the deterioration of image quality is increased. That is, if the packet loss rate is the same, the picture quality deterioration rate may vary depending on the encoding method of the video contents. As the value of s is smaller and the value of g is larger, the picture quality deterioration rate increases. Conversely, the larger the s value is, and the smaller the value of g is, the lower the deterioration of picture quality.

본 출원인은 다수의 테스트 및 시뮬레이션에 따른 데이터의 분석을 거쳐, 상기 수학식 1의 각 계수 α1, α2, β1, β2, γ1, γ2, b의 최적 값을 아래와 같이 얻었다.The inventors of the present invention obtained the optimum values of the coefficients α 1 , α 2 , β 1 , β 2 , γ 1 , γ 2 , and b of Equation 1 through analysis of data according to a number of tests and simulations.

α1 = -8.52 * 10-4 α 1 = -8.52 * 10 -4

α2 = 4.21 * 10-2 ? 2 = 4.21 * 10 -2

β1 = 2.82 * 10-4 β 1 = 2.82 * 10 -4

β2 = 5.52 * 10-3 ? 2 = 5.52 * 10 -3

γ1 = 3.45 * 10-3 ? 1 = 3.45 * 10 -3

γ2 = -8.56 * 10-3 ? 2 = -8.56 * 10 -3

b = 8.77 * 10-1 b = 8.77 * 10 -1

상기 언급된 계수의 수치는 본 발명의 일 예일 뿐이며, 본 발명의 기술 분야에 종사하는 당업자에게 자명한 수준의 범위 내에서 수치가 조정될 수 있는 점을 유의하여야 한다.It should be noted that the numerical values of the coefficients mentioned above are only examples of the present invention and numerical values can be adjusted within a range that is obvious to a person skilled in the art.

상기 연산된 화질 열화율은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 예를 들어, IPTV 사업자가 현재의 화질 열화율을 모니터링하고, 특정 지역의 가입자 또는 특정 요건을 만족하는 가입자에 대한 화질 열화율이 기준치 이하로 떨어지는 상황이 발생하면 상기 IPTV 사업자가 비디오 컨텐츠의 인코딩 방식을 변경하여 송신하거나, 변경된 방식으로 인코딩된 보조 비디오 컨텐츠를 송신함으로써 상기 화질 열화율을 관리할 수 있다. 이에 대하여 도 2 내지 도 3을 참조하여 설명한다.The computed image quality degradation rate can be utilized in various fields. For example, when an IPTV provider monitors the current degradation rate of picture quality and a situation occurs in which the deterioration rate of picture quality for a subscriber in a specific area or a subscriber satisfying a specific requirement falls below a reference value, Or transmit the auxiliary video contents encoded in the changed manner to manage the deterioration of image quality. This will be described with reference to FIG. 2 to FIG.

일 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치(TH)를 벗어나는 경우(S106), 원래 송신하려고 했던 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신한다(S108). 상기 보조 비디오 컨텐츠는 원래 송신하려고 했던 비디오 컨텐츠의 포맷보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩된 것이다.According to an embodiment, when the calculated deterioration rate of picture quality deviates from a predetermined reference value TH (S106), the auxiliary video contents are transmitted instead of the video contents originally intended to be transmitted (S108) . The secondary video content is encoded so that the s value is larger and the g value is smaller than the format of the video content originally intended to be transmitted.

다른 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치(TH)를 벗어나는 경우(S106), 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 비디오 컨텐츠의 포맷을 변환(S114)하여, s', g' 값과 상기 d, PLR 값을 모두 이용하여 연산된 상기 화질 열화율이 상기 기준치 이하가 되도록 한다. 상기 s'와 g' 값은 상기 수학식 1에서 △SSIM이 TH이하의 소정 수치를 갖도록 하는 값이다(S112). 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치(TH)를 벗어나는 경우(S106), s', g'에 따라 인코딩 된 비디오 컨텐츠를 송신하고(S116), 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치(TH)보다 작은 경우, s, g에 따라 인코딩 된 비디오 컨텐츠를 송신한다(S118).According to another embodiment, as shown in FIG. 3, when the calculated image deterioration rate deviates from the predetermined reference value TH (S106), the value of s increases to s 'and the value of g increases to g' (S114) so that the image deterioration rate calculated using both the s 'and g' values and the d and PLR values is equal to or smaller than the reference value. The values of s 'and g' are a value such that? SSIM has a predetermined value TH or less in the equation (1) (S112). If the computed image quality degradation rate deviates from the predetermined reference value TH (S106), the encoded video content is transmitted according to s 'and g' (S116), and the computed image quality degradation rate is compared with the predefined reference value (TH), the video content encoded according to s, g is transmitted (S118).

본 발명의 개념은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장 매체 및 컴퓨터가 읽을 수 있는 전송 매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장 매체는 데이터를 저장하고, 저장된 데이터는 추후 컴퓨터 시스템에 의하여 리드(read)되는 데이터 스토리지 장치일 수 있으며, 예를 들어, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이브, 플로피 디스크, 기타 옵티컬 저장 장치일 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 각 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행되는 것이 분산 처리 방식에 의하여 수행되도록 할 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 전송 매체는 유무선 인터넷 접속을 통하여 반송파 또는 반송 신호(carrier wave, carrier signal)를 송신하는 것일 수 있다.The concepts of the present invention may be embodied in computer readable code on a computer readable medium. The computer-readable medium may include a computer-readable storage medium and a computer-readable transmission medium. The computer-readable storage medium may store data and the stored data may be a data storage device that is later read by a computer system. Examples of the storage medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, Floppy disk, or other optical storage device. The computer-readable storage medium may be distributed over a network-connected computer system so that each computer-readable code is stored and executed by a distributed processing method. The computer-readable transmission medium may be a carrier wave or carrier signal transmitted over a wired or wireless Internet connection.

이하, 본 발명의 다른 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치의 구성 및 동작을 설명한다.Hereinafter, the configuration and operation of an apparatus for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents according to another embodiment of the present invention will be described.

도 4는 본 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)를 포함하는 온라인 비디오 컨텐츠 제공 시스템을 도시한다. 아울러, 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)의 상세 블록 구성이 도시된다.FIG. 4 illustrates an online video content providing system including an apparatus 10 for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents according to the present embodiment. In addition, a detailed block configuration of the apparatus 10 for predicting the picture quality deterioration rate of the online video contents is shown.

본 실시예에 따른 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)는 온라인 비디오 컨텐츠를 스트리밍 서비스 하는 서비스 서버 자체 또는 상기 서비스 서버에 연결되어 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율을 상기 서비스 서버에 제공하는 장치로 이해될 수 있다. 설명의 편의를 위하여, 도 4는 온라인 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)가 온라인 비디오 컨텐츠를 스트리밍 서비스 하는 서비스 서버인 것으로 가정하여 도시되어 있다.The apparatus 10 for predicting the picture quality deterioration rate of the on-line video contents according to the present embodiment may include a service server itself for streaming on-line video contents or a device for connecting the service server to the service server to provide the service server with an image quality deterioration rate . For convenience of explanation, FIG. 4 shows the assumption that the apparatus 10 for predicting the picture quality deterioration rate of on-line online video contents is a service server for streaming online video contents.

온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)는 비디오 컨텐츠 데이터를 저장하는 컨텐츠 서버(20)와 이격되어 위치하고, 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 그러나, 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)는 비디오 컨텐츠 데이터를 저장하는 컨텐츠 서버(20)와 동일한 장치 내에 구성될 수도 있음은 당연하다.The apparatus 10 for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents is spaced apart from the content server 20 for storing video content data and can be connected via a network. However, it is needless to say that the apparatus 10 for predicting the picture quality degradation rate of the online video contents may be configured in the same apparatus as the content server 20 for storing the video content data.

온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)는 컨텐츠 특성 분석부(11), 네트워크 모니터링부(12) 및 화질 열화율 연산부(13)를 포함할 수 있다.The apparatus 10 for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents may include a content characteristic analyzing unit 11, a network monitoring unit 12 and a picture quality deterioration rate calculating unit 13.

컨텐츠 특성 분석부(11)는 컨텐츠 서버(20)로부터 비디오 컨텐츠를 제공 받아, 상기 비디오 컨텐츠를 분석하거나, 상기 비디오 컨텐츠의 메타 데이터를 분석하여, 상기 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정한다.The content characteristic analyzing unit 11 receives the video content from the content server 20 and analyzes the video content or analyzes the metadata of the video content to determine the number of slices s per frame of the video content, Of Pictures ", and the characteristic value d of the video content.

또한, 네트워크 모니터링부(12)는 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률 PLR을 얻는다. 일 실시예에 따르면, 네트워크 모니터링부(12)가 직접 패킷 손실률을 측정할 수도 있고, 다른 실시예에 따르면 네트워크 모니터링부(12)가 직접 패킷 손실률을 측정하지 않고, 패킷 손실률을 전문적으로 제공하는 장치로부터 주기적으로 또는 비주기적으로 패킷 손실률을 제공받음으로써 보다 정확한 패킷 손실률을 파악할 수도 있다.Also, the network monitoring unit 12 obtains the packet loss rate PLR of the network to be used for transmitting the video contents. According to one embodiment, the network monitoring unit 12 may directly measure the packet loss rate, and according to another embodiment, the network monitoring unit 12 may not directly measure the packet loss rate, A more accurate packet loss rate can be grasped by receiving the packet loss rate periodically or non-periodically.

화질 열화율 연산부(13)는 컨텐츠 특성 분석부(11)와 네트워크 모니터링부(12)로부터 제공받은 상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여, 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산한다. 화질 열화율 연산부(13)가 상기 화질 열화율을 사용하는데 사용하는 수식 모델은 이미 설명한 바 있다. (수학식 1 및 최적의 계수 값)The picture quality deterioration rate calculating unit 13 calculates the picture quality deterioration rate using the s, g, d and PLR provided from the content characteristic analyzing unit 11 and the network monitoring unit 12, The deterioration rate of the image quality is calculated. The equation model used by the image quality deterioration rate calculating section 13 to use the image quality deterioration rate has already been described. (Equation 1 and optimal coefficient value)

일 실시예에 따르면, 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)가 비디오 컨텐츠를 네트워크를 통해 단말에 송신하는 컨텐츠 송신부(15)를 제어하여 적절한 QoE가 유지되도록 관리하는 QoE(Quality of Experience) 유지부(14)를 더 포함할 수 있다.According to an exemplary embodiment, a quality of experience (QoE) system for controlling an image quality degradation rate prediction apparatus 10 of an online video content to maintain a proper QoE by controlling a content transmission unit 15 that transmits video content to a terminal via a network, And may further include a holding portion 14.

일 실시예에 따르면, QoE 유지부(14)는 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 비디오 컨텐츠를 변환하여, s', g' 값과 상기 d, PLR 값을 모두 이용하여 연산된 상기 화질 열화율이 상기 기준치 이하가 되도록 할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the QoE retaining unit 14 may update the video content so that the s value increases to s 'and the g value decreases to g' when the calculated deterioration rate of the image quality deviates from a predefined reference value. So that the image quality deterioration rate calculated using both the s 'and g' values and the d and PLR values can be equal to or less than the reference value.

다른 실시예에 따르면, QoE 유지부(14)는 상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신할 수도 있다. 이 때, 상기 보조 비디오 컨텐츠는 상기 비디오 컨텐츠보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩된 것이다.According to another embodiment, the QoE retaining unit 14 may transmit the auxiliary video content instead of the video content when the calculated deterioration rate of the image quality deviates from the predetermined reference value. At this time, the auxiliary video contents are encoded so that the s value is larger and the g value is smaller than the video contents.

온라인으로 비디오 컨텐츠를 수신하여 재생하는 단말 장치는 컴퓨터, UMPC (Ultra Mobile PC), 워크스테이션, 넷북(net-book), PDA (Personal Digital Assistants), 포터블(portable) 컴퓨터, 웹 타블렛(web tablet), 무선 전화기(wireless phone), 모바일 폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), e-북(e-book), PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 블랙박스(black box), 디지털 카메라(digital camera), 3차원 수상기(3-dimensional television), 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 영상 녹화기(digital picture recorder), 디지털 영상 재생기(digital picture player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), 정보를 무선 환경에서 송수신할 수 있는 장치, 홈 네트워크를 구성하는 다양한 전자 장치들 중 하나, 컴퓨터 네트워크를 구성하는 다양한 전자 장치들 중 하나, 텔레매틱스 네트워크를 구성하는 다양한 전자 장치들 중 하나, RFID 장치, 또는 컴퓨팅 시스템을 구성하는 다양한 구성 요소들 중 하나 등과 같은 전자 장치의 다양한 구성 요소들 중 하나로 제공된다.A terminal device that receives and reproduces video content online may be a computer, a UMPC (Ultra Mobile PC), a workstation, a netbook, a PDA (Personal Digital Assistants), a portable computer, a web tablet, , A wireless phone, a mobile phone, a smart phone, an e-book, a portable multimedia player (PMP), a portable game machine, a navigation device, a black box black box, digital camera, 3-dimensional television, digital audio recorder, digital audio player, digital picture recorder, digital video recorder, A digital video player, a digital video player, a device capable of transmitting and receiving information in a wireless environment, one of various electronic devices constituting a home network, One of various components of an electronic device such as one of various electronic devices constituting a computer network, one of various electronic devices constituting a telematics network, an RFID device, or one of various components constituting a computing system / RTI >

지금까지 도 4의 각 구성요소는 소프트웨어(software) 또는, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만 상기 구성요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성요소로 구현할 수도 있다.Up to this point, each component in Fig. 4 may refer to software or hardware such as a field-programmable gate array (FPGA) or an application-specific integrated circuit (ASIC). However, the components are not limited to software or hardware, and may be configured to be in an addressable storage medium and configured to execute one or more processors. The functions provided in the components may be implemented by a more detailed component or may be implemented by a single component that performs a specific function by combining a plurality of components.

도 5는 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)의 하드웨어 구성이다. 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치(10)는 명령어를 수행하는 프로세서(102), 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 프로그램 데이터가 저장되는 스토리지(106), 메모리(104), 외부 장치와의 데이터 송수신을 위한 네트워크 인터페이스(108) 및 스토리지(106), 네트워크 인터페이스(108), 프로세서(102) 및 메모리(104)와 연결되어 데이터 이동 통로가 되는 데이터 버스(100)를 포함할 수 있다.5 is a hardware configuration of the apparatus 10 for predicting the picture quality deterioration rate of on-line video contents. The apparatus 10 for predicting picture quality deterioration rate of on-line video contents includes a processor 102 for executing instructions, a storage 106 for storing picture quality deterioration rate prediction program data of online video contents, a memory 104, data A data bus 100 that is connected to the network interface 108 and the storage 106 for transmission and reception, the network interface 108, the processor 102 and the memory 104 and is a data movement path.

스토리지(106)에는 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 프로그램 데이터가 저장될 수 있다. 상기 온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 프로그램은 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정하는 모듈, 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR을 측정하는 모듈, 상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 모듈을 포함할 수 있다.The storage 106 may store program data for predicting picture deterioration rate of on-line video contents. Wherein the program for predicting picture quality degradation rate of the online video contents includes a module for determining a number of slices s per frame of video content, a number of frames g included in a group of pictures (GOP), and a characteristic value d of the video content, A packet loss rate PLR for a network to be used for transmission, a module for calculating an image quality degradation rate at a terminal receiving the video content through the network using all of s, g, d and PLR, . ≪ / RTI >

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치 10
컨텐츠 서버 20Image degradation prediction apparatus 10 for online video contents
Content server 20

Claims (13)

비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정하는 단계;
상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR을 얻는 단계;
상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 단계를 포함하는,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.Determining a number of slices per frame s of video content, a number g of frames included in a group of pictures (GOP), and a characteristic value d of the video content;
Obtaining a Packet Loss Rate (PLR) of a network to be used for transmission of the video content;
And calculating an image quality deterioration rate at a terminal that receives the video content through the network using all of s, g, d, and PLR.
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 제1 항에 있어서,
상기 화질 열화율은 △SSIM(Structural Similarity) = (수신 측 단말의 SSIM - 송신 측 장치의 SSIM)인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.The method according to claim 1,
The image quality deterioration rate is expressed as: [Delta] SSIM (Structural Similarity) = (SSIM of the receiving side terminal - SSIM of the transmitting side apparatus)
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 제1 항에 있어서,
상기 비디오 컨텐츠의 특성 값은 인접 매크로블럭 간 픽셀 차이 값의 평균 값인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.The method according to claim 1,
Wherein the property value of the video content is an average value of pixel difference values between neighboring macroblocks,
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 제3 항에 있어서,
상기 화질 열화율은 아래의 수식으로 연산되는,
Figure pat00004
,
단, α1, β1, γ1, b는 각각 0이 아닌 기 정의된 실수,
β1, γ1은 0보다 큰 실수, α1은 0보다 작은 실수인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.The method of claim 3,
Wherein the image deterioration rate is calculated by the following formula:
Figure pat00004
,
However,? 1 ,? 1 ,? 1 , b is a predefined real number other than 0,
β 1 , γ 1 is a real number greater than 0, α 1 is a real number less than 0,
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 제4 항에 있어서,
α1 = -8.52 * 10-4 ,α2 = 4.21 * 10-2,β1 = 2.82 * 10-4,β2 = 5.52 * 10-3,γ1 = 3.45 * 10-3,γ2 = -8.56 * 10-3,b = 8.77 * 10-1인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.5. The method of claim 4,
α 1 = -8.52 * 10 -4, α 2 = 4.21 * 10 -2, β 1 = 2.82 * 10 -4, β 2 = 5.52 * 10 -3, γ 1 = 3.45 * 10 -3, γ 2 = - 8.56 * 10 -3 , b = 8.77 * 10 -1 ,
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 제1 항에 있어서,
상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신하는 단계를 더 포함하되,
상기 보조 비디오 컨텐츠는 상기 비디오 컨텐츠보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩된 것인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 방법.The method according to claim 1,
And transmitting the auxiliary video content instead of the video content when the calculated deterioration rate of the image quality deviates from a predefined reference value,
Wherein the auxiliary video content is encoded such that the s value is greater than the video content and the g value is less.
Method for predicting degradation rate of video quality of online video contents. 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d, 상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률(Packet Loss Rate) PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 단계; 및
상기 화질 열화율에 따라 송신될 비디오 컨텐츠의 인코딩 파라미터를 조정하는 단계를 포함하는,
온라인 비디오 컨텐츠의 QoE 유지 방법.The number of slices per frame s of the video content, the number of frames g contained in the GOP (Group Of Pictures), the characteristic value d of the video content, and the packet loss rate PLR of the network to be used for transmission of the video content Calculating an image quality deterioration rate in a terminal receiving the video content through the network; And
And adjusting an encoding parameter of video content to be transmitted according to the image quality degradation rate.
How to Maintain QoE of Online Video Contents. 제7 항에 있어서,
상기 인코딩 파라미터를 조정하는 단계는,
상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 인코딩 파라미터를 조정하는 단계를 포함하는,
온라인 비디오 컨텐츠의 QoE 유지 방법.8. The method of claim 7,
Wherein adjusting the encoding parameter comprises:
Adjusting the encoding parameter such that the s value increases to s 'and the g value decreases to g' when the calculated image quality degradation rate deviates from a predefined reference value.
How to Maintain QoE of Online Video Contents. 제1 항 내지 8 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.A computer-readable recording medium storing a computer program for executing the method of any one of claims 1 to 8. 비디오 컨텐츠의 프레임 당 슬라이스 개수 s, GOP(Group Of Pictures)에 포함된 프레임 개수 g, 및 상기 비디오 컨텐츠의 특성 값 d를 결정하는 컨텐츠 특성 분석부;
상기 비디오 컨텐츠의 송신에 사용될 네트워크의 패킷 손실률 PLR을 얻는 네트워크 모니터링부; 및
상기 s, g, d, PLR을 모두 이용하여 상기 비디오 컨텐츠를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단말에서의 화질 열화율을 연산하는 화질 열화율 연산부를 포함하는,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치.A content characteristic analyzer for determining a number of slices per frame s of video content, a number of frames g included in a group of pictures (GOP), and a characteristic value d of the video content;
A network monitoring unit for obtaining a packet loss rate PLR of a network to be used for transmission of the video contents; And
And a picture quality deterioration rate calculating unit for calculating an image quality deterioration rate in a terminal that receives the video contents through the network using all of the s, g, d, and PLRs.
An apparatus for predicting picture quality deterioration rate of online video contents. 제9 항에 있어서,
상기 화질 열화율 연산부는,
상기 화질 열화율을 아래의 수식으로 연산하는,
Figure pat00005
,
단, α1, β1, γ1, b는 각각 0이 아닌 기 정의된 실수,
β1, γ1은 0보다 큰 실수, α1은 0보다 작은 실수인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치.10. The method of claim 9,
The image quality deterioration rate calculator calculates,
The image quality degradation rate is calculated by the following equation:
Figure pat00005
,
However,? 1 ,? 1 ,? 1 , b is a predefined real number other than 0,
β 1 , γ 1 is a real number greater than 0, α 1 is a real number less than 0,
An apparatus for predicting picture quality deterioration rate of online video contents. 제10 항에 있어서,
상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 s 값이 s'로 증가하고 상기 g 값은 g'로 감소하도록 상기 비디오 컨텐츠를 변환하여, s', g' 값과 상기 d, PLR 값을 모두 이용하여 연산된 상기 화질 열화율이 상기 기준치 이하가 되도록 하는 QoE 유지부를 더 포함하는,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치.11. The method of claim 10,
The video content is transformed so that the s value increases to s 'and the g value decreases to g' when the calculated deterioration rate of the image quality deviates from a predefined reference value, And a QoE maintaining unit for making the image deterioration rate calculated using all of the PLR values equal to or less than the reference value.
An apparatus for predicting picture quality deterioration rate of online video contents. 제10 항에 있어서,
상기 연산된 화질 열화율이 기 정의된 기준치를 벗어나는 경우, 상기 비디오 컨텐츠 대신 보조 비디오 컨텐츠를 송신하는 QoE 유지부를 더 포함하되,
상기 보조 비디오 컨텐츠는 상기 비디오 컨텐츠보다 상기 s 값이 더 크고, 상기 g 값이 더 작도록 인코딩된 것인,
온라인 비디오 컨텐츠의 화질 열화율 예측 장치.11. The method of claim 10,
And a QoE retaining unit for transmitting the auxiliary video content instead of the video content when the calculated deterioration rate of the image quality is out of a predefined reference value,
Wherein the auxiliary video content is encoded such that the s value is greater than the video content and the g value is less.
An apparatus for predicting picture quality deterioration rate of online video contents.
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